[发明专利]一种基于聚类采样和元集成的金融交易风险评估方法在审
申请号: | 202310679550.X | 申请日: | 2023-06-08 |
公开(公告)号: | CN116934470A | 公开(公告)日: | 2023-10-24 |
发明(设计)人: | 高英;肖皓朗;梁凌睿 | 申请(专利权)人: | 华南理工大学 |
主分类号: | G06Q40/04 | 分类号: | G06Q40/04;G06F18/2337;G06F18/214;G06F18/2415;G06F18/2413;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/0985;G06N20/20 |
代理公司: | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人: | 黄月莹 |
地址: | 510640 广*** | 国省代码: | 广东;44 |
权利要求书: | 暂无信息 | 说明书: | 暂无信息 |
摘要: | 本发明公开了一种基于聚类采样和元集成的金融交易风险评估方法,所述方法包括以下步骤:通过基于监督模糊聚类的采样机制,构建多样化的训练子集,使子集中风险交易与正常交易的数量达到平衡,并且子集的并集能尽量覆盖原始完整金融交易数据集,然后训练基分类器;通过基于分类困难和模型多样性的指标计算提取元特征,同时考虑类别重叠等问题导致的分类困难以及基分类器的多样性来做出集成选择判断;基于自注意网络和卷积神经网络构建元聚合器,使其能同时考虑多个基分类器的相对表现,而不仅仅只是根据单个基分类器的表现为其赋予权重。本发明在提高模型对风险交易的识别能力上有更好的表现,并且能够尽量不影响模型对正常交易的预测能力。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 采样 集成 金融交易 风险 评估 方法 | ||
【主权项】:
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- 本公开的实施例公开了一种用于股市大盘形态分析的数据分析与显示方法。该方法的一具体实施方式包括:输入股市大盘样本数据,生成股市大盘样本数据的特征,利用卷积神经网络生成低维特征,基于低维特征利用竞争性神经网络生成样本节点,基于样本节点生成节点关系网络,利用聚类方法,基于节点关系网络确定股市大盘样本数据的输出类别。该方法利用竞争性神经网络计算样本节点以及利用马尔可夫聚类方法计算数据类别,能够自适应的获取数据类别信息,为判断股市大盘形态提供依据。
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