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公开(公告)号:CN119417591A
公开(公告)日:2025-02-11
申请号:CN202411462167.X
申请日:2024-10-18
Applicant: 中国网络安全审查认证和市场监管大数据中心
IPC: G06Q40/03 , G06F18/241 , G06N3/084
Abstract: 本申请实施例提供一种基于机器学习的市场主体信用风险评价建模方法及装置,所述方法包括:获取市场主体信用风险评价指标的相关数据,并对该数据进行预处理;根据预处理后的第一数据,训练得到风险指标模型;基于风险指标模型和市场主体信用风险评价指标,对市场主体信用信息数据进行筛选和初次分类,得到第二数据;根据第二数据,训练神经网络风险评价模型;基于神经网络风险评价模型,对市场主体信用风险等级数据进行二次分类,得到风险等级预测结果;能够自动提取信用风险评价指标,训练得到适用于所有市场主体的通用信用风险评价模型,实现信用风险评价和信用评级,提升了风险评价精准度。
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公开(公告)号:CN119204660A
公开(公告)日:2024-12-27
申请号:CN202411223269.6
申请日:2024-09-02
Applicant: 中国网络安全审查认证和市场监管大数据中心
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/04 , G06N3/0455 , G06N3/006 , G06F18/2411 , G06F18/27
Abstract: 本申请实施例提供一种工业产品的风险预警方法及相关装置,通过对工业产品数据进行特征提取,获得工业产品数据的特征数据,将工业产品数据的特征数据输入分级预警模型,获得工业产品数据的风险等级;根据工业产品数据的风险等级,对工业产品数据进行风险预警。本申请实施例中,该分级预警模型是以特征数据集和标签数据集作为训练数据,基于最小二乘支持向量机LSSVM算法进行训练得到的,LSSVM算法能够处理高维输入空间中的分类和回归任务,基于该分级预警模型对工业产品数据进行风险等级的划分,可以提高风险等级的划分准确率,基于准确的风险等级对工业产品进行风险预警,可以有效提高风险预警的准确性。
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