公开(公告)号：CN119445263A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202510038580.1

申请日：2025-01-10

Applicant: 西南财经大学

Inventor： 杨新 ,  王向坤 ,  曹雪梅 ,  王杨扬 ,  梁昊扬 ,  邱江涛

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/762 ,  G06V10/74 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了基于持续自适应知识空间的图像分类方法，属于计算机视觉和图像分类领域，方法包括：根据已知类别的质心和质心的半径构建已知样本的知识空间，将已知样本的知识空间更新至自适应知识空间；在自适应知识空间中，计算当前图像分类任务中每个已知类别的质心到未更新前的知识空间中所有超球的第二距离；根据第二距离判断超球的质心是否落在伪标签超球中，若是，将超球的伪标签转化为真实标签。自适应知识空间能够持续地包含所有已知样本的类别信息，通过计算已知类别质心与超球的距离评估伪标签的准确性，从而将高置信度的伪标签转化为真实标签，极大地提高了未知图像的识别准确性和已知图像的分类准确性。

公开(公告)号：CN119863315A

公开(公告)日：2025-04-22

申请号：CN202510349978.7

申请日：2025-03-24

Applicant: 西南财经大学

Inventor： 杨新 ,  王景凯 ,  王向坤 ,  吴美君 ,  曹雪梅 ,  李艳花 ,  欧阳小草

IPC: G06Q40/04 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06F18/2431

Abstract: 本发明公开了基于动态特征空间变换的持续金融欺诈检测方法，属于金融欺诈检测技术领域，包括：获取交易样本的特征；根据数据量动态调整随机投影的目标维度，进行动态特征空间变换；构建自适应球型决策边界，通过质心计算和半径更新机制适应新数据；根据决策边界进行金融欺诈检测。通过动态特征空间变换，能够在数据充足时，自动扩展特征空间以捕捉更多的复杂模式；在数据稀缺时，通过压缩特征空间能够避免检测模型过拟合，提高了模型的泛化能力，在新数据上能够保持良好的检测性能。同时，根据新增加的交易样本更新正常交易样本的质心，动态调整球型决策边界的半径，能够持续适应金融动态检测场景，有效降低数据噪声和异常值的干扰。

公开(公告)号：CN117788945A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202410006526.4

申请日：2024-01-03

Applicant: 西南财经大学

Inventor： 李昱洁 ,  杨新 ,  王向坤 ,  来冠男 ,  孟丹 ,  王浩

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/74

Abstract: 本发明涉及图像识别领域，其公开了一种可持续学习的图像分类模型训练方法及图像分类方法，解决传统模型，在出现新的类别或分布发生改变时，需要重新训练整个模型的问题，以及不具备检测未知图像的问题。该训练方法，基于新增类别进行增量训练，包括：S1、构建当前任务的训练集、知识提示池和模型；S2、计算获得样本的嵌入表示，并从知识提示池中匹配出提示知识，拼接样本的嵌入表示和提示知识，获得样本的提示增强嵌入表示；S3、编码获得样本的提示增强表征向量，并基于其进行分类，获得分类结果；S4、计算损失并更新参数；S5、计算类别检测阈值并存储，并将知识提示池入库。本发明尤其适用于需要实时、在线处理的流式数据场景。

公开(公告)号：CN119445263B

公开(公告)日：2025-05-20

申请号：CN202510038580.1

申请日：2025-01-10

Applicant: 西南财经大学

Inventor： 杨新 ,  王向坤 ,  曹雪梅 ,  王杨扬 ,  梁昊扬 ,  邱江涛

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/762 ,  G06V10/74 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了基于持续自适应知识空间的图像分类方法，属于计算机视觉和图像分类领域，方法包括：根据已知类别的质心和质心的半径构建已知样本的知识空间，将已知样本的知识空间更新至自适应知识空间；在自适应知识空间中，计算当前图像分类任务中每个已知类别的质心到未更新前的知识空间中所有超球的第二距离；根据第二距离判断超球的质心是否落在伪标签超球中，若是，将超球的伪标签转化为真实标签。自适应知识空间能够持续地包含所有已知样本的类别信息，通过计算已知类别质心与超球的距离评估伪标签的准确性，从而将高置信度的伪标签转化为真实标签，极大地提高了未知图像的识别准确性和已知图像的分类准确性。

公开(公告)号：CN119991293A

公开(公告)日：2025-05-13

申请号：CN202510460875.8

申请日：2025-04-14

Applicant: 西南财经大学

Inventor： 杨新 ,  梁昊扬 ,  曹雪梅 ,  周亚晶 ,  王向坤 ,  魏兵军 ,  王杨扬

IPC: G06Q40/04 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0455 ,  G06F18/2337 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/096 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了基于多模态数据融合的持续金融欺诈检测方法及系统，属于金融欺诈检测技术领域，方法包括：提取不同模态金融交易样本的特征，对不同模态样本特征进行对齐处理；基于自编码器生成交易样本的重构样本；采用重构样本、新数据对检测模型进行训练，再执行金融欺诈检测。通过对齐不同模态样本的特征，能够有效获取不同模态数据的互补信息，进而提高欺诈检测的准确率。采用新数据对检测模型进行训练，能够使模型实时吸纳未知数据类型；同时，重构样本能够补充当前多模态金融交易样本的特征覆盖范围，采用重构样本、新数据对模型进行训练，能够避免因仅关注新数据而导致模型遗忘历史特征，并防止重新使用旧数据导致的隐私泄露的问题。