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    一種基于孿生進(jìn)化的融資性貿(mào)易合規(guī)檢測(cè)方法技術(shù)

    技術(shù)編號(hào):39806475 閱讀:16 留言:0更新日期:2023-12-22 02:40
    本申請(qǐng)涉及一種基于孿生進(jìn)化的融資性貿(mào)易合規(guī)檢測(cè)方法,該方法包括:獲取貿(mào)易數(shù)據(jù)以及貿(mào)易規(guī)范數(shù)據(jù);對(duì)貿(mào)易數(shù)據(jù)以及貿(mào)易規(guī)范數(shù)據(jù)均進(jìn)行向量化處理,分別得到貿(mào)易特征向量

    【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
    一種基于孿生進(jìn)化的融資性貿(mào)易合規(guī)檢測(cè)方法


    [0001]本申請(qǐng)涉及融資性貿(mào)易合規(guī)檢測(cè)
    ,特別是涉及一種基于孿生進(jìn)化的融資性貿(mào)易合規(guī)檢測(cè)方法


    技術(shù)介紹

    [0002]傳統(tǒng)的融資性貿(mào)易合規(guī)檢測(cè)方法主要依賴于人工和經(jīng)驗(yàn)判斷,可能導(dǎo)致主觀性的誤差

    由于融資性貿(mào)易涉及的數(shù)據(jù)龐大而復(fù)雜,難以有效整合和分析,傳統(tǒng)方法在多維度數(shù)據(jù)處理方面存在局限性

    此外,現(xiàn)有方法無法高效地

    準(zhǔn)確地計(jì)算出目標(biāo)融資性貿(mào)易與規(guī)范條款之間的相似程度,從而無法準(zhǔn)確地判斷出目標(biāo)融資性貿(mào)易的合規(guī)性檢測(cè)結(jié)果

    因此,需要一種高效地

    準(zhǔn)確地

    自動(dòng)化的融資性貿(mào)易合規(guī)檢測(cè)方法


    技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

    [0003]基于此,有必要提供一種能夠高效

    準(zhǔn)確計(jì)算出目標(biāo)融資性貿(mào)易與規(guī)范條款之間的相似程度,從而自動(dòng)化檢測(cè)融資性貿(mào)易合規(guī)性的檢測(cè)方法,具體為一種基于孿生進(jìn)化的融資性貿(mào)易合規(guī)檢測(cè)方法

    [0004]本專利技術(shù)提供了一種基于孿生進(jìn)化的融資性貿(mào)易合規(guī)檢測(cè)方法,該方法包括:
    S1
    :獲取貿(mào)易數(shù)據(jù)以及貿(mào)易規(guī)范數(shù)據(jù);
    S2
    :對(duì)貿(mào)易數(shù)據(jù)以及貿(mào)易規(guī)范數(shù)據(jù)均進(jìn)行向量化處理,分別得到貿(mào)易特征向量

    貿(mào)易規(guī)范數(shù)據(jù)矩陣;基于不同企業(yè)的貿(mào)易特征向量構(gòu)建貿(mào)易數(shù)據(jù)矩陣;
    S3
    :將所述貿(mào)易數(shù)據(jù)矩陣和所述貿(mào)易規(guī)范數(shù)據(jù)矩陣輸入至優(yōu)化后的孿生神經(jīng)協(xié)同網(wǎng)絡(luò),輸出貿(mào)易
    ?
    規(guī)范特征;
    S4
    :基于貿(mào)易
    ?
    規(guī)范特征,并通過遺傳算法優(yōu)化出一對(duì)比函數(shù),根據(jù)優(yōu)化后的對(duì)比函數(shù)確定目標(biāo)融資性貿(mào)易數(shù)據(jù)與貿(mào)易規(guī)范數(shù)據(jù)之間的相似度;
    S5
    :基于所述相似度確定合規(guī)性檢測(cè)結(jié)果

    [0005]優(yōu)選的,所述貿(mào)易數(shù)據(jù)包括交易記錄

    合同與協(xié)議

    客戶關(guān)系管理數(shù)據(jù)

    年度報(bào)告與物流文檔;所述交易記錄包括交易金額

    交易日期

    交易對(duì)方;所述合同用于描述交易的條款和細(xì)節(jié);客戶關(guān)系管理數(shù)據(jù)包括客戶評(píng)級(jí)

    客戶反饋;所述年度報(bào)告與物流文檔包括盈利數(shù)據(jù)

    運(yùn)輸路線描述;所述貿(mào)易規(guī)范數(shù)據(jù)包括監(jiān)管政策

    貿(mào)易規(guī)范數(shù)據(jù);所述監(jiān)管政策用于描述融資性貿(mào)易的規(guī)定和要求;所述貿(mào)易規(guī)范數(shù)據(jù)包括交易限額

    合規(guī)的合同條款范例

    [0006]優(yōu)選的,向量化處理包括:對(duì)所述交易金額進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,得到金額數(shù)值向量;將所述交易日期轉(zhuǎn)化為日期數(shù)值向量;所述交易對(duì)方經(jīng)
    Word2Vec
    詞嵌入技術(shù)轉(zhuǎn)化為交易人文本向量;對(duì)所述客戶評(píng)級(jí)進(jìn)行獨(dú)熱編碼,得到客戶等級(jí)數(shù)值向量;所述客戶反饋經(jīng)
    Word2Vec
    詞嵌入技術(shù)轉(zhuǎn)化為客戶反饋文本向量;對(duì)所述盈利數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,得到盈利數(shù)值向量;
    所述運(yùn)輸路線描述經(jīng)
    Word2Vec
    詞嵌入技術(shù)轉(zhuǎn)化為運(yùn)輸路線文本向量;所述監(jiān)管政策經(jīng)
    Word2Vec
    詞嵌入技術(shù)轉(zhuǎn)化為監(jiān)管政策文本向量;對(duì)所述交易限額進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,得到限額數(shù)值向量;所述合規(guī)的合同條款范例經(jīng)
    Word2Vec
    詞嵌入技術(shù)轉(zhuǎn)化為合規(guī)條款文本向量

    [0007]優(yōu)選的,將所述金額數(shù)值向量

    所述日期數(shù)值向量

    所述交易人文本向量

    所述客戶等級(jí)數(shù)值向量

    所述客戶反饋文本向量

    所述盈利數(shù)值向量以及所述運(yùn)輸路線文本向量進(jìn)行組合,得到所述貿(mào)易特征向量;將所述監(jiān)管政策文本向量

    所述限額數(shù)值向量以及所述合規(guī)條款文本向量進(jìn)行組合,得到所述貿(mào)易規(guī)范數(shù)據(jù)矩陣

    [0008]優(yōu)選的,
    S3
    中,還包括:在所述貿(mào)易數(shù)據(jù)矩陣和所述貿(mào)易規(guī)范數(shù)據(jù)矩陣輸入至優(yōu)化后的孿生神經(jīng)協(xié)同網(wǎng)絡(luò)之前,采用
    PCA
    技術(shù)對(duì)所述貿(mào)易數(shù)據(jù)矩陣和所述貿(mào)易規(guī)范數(shù)據(jù)矩陣分別進(jìn)行降維,將所述貿(mào)易數(shù)據(jù)矩陣的維度與所述貿(mào)易規(guī)范數(shù)據(jù)矩陣的維度統(tǒng)一

    [0009]優(yōu)選的,所述孿生神經(jīng)協(xié)同網(wǎng)絡(luò)包括兩個(gè)完全相同的多層感知機(jī);每個(gè)所述多層感知機(jī)均包括三層全連接層,且每層全連接層后均跟隨有
    ReLU
    激活函數(shù);第一多層感知機(jī)的前向傳播表示為:
    z
    E1
    =W
    E1
    ·
    E+b
    E1

    a
    E1
    =ReLU(z
    E1
    )

    z
    E2
    =W
    E2
    ·
    a
    E1
    +b
    E2

    a
    E2
    =ReLU(z
    E2
    )

    z
    E3
    =W
    E3
    ·
    a
    E2
    +b
    E3

    h
    E
    =ReLU(z
    E3
    )
    ;其中,
    h
    E
    表示經(jīng)前向傳播后的貿(mào)易數(shù)據(jù)矩陣;
    E
    表示降維后的貿(mào)易數(shù)據(jù)矩陣;
    z
    E1
    、z
    E2
    、z
    E3
    分別表示第一多層感知機(jī)的第一層全連接層

    第二層全連接層

    第三層全連接層的輸出;
    W
    E1
    、W
    E2
    、W
    E3
    分別表示第一多層感知機(jī)的第一層全連接層

    第二層全連接層

    第三層全連接層的權(quán)重矩陣;
    b
    E1
    、b
    E2
    、b
    E3
    分別表示第一多層感知機(jī)的第一層全連接層

    第二層全連接層

    第三層全連接層的偏置;
    a
    E1
    、a
    E2
    分別表示第一多層感知機(jī)的第一個(gè)
    ReLU
    激活函數(shù)

    第二個(gè)
    ReLU
    激活函數(shù)的輸出;
    ReLU(
    ·
    )
    表示
    ReLU
    激活函數(shù);第二多層感知機(jī)的前向傳播表示為:
    z
    G1
    =W
    G1
    ·
    E+b
    G1

    a
    G1
    =ReLU(z
    G1
    )

    z
    G2
    =W
    G2
    ·
    a
    G1
    +b
    G2

    a
    G2<本文檔來自技高網(wǎng)
    ...

    【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】

    【技術(shù)特征摘要】
    1.
    一種基于孿生進(jìn)化的融資性貿(mào)易合規(guī)檢測(cè)方法,其特征在于,包括:
    S1
    :獲取貿(mào)易數(shù)據(jù)以及貿(mào)易規(guī)范數(shù)據(jù);
    S2
    :對(duì)貿(mào)易數(shù)據(jù)以及貿(mào)易規(guī)范數(shù)據(jù)均進(jìn)行向量化處理,分別得到貿(mào)易特征向量

    貿(mào)易規(guī)范數(shù)據(jù)矩陣;基于不同企業(yè)的貿(mào)易特征向量構(gòu)建貿(mào)易數(shù)據(jù)矩陣;
    S3
    :將所述貿(mào)易數(shù)據(jù)矩陣和所述貿(mào)易規(guī)范數(shù)據(jù)矩陣輸入至優(yōu)化后的孿生神經(jīng)協(xié)同網(wǎng)絡(luò),輸出貿(mào)易
    ?
    規(guī)范特征;
    S4
    :基于貿(mào)易
    ?
    規(guī)范特征,并通過遺傳算法優(yōu)化出一對(duì)比函數(shù),根據(jù)優(yōu)化后的對(duì)比函數(shù)確定目標(biāo)融資性貿(mào)易數(shù)據(jù)與貿(mào)易規(guī)范數(shù)據(jù)之間的相似度;
    S5
    :基于所述相似度確定合規(guī)性檢測(cè)結(jié)果
    。2.
    根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于孿生進(jìn)化的融資性貿(mào)易合規(guī)檢測(cè)方法,其特征在于,所述貿(mào)易數(shù)據(jù)包括交易記錄

    合同與協(xié)議

    客戶關(guān)系管理數(shù)據(jù)

    年度報(bào)告與物流文檔;所述交易記錄包括交易金額

    交易日期

    交易對(duì)方;所述合同用于描述交易的條款和細(xì)節(jié);客戶關(guān)系管理數(shù)據(jù)包括客戶評(píng)級(jí)

    客戶反饋;所述年度報(bào)告與物流文檔包括盈利數(shù)據(jù)

    運(yùn)輸路線描述;所述貿(mào)易規(guī)范數(shù)據(jù)包括監(jiān)管政策

    貿(mào)易規(guī)范數(shù)據(jù);所述監(jiān)管政策用于描述融資性貿(mào)易的規(guī)定和要求;所述貿(mào)易規(guī)范數(shù)據(jù)包括交易限額

    合規(guī)的合同條款范例
    。3.
    根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于孿生進(jìn)化的融資性貿(mào)易合規(guī)檢測(cè)方法,其特征在于,向量化處理包括:對(duì)所述交易金額進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,得到金額數(shù)值向量;將所述交易日期轉(zhuǎn)化為日期數(shù)值向量;所述交易對(duì)方經(jīng)
    Word2Vec
    詞嵌入技術(shù)轉(zhuǎn)化為交易人文本向量;對(duì)所述客戶評(píng)級(jí)進(jìn)行獨(dú)熱編碼,得到客戶等級(jí)數(shù)值向量;所述客戶反饋經(jīng)
    Word2Vec
    詞嵌入技術(shù)轉(zhuǎn)化為客戶反饋文本向量;對(duì)所述盈利數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,得到盈利數(shù)值向量;所述運(yùn)輸路線描述經(jīng)
    Word2Vec
    詞嵌入技術(shù)轉(zhuǎn)化為運(yùn)輸路線文本向量;所述監(jiān)管政策經(jīng)
    Word2Vec
    詞嵌入技術(shù)轉(zhuǎn)化為監(jiān)管政策文本向量;對(duì)所述交易限額進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,得到限額數(shù)值向量;所述合規(guī)的合同條款范例經(jīng)
    Word2Vec
    詞嵌入技術(shù)轉(zhuǎn)化為合規(guī)條款文本向量
    。4.
    根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于孿生進(jìn)化的融資性貿(mào)易合規(guī)檢測(cè)方法,其特征在于,將所述金額數(shù)值向量

    所述日期數(shù)值向量

    所述交易人文本向量

    所述客戶等級(jí)數(shù)值向量

    所述客戶反饋文本向量

    所述盈利數(shù)值向量以及所述運(yùn)輸路線文本向量進(jìn)行組合,得到所述貿(mào)易特征向量;將所述監(jiān)管政策文本向量

    所述限額數(shù)值向量以及所述合規(guī)條款文本向量進(jìn)行組合,得到所述貿(mào)易規(guī)范數(shù)據(jù)矩陣
    。5.
    根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于孿生進(jìn)化的融資性貿(mào)易合規(guī)檢測(cè)方法,其特征在于,
    S3
    中,還包括:在所述貿(mào)易數(shù)據(jù)矩陣和所述貿(mào)易規(guī)范數(shù)據(jù)矩陣輸入至優(yōu)化后的孿生神經(jīng)協(xié)同網(wǎng)絡(luò)之前,采用
    PCA
    技術(shù)對(duì)所述貿(mào)易數(shù)據(jù)矩陣和所述貿(mào)易規(guī)范數(shù)據(jù)矩陣分別進(jìn)行降維,將所述貿(mào)易數(shù)據(jù)矩陣的維度與所述貿(mào)易規(guī)范數(shù)據(jù)矩陣的維度統(tǒng)一
    。6.
    根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于孿生進(jìn)化的融資性貿(mào)易合規(guī)檢測(cè)方法,其特征在于,所述孿生神經(jīng)協(xié)同網(wǎng)絡(luò)包括兩個(gè)完全相同的多層感知機(jī);每個(gè)所述多層感知機(jī)均包括三層全連
    接層,且每層全連接層后均跟隨有
    ReLU
    激活函數(shù);第一多層感知機(jī)的前向傳播表示為:
    z
    E1
    =W
    E1
    ·
    E+b
    E1

    a
    E1
    =ReLU(z
    E1
    )

    z
    E2
    =W
    E2
    ·
    a
    E1
    +b
    E2

    a
    E2
    =ReLU(z
    E2
    )

    z
    E3
    =W
    E3
    ·
    a
    E2
    +b
    E3

    h
    E
    =ReLU(z
    E3
    )
    ;其中,
    h
    E
    表示經(jīng)前向傳播后的貿(mào)易數(shù)據(jù)矩陣;
    E
    表示降維后的貿(mào)易數(shù)據(jù)矩陣;
    z
    E1
    、z
    E2
    、z
    E3
    分別表示第一多層感知機(jī)的第一層全連接層

    第二層全連接層

    第三層全連接層的輸出;
    W
    E1
    、W
    E2
    、W
    E3
    分別表示第一多層感知機(jī)的第一層全連接層

    第二層全連接層

    第三層全連接層的權(quán)重矩陣;
    b
    E1
    、b
    E2
    、b
    E3
    分別表示第一多層感知機(jī)的第一層全連接層

    第二層全連接層

    第三層全連接層的偏置;
    a
    E1
    、a
    E2
    分別表示第一多層感知機(jī)的第一個(gè)
    ReLU
    激活函數(shù)

    第二個(gè)
    ReLU
    激活函數(shù)的輸出;
    ReLU(
    ·
    )
    表示
    ReLU
    激活函數(shù);第二多層感知機(jī)的前向傳播表示為:
    z
    G1
    =W
    G1
    ·
    E+b
    G1

    a
    G1
    =ReLU(z
    G1
    )

    z
    G2
    =W
    G2
    ·
    a
    G1
    +b
    G2

    a
    G2
    ...

    【專利技術(shù)屬性】
    技術(shù)研發(fā)人員:胡為民劉釗何永定傅紅宇李丹
    申請(qǐng)(專利權(quán))人:深圳市迪博企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)有限公司
    類型:發(fā)明
    國別省市:

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