摘要
本发明提出了一种基于人工智能的财务数据异常检测方法及系统,方法包括:采用自动化预处理数据,提取关键特征;使用循环神经网络或长短期记忆网络构建模型,学习并预测电力负荷的周期性变化及其对财务数据的影响;采用图神经网络来整合财务数据和外部影响因素,分析它们之间的复杂关系;利用因果推理和关联规则学习技术分析数据间的关系;综合前述分析结果,使用机器学习分类算法进行异常数据的检测与识别;根据异常检测的反馈结果,利用强化学习不断调整和优化检测策略和模型参数;将检测结果和用户反馈整合入系统优化循环,不断迭代更新模型。本发明通过融合深度学习、强化学习以及多维数据分析技术,针对性地解决了现有技术中存在的问题。
技术关键词
异常检测方法
规则学习技术
机器学习分类算法
周期性
异常数据
特征选择算法
多维数据分析技术
编码器
核方法
窗口技术
时间滞后模型
半监督学习模型
事件识别
预测电力系统
预测电力负荷
文本分析技术
融合深度学习
移动平均滤波
系统为您推荐了相关专利信息
混沌时间序列
通信性能测试方法
深度学习模型
李雅普诺夫指数
模糊逻辑系统
数据冗余
卷积神经网络模型
检测模型训练
Sigmoid函数
数据压缩
异常检测方法
时间段
数据
异常检测系统
KNN算法
依赖关系信息
交通异常检测方法
注意力编码器
节点
分支