一种基于人工智能的财务数据异常检测方法及系统

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一种基于人工智能的财务数据异常检测方法及系统
申请号:CN202410707269
申请日期:2024-06-03
公开号:CN118673430A
公开日期:2024-09-20
类型:发明专利
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
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