摘要
本发明涉及人工智能领域,具体是指一种基于人工智能的资信标标准化自动评审方法。该方法包括:数据收集与预处理、特征构建与权重分配、模型构建与训练、模糊数学评价与AHP法结合、自动化审核与异常检测、持续优化与学习;本方法采用先进的变分Transformer模型来智能进行特征选择,并通过集成梯度优化算法,进一步精炼出对资信评估最为关键的特征子集,加速审核流程并确保评估的高准确度;采用优化的OCSVM模型进行高效而精准的异常检测,提升数据清洗效率与分析结果的可靠性;采用连续强化学习模型进行智能化训练,确保评估体系紧跟市场变化,持续迭代优化模型,有效提升评估的准确性和适应性。
技术关键词
自动评审方法
特征选择
模糊数学
强化学习模型
验证数据真实性
数据清洗效率
信标
生成特征
多准则决策
异常数据检测
集成梯度
市场动态
评估准则
训练集数据
评分机制
报告
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分布式计算框架
深度强化学习模型
数据标签
企业内部信息系统
可视化图表
协议识别方法
半监督聚类
样本
统计特征
特征选择
针灸
膝关节
数据收集模块
智能穿戴设备
分析方法
动态知识图谱
风险预警系统
多模态数据采集
训练深度强化学习模型
可视化模块
无人机多光谱遥感
参数监测方法
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时间段