摘要
本申请提供了一种基于数据挖掘的上市公司退市风险智能预警方法和系统,涉及金融风险预测技术领域,该方法包括:获取正常公司样本和风险公司样本;将正常公司样本分成n个簇,并将每个簇的样本按照不平衡比例进行均匀划分,得到均质数据组;进而提取一份样本进行组合,得到组间欠采样样本组;拟合各个欠采样样本组,识别得到各样本支持向量中优质的支持向量,随机选择和风险公司样本的数量相等的优质正常公司支持向量,将优质正常公司支持向量和风险公司支持向量进行结合,得到类别平衡数据,以基于类别平衡数据进行风险预警。本申请在解决类别不均衡的同时,将模型的注意力聚集在决策者关注的风险,提升了风险预警的准确性。
技术关键词
智能预警方法
样本
风险
计算机可执行指令
数据挖掘技术
聚类算法
智能预警系统
网络爬虫技术
处理器
可读存储介质
噪声
索引
预警模块
超参数
存储器
注意力
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风险预警系统
急性肾损伤
患者
生物标志物数据
电子健康档案数据
神经网络模型
数据
计算机可执行指令
网络结构
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多智能体强化学习
机器人控制方法
协作系统
样本
轨迹