摘要
本发明公开了基于深度学习对医院采购发票的回款账期预测方法及系统,属于深度学习领域。该方法将发票对应的特征数据输入到目标神经网络模型中;根据所述神经网络模型的输出值,预测所述发票对应的回款账期。该目标神经网络模型是通过对具有至少两层隐藏层的深度学习模型训练得到的,深度信息在处理非线性的影响因素时具有更好的效果。在训练时使用的损失函数在预测值小于标签时,得到第一损失值,在预测值不小于标签时,得到第二损失值,第一损失值不小于第二损失值;因此使得预测出来的回款账期在满足预设精度要求的情况下,不小于真实回款账期,降低账期延期风险。
技术关键词
神经网络模型
发票
医院
标签
数据
风险
梯度下降法
深度学习模型训练
样本
参数
预测系统
处理器
存储器
非线性
误差
分段
基准
标记
程序
频率
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