一种基于人工智能的企业财务系统异常识别方法及系统

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一种基于人工智能的企业财务系统异常识别方法及系统
申请号:CN202411111152
申请日期:2024-08-14
公开号:CN119128740A
公开日期:2024-12-13
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于人工智能的企业财务系统异常识别方法及系统,方法包括数据输入、数据处理、成本异常检测、交易异常检测和企业财务系统异常识别。本发明涉及企业系统异常预测技术领域,具体是指一种基于人工智能的企业财务系统异常识别方法及系统,本方案采用结合成本异常和交易异常两项主要异常检测进行企业财务系统异常识别;采用结合人工神经网络、卷积神经网络和深度残差网络的集成学习模型进行成本异常检测并通过梯度下降优化模型参数,提高了成本异常检测的结果可用性和预测效率;采用结合深度神经网络和卷积长短期记忆网络的混合模型,优化了模型对于交易特征的处理能力,提高了方法整体的自动性和可靠性。
技术关键词
企业财务系统 异常识别方法 卷积长短期记忆 集成学习模型 深度残差网络 检测模型训练 深度神经网络 人工神经网络 识别特征 数据处理模块 数据输入模块 识别模块 输入输出结构 局部空间特征 局部特征信息 识别系统
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