摘要
本申请公开了一种数字化资产的质押率测算方法及装置,从数字化资产的数据中提取所述数字化资产的目标特征,所述目标特征包括所述数字化资产本身影响质押率的属性;使用LSTM模型基于所述数字化资产的目标特征预测所述数字化资产的质押率,所述LSTM模型的训练集数据是基于多个样本数字化资产的本身影响质押率的属性、所述多个样本数字化资产的历史净值以及述多个样本数字化资产的逾期记录确定的,所述LSTM模型的超参数是基于WOA算法确定的;将预测的所述质押率写入智能合约中,由区块链系统基于所述质押率对所述数字化资产执行质押或解质押。
技术关键词
LSTM模型
资产
超参数
率测算方法
训练集数据
样本
鲸鱼算法
区块链系统
特征提取单元
生成随机数
标签
员工
螺旋
系统为您推荐了相关专利信息
图像语义分割网络
边界特征
街景
分支
计算机程序指令
双足机器人步态
网络训练方法
策略
仿真环境
深度强化学习
隐半马尔可夫模型
模式提取方法
Welch算法
Viterbi算法
电力
优化LSTM模型
波束
湍流
曲线
LSTM神经网络模型
克里金代理模型
格子玻尔兹曼
平衡流量计
精度
分析方法