摘要
本发明涉及业务风险智能预测领域,具体是指业务风险控制策略智能预测与响应系统,包括数据收集与整合模块、风险评估模块、智能预测决策模块、实时监控与响应模块和用户界面模块;本方案采用图神经网络建立邻域噪声净化器、核心节点强化器和关系总结器,削弱残余噪声的不利影响;并使用卷积神经网络和长短期记忆网络解决图神经网络中的特征弱化问题;采用一种优化的Stacking模型来预测和决策未来的业务风险,该模型结合了卷积神经网络提取的特征,并通过三种特征选择方法进行综合特征选择,以增强模型的泛化能力和鲁棒性,改进现有的损失函数,使其更加适合风险预测与决策的需求。
技术关键词
风险控制策略
长短期记忆网络
风险评估模型
决策
特征选择方法
嵌入特征
模块
数据
节点特征
净化器
业务风险控制
多层感知机
卷积神经网络提取
邻居
学习算法
邻域
损失函数优化
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任务分配方法
订单
机器学习算法
决策树模型
动态调整机制
模糊PID算法
性控制方法
鲁棒控制
车辆制动模式
性控制系统
展示系统
资源配置优化
Volterra模型
反馈控制模块
数据采集模块