摘要
本发明公开了一种基于深度学习的融资风险预测与决策支持方法,S1、收集融资多模态数据并进行预处理和标准化;S2、利用深度学习模型对多模态数据进行特征提取;S3、利用自适应加权多模态融合机制将不同模态特征融合为最终特征表示;S4、结合深度神经网络和最终特征表示构建风险预测模型,生成融资风险预测值;S5、结合强化学习和最终特征表示构建动态决策支持模型以生成策略;S6、迭代优化风险预测模型和策略;S7、迭代执行S1‑S6,根据最新的市场数据和反馈不断优化风险预测模型和策略。本发明能够在融资风险预测与决策支持中提供高效、科学的优化方案,为实际应用带来显著的技术价值和经济效益。
技术关键词
决策支持方法
风险预测模型
多模态融合机制
时间序列特征
决策支持模型
数据
嵌入特征
强化学习模型
策略
模态特征
深度Q网络
动态加权网络
深度学习模型
训练深度神经网络
非结构化文本
滑动窗口技术
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输电线路故障位置
激光雷达扫描数据
图像
深度神经网络模型
卷积神经网络模型
运维管理方法
深度强化学习模型
循环神经网络模型
节点
故障预测模型
展示设备
多模态
数据处理模块
数据处理中心
感知哈希算法
工程风险评估
时间序列特征
图谱
语义向量
融合特征
空间结构特征
拓扑图
时间序列特征
卷积神经网络模型
监控指标数据