摘要
本发明涉及数据异常识别的技术领域,公开了基于人工智能的客户支付交易数据异常识别系统及方法。本发明首先基于聚类距离对初始客户支付交易数据集合进行数据填补,得到处理后的客户支付交易数据集合,再对处理后的客户支付交易数据集合中少类型客户支付交易数据集合进行数据扩充,得到处理好的客户支付交易数据集合;其次,构建初始客户支付交易混合预测模型,并使用改进的人工兔优化算法优化模型的超参数;最后,结合所述处理好的客户支付交易数据集合,计算客户支付交易异常特征,识别客户支付交易异常数据。本发明通过对客户支付交易数据进行分析处理,实现客户支付交易数据异常识别的目的,方法客观准确。
技术关键词
混合预测模型
客户
异常识别方法
长短期记忆神经网络
融合卷积神经网络
数据样本集合
聚类
超参数
异常数据
扩充模块
蒙特卡罗方法
识别系统
序列
识别模块
注意力机制
算法
因子