摘要
本发明公开了一种用于风险因素场景生成与削减改进型抽样方法及系统,属于风险数据处理技术领域。本发明的系统包括场景抽样模块、抽样优化模块、曲线生成模块、计算机设备和存储有计算机程序的可读存储介质,基于上述计算机程序本发明实现的方法步骤包括:初始化样本点、优化样本点、混合抽样、复杂度优化和生成风险曲线。本发明通过引入优化算法和混合抽样策略,提高样本分布的均匀性、抽样效率和样本多样性,从而生成更加精准和高效的风险因素场景。该方法不仅能够更好地表征复杂风险因素,还能有效削减冗余场景,与预测数据相结合,提高风险评估和预测的准确性。
技术关键词
抽样方法
样本
风险
抽样系统
蒙特卡罗
聚类分析方法
场景
计算机设备
曲线
遗传算法
数据处理技术
处理器
模块
复杂度
指标
定义
冗余
可读存储介质
系统为您推荐了相关专利信息
分子
样本
强化学习方法
知识蒸馏方法
智能体模型
事件分类方法
标签
样本
分布式光纤传感器
不确定性估计方法
二型糖尿病诊断
数据输入模块
糖尿病受试者
机器学习算法
标志物技术
模型研究方法
多模态
机器可读程序
节点
分层特征提取
网络监测方法
深度学习分类
数据分类
神经网络模型
网络特征