异常交易的分类方法、装置、存储介质及电子设备

本申请公开了一种异常交易的分类方法、装置、存储介质及电子设备，涉及人工智能领域。其中，该方法包括：接收目标交易数据；将目标交易数据转换为目标特征向量；将目标特征向量输入目标模型中，依据目标模型在模型训练阶段学习的先验知识，得到针对目标交易数据的分类结果，其中，目标模型为依据模型参数进行更新，并基于随机微分方程模型验证得到的分类模型，其中，随机微分方程模型用于映射目标模型的训练过程。本申请解决了传统的深度学习模型在预测时如同“黑盒”，难以解释其决策过程，特别是在识别异常交易时，模型的透明度不足，导致分类结果的可靠性低的技术问题。