摘要
本发明公开了一种异常交易数据的识别方法及装置,涉及大数据技术领域,其中该方法包括:将待识别异常交易数据中的不同特征类型字段输入差异化数据检测模型池,根据不同特征类型字段匹配不同类型异常字段预测模型来检测不同特征类型字段得到多个字段预测值;模型池中包括多个不同类型异常字段预测模型,每一预测模型根据不同历史特征类型字段与字段基准值之间的关系样本数据预先训练生成;将多个字段预测值输入异常交易数据检测模型,得到待识别异常交易数据的检测结果;异常交易数据检测模型根据历史多个字段基准值与检测结果之间的关系样本数据预先训练生成。本发明可以精准识别异常交易数据质量问题,提高了异常交易监管报送数据质量。
技术关键词
字段
LSTM神经网络模型
ARIMA模型
文本
节假日效应
深度学习模型
样本
融合特征
识别方法
计算机程序产品
非线性
序列
关系
BERT模型
处理器
可读存储介质
数值
多项式
大数据技术
系统为您推荐了相关专利信息
素材管理系统
图片生成单元
成品
颜色直方图
存储模块
文本
缺陷分割方法
图像编码器
交叉注意力机制
融合特征
阅卷系统
试卷管理
双向注意力机制
功能模块
阅卷功能
大语言模型
语句
数据验证
生成提示词
数据分析方法