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[发明专利]基于联邦学习的互联网金融风险控制系统及其方法-CN202310419480.4有效
发明人：胡正 -专利权人： 无锡数信互融科技发展有限公司
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06Q40/00 文献下载
摘要：本申请涉及智能控制领域，其具体地公开了一种基于联邦学习的互联网金融风险控制系统及其方法，其通过采用基于深度学习的神经网络模型挖掘出各个互联网金融风险评估模型的权重矩阵之间的隐含关联特征信息，以此来融合所述各个互联网金融风险评估模型，以提高融合后互联网金融风险评估模型的评估精准度。
基于联邦学习互联网金融风险控制系统及其方法

[发明专利]向导式可视的图形模块化的规则编辑方法、系统及编辑器-CN201911060166.1在审
发明人：孙岩 -专利权人： 无锡数信互融科技发展有限公司
申请日： 2019-11-01 - 公布日： 2020-02-25 - 主分类号： G06F8/30 文献下载
摘要：本发明涉及向导式可视的图形模块化的规则编辑方法，包括以下步骤：根据需要选择图形化语言系统中相应的语言模组中的语言模块，并将选中的语言模块拖曳到编辑区中进行契合，图形化语言系统和编辑区均为预先创建的，且包括多个不同的语言模组，语言模组均包括多个语言模块，每个语言模块均用图形表示，图形用于契合；将契合好的多个语言模块生成规则脚本；将规则脚本转化成XML转化文件；将XML转化文件转化成可执行或可解释的可解释脚本；将可解释脚本用执行器进行测试和/或发布。该方法降低了规则编辑的难度，从而提高规则编辑的效率和正确性，以适应复杂多变的业务场景，实现对业务逻辑灵活扩展和更新。
向导可视图形模块化规则编辑方法系统编辑器