[发明专利]一种基于机器学习的债券风险评估方法及系统在审
| 申请号： | 202211061131.1 | 申请日： | 2022-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN115545878A | 公开（公告）日： | 2022-12-30 |
| 发明（设计）人： | 王骏;祝智魁;王剑锋;周功梓 | 申请（专利权）人： | 杭州榜置科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/02 | 分类号： | G06Q40/02;G06Q40/04;G06N20/00 |
| 代理公司： | 杭州伟知新盛专利代理事务所(特殊普通合伙) 33275 | 代理人： | 李成龙 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种基于机器学习的债券风险评估方法及系统，属于人工智能领域，所述方法包括：采集目标公司的基础信息，基于大数据进行数据筛选标识，确定训练数据集合，对每组数据中的数据占比权重平均值进行标识排序，获得顺序排序结果，构建初始权重占比约束区间，对顺序排序结果进行权重约束，得到初始约束结果，将训练数据集合作为输入数据，将风险评级标识信息作为监督数据，将初始约束结果作为隐含层计算权重约束条件，构建债券评级模型，输入基础信息，获得评级输出结果。本申请解决了现有技术中存在无法对债券风险进行准确评估，评估效率低的技术问题，达到了提高债券风险评估的准确率，优化风险评估速度的技术效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 债券 风险 评估 方法 系统 | ||
【主权项】：
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