专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]金融风险评估模型训练方法及装置、金融风险评估方法-CN202211008815.5在审
  • 顾凌云;周轩;乔韵如;陶帅;王震宇 - 上海冰鉴信息科技有限公司
  • 2022-08-22 - 2022-11-11 - G06Q40/08
  • 本申请提供一种金融风险评估模型训练方法及装置、金融风险评估方法,本申请中,首先从金融风险评估模型在实际使用中产生的真实拒绝的样本数据集中进行随机取样,以形成当前迭代周期的真实拒绝样本数据集。然后,对真实拒绝样本数据集中的各个拒绝样本添加标签,并基于当前迭代周期的正样本数据集、负样本数据集、建模拒绝样本数据集以及真实拒绝样本数据集,对金融风险评估模型进行模型训练以得到更新后的金融风险评估模型。如此,能够有效解决样本偏差问题,并能够有效提高金融风险评估模型的训练可靠性及效率,进而能够有效提高基于金融风险评估模型进行金融风险评估的准确性,提高根据评估结果对金融客户进行风险控制的可靠性及有效性。
  • 金融风险评估模型训练方法装置
  • [发明专利]一种降低特征权重的方法、装置及计算机可读存储介质-CN202111547646.8在审
  • 顾凌云;周轩;王妍;乔韵如 - 上海冰鉴信息科技有限公司
  • 2021-12-16 - 2022-03-25 - G06K9/62
  • 本申请实施例提供的降低特征权重的方法、装置及计算机可读存储介质,涉及计算机技术领域。首先,获取样本特征集;接着,得到不同样本特征的特征权重排名;然后,将样本特征集分为需要降低特征权重排名的样本特征组成的第一样本特征子集与不需要降低特征权重排名的样本特征组成的第二样本特征子集;最后,根据第二样本特征子集构建基模型,并在基模型的基础上通过第一样本特征子集中样本特征构的特征权重排名顺序依次进行增量模型构建。上述方法通过减少第一样本特征子集中样本特征参与构建的树的棵数,降低第一样本特征子集中样本特征的权重排名,从而实现降低特征权重的目的,避免直接删除特征带来的信息损失和模型效果的大幅度降低。
  • 一种降低特征权重方法装置计算机可读存储介质
  • [发明专利]拒客回捞模型训练方法、装置及电子设备-CN202110713287.2在审
  • 顾凌云;谢旻旗;段湾;乔韵如;王震宇 - 上海冰鉴信息科技有限公司
  • 2021-06-25 - 2021-08-27 - G06Q40/02
  • 本申请提供一种拒客回捞模型训练方法、装置及电子设备,所述方法包括:根据用户数据训练样本确定入模变量并输入待训练模型进行处理,获得输出结果;根据样本标签、输出结果及预设的目标函数对待训练模型的模型参数进行调整;待训练模型的损失函数包括表征正样本的损失函数值的第一函数项和表征负样本的损失函数值的第二函数项,第一函数项包括表示正样本被预测为负样本时的第一惩罚系数,第二函数项包括表示负样本被预测为正样本时的第二惩罚系数,第一惩罚系数大于第二惩罚系数。如此,可以使得对将正样本预测为负样本的关注度高于将负样本预测为正样本,从而提高模型对正样本预测的准确度,确保模型在实际使用中回捞客户的风险在可控范围内。
  • 拒客回捞模型训练方法装置电子设备

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