[发明专利]一种基于迁移深度学习的风险识别方法以及系统有效
| 申请号： | 201710584326.7 | 申请日： | 2017-07-18 |
| 公开（公告）号： | CN107679859B | 公开（公告）日： | 2020-08-25 |
| 发明（设计）人： | 李旭瑞;邱雪涛;赵金涛;胡奕 | 申请（专利权）人： | 中国银联股份有限公司 |
| 主分类号： | G06Q20/40 | 分类号： | G06Q20/40;G06N3/08 |
| 代理公司： | 中国专利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人： | 臧霁晨;付曼 |
| 地址： | 200135 上海*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于迁移深度学习的交易风险识别方法以及系统。该方法包括：对所有可能特征经过规定预处理生成向量，将向量集作为第一RBM(即受限玻尔兹曼机)的可见层输入而由此建立一层RBM；利用已知欺诈样本进行迁移学习对所述RBM构建步骤建立的RBM层进行迁移加权BP调优；以及判断BP调优后的RBM是否满足规定条件，若满足则不需要增加RBM层并继续下述步骤，若不满足规定条件，则重复进行RBM构建和迁移加权BP调优。根据本发明能够建立更准确的判别模型并且更好地应对新兴的欺诈手段。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 迁移 深度 学习 风险 识别 方法 以及 系统 | ||
【主权项】：
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