同济大学程大伟获国家专利权
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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于复杂金融网络的系统性风险评估方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114549176B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210162187.X，技术领域涉及：G06Q40/03；该发明授权一种基于复杂金融网络的系统性风险评估方法是由程大伟;蒋昌俊;朱明志设计研发完成，并于2022-02-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于复杂金融网络的系统性风险评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于复杂金融网络的系统性风险评估方法，具体包括以下步骤：S1、基于广度优先搜索算法获取目标企业的状况数据和担保贷款信息，建立担保网络模型，并构建所有相关的传染链，对担保网络模型和传染链动态更新；S2、根据构建的传染链，建立链内注意力神经网络和链间注意力神经网络，采用多级特征学习层计算得到传染链和风险评级的潜在风险信息；S3、建立卷积神经网络模型，根据传染链和风险评级的潜在风险信息，得到目标企业的风险等级评估结果。与现有技术相比，本发明具有提高在复杂的金融贷款网络中预测系统性风险的准确性、提高系统性风险评分的有效性、具有较高的适用性和灵活性等优点。
本发明授权一种基于复杂金融网络的系统性风险评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于复杂金融网络的系统性风险评估方法，其特征在于，具体包括以下步骤： S1、基于广度优先搜索算法获取目标企业的状况数据和担保贷款信息，建立担保网络模型，并构建所有相关的传染链，对担保网络模型和传染链动态更新； S2、根据构建的传染链，建立链内注意力神经网络和链间注意力神经网络，采用多级特征学习层计算得到传染链和风险评级的潜在风险信息； S3、建立卷积神经网络模型，根据传染链和风险评级的潜在风险信息，得到目标企业的风险等级评估结果； 所述步骤S2中传染链和风险评级的潜在风险信息包括节点级风险特征、链级风险特征和网络级风险特征； 所述节点级风险特征包括节点特征和边缘特征，通过归属图学习层计算得到给定节点vi的个体特征具体公式如下所示： 其中，为节点特征，为边缘特征，WI和aI为训练权重，NNI表示单个特征学习模块中的全连接神经层，是节点vi的邻域集，||表示并操作。
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