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申请/专利权人：数盾信息科技股份有限公司

摘要：本发明公开了区块链供应链金融技术领域的基于可监管区块链隐私交易的供应链金融应用方法，包括以下步骤：基于区块链交易数据集，采用卷积神经网络和递归神经网络算法，对交易数据进行分析，识别交易模式，通过对交易数据的特征进行自动学习和分类，将交易分类为正常、异常，生成交易模式分类。本发明中，采用卷积神经网络和递归神经网络，提高交易监控的准确性，K‑means聚类分析和主成分分析使异常模式的识别更为精准，贝叶斯网络和决策树模型增强风险评估的动态性和准确度，线性规划和风险敏感度分析方法的运用，提高供应链金融的整体效率和稳定性，采用隐私保护的分布式账本技术和加密协议，增强了合约执行的安全性，降低了操作成本和风险。

主权项：1.基于可监管区块链隐私交易的供应链金融应用方法，其特征在于，包括以下步骤：基于区块链交易数据集，采用卷积神经网络和递归神经网络算法，对交易数据进行分析，识别交易模式，通过对交易数据的特征进行自动学习和分类，将交易分类为正常、异常，生成交易模式分类；基于所述交易模式分类，使用K-means聚类分析和主成分分析方法，对识别的交易模式进行分析，将交易模式分组，识别出差异性交易模式，减少数据的维度，识别异常模式，自动检测异常交易，生成异常交易指标；基于所述异常交易指标，应用贝叶斯网络和决策树模型，对交易风险进行量化分析，通过贝叶斯网络综合多方面概率信息，配合决策树模型根据交易特征判断风险等级，对交易风险进行动态评估，生成交易风险评级；基于所述交易风险评级，建立隐私交易平台，通过事件驱动架构和微服务架构，结合实时数据流处理算法，在数据流中实时分析和处理交易数据，确保交易信息的保密性和安全性，同时实现对潜在风险事件的实时监控和响应，生成隐私交易实时追踪记录；基于历史和当前的市场数据，利用长短时记忆网络和时间序列分析方法进行分析，捕捉市场数据中的时间依赖性，识别和预测市场趋势，揭示潜在的市场动态，包括价格波动和交易量变化，生成市场动态分析记录；基于所述市场动态分析记录和交易风险评级，运用线性规划和风险敏感度分析方法，优化资金分配和信贷政策，结合蒙特卡洛模拟，分析评估多种策略对风险的影响，并进行策略优化，生成风险管理策略；基于所述风险管理策略，采用隐私保护的分布式账本技术和加密协议，结合零知识证明和同态加密技术，确保交易数据的隐私性和完整性，通过引入可审计的智能合约和自动化测试框架，优化合约的可监管性、安全性和可靠性，结合分布式共识机制，增强系统对抗单点故障和篡改的能力，生成智能合约机制；基于所述智能合约机制和实时市场数据，应用强化学习和自适应控制算法，自动调整监管策略，结合神经网络算法进行数据分析和预测，使监管策略能够根据市场变化和风险评估结果进行自适应调整，生成金融动态监管框架。

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