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申请/专利权人:合肥工业大学
摘要:本发明提供一种风险场景的预测方法、模型训练方法、系统、设备和介质。方法包括:获取金融指标集和对应的风险场景集;将金融指标集输入教师模型,获得各类风险场景的教师预测概率集;对教师预测概率集聚类,获得各类风险场景的质心,基于金融指标集和各质心的距离,得到第一预测风险场景集;将金融指标集输入学生模型,生成学生预测概率集,获得第二预测风险场景集;依据学生预测概率集的分布熵、第二预测风险场景集和第一预测风险场景集、第一预测风险场景集和风险场景集、教师预测概率集和学生预测概率集的差异度,计算总差异度;更新模型参数,将训练好的学生模型作为风险场景预测模型。能根据金融指标快速准确预测出潜在的风险场景。
主权项:1.一种风险场景预测模型的训练方法,其特征在于,所述训练方法包括:获取金融指标集和与之对应的风险场景集;将所述金融指标集输入至预训练的教师模型,获得各类风险场景的教师预测概率集;对各类风险场景的教师预测概率集进行聚类,获得各类风险场景的质心,并基于所述金融指标集和各质心的距离,得到第一预测风险场景集;将所述金融指标集输入至学生模型,生成各类风险场景的学生预测概率集,并将概率最高的作为第二预测风险场景集;依据所述学生预测概率集的概率分布熵、第二预测风险场景集和所述第一预测风险场景集的差异度、所述第一预测风险场景集和所述风险场景集之间的差异度、所述教师预测概率集和所述学生预测概率集的差异度,计算总差异度;根据总差异度更新教师模型的参数和学生模型参数,并将训练好的学生模型作为风险场景预测模型。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 合肥工业大学 风险场景的预测方法、模型训练方法、系统、设备和介质
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