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申请/专利权人：盛业信息科技服务(深圳)有限公司
摘要：本发明公开了基于深度学习对医院采购发票的回款账期预测方法及系统，属于深度学习领域。该方法将发票对应的特征数据输入到目标神经网络模型中；根据所述神经网络模型的输出值，预测所述发票对应的回款账期。该目标神经网络模型是通过对具有至少两层隐藏层的深度学习模型训练得到的，深度信息在处理非线性的影响因素时具有更好的效果。在训练时使用的损失函数在预测值小于标签时，得到第一损失值，在预测值不小于标签时，得到第二损失值，第一损失值不小于第二损失值；因此使得预测出来的回款账期在满足预设精度要求的情况下，不小于真实回款账期，降低账期延期风险。
主权项：1.一种基于深度学习对医院采购发票的回款账期预测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：将发票对应的特征数据输入到目标神经网络模型中；其中，所述目标神经网络模型是使用多组训练数据对初始神经网络模型进行训练得到的，初始神经网络模型至少包括两层隐藏层，所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括：历史发票对应的特征数据以及用于标记该发票对应的实际回款账期的标签；根据所述神经网络模型的输出值，预测所述发票对应的回款账期；所述使用多组训练数据对初始神经网络模型进行训练得到所述目标神经网络，具体包括：S1，在初始神经网络模型完成对一个批次样本的前向传播后，利用损失函数计算初始神经网络模型的预测值与标签之间的误差作为损失值；其中，所述多组训练数据被划分为多个批次样本；所述损失函数为分段函数，在预测值小于标签时，得到第一损失值，在预测值不小于标签时，得到第二损失值，第一损失值不小于第二损失值；S2，计算损失函数对初始神经网络模型各参数的偏导数；S3，基于各参数的偏导数，使用梯度下降法更新初始神经网络模型中的各参数；S4，迭代上述步骤S1至S3，遍历多个批次样本，直到损失函数收敛或达到预定的训练轮数，得到目标神经网络模型。
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百度查询： 盛业信息科技服务(深圳)有限公司 基于深度学习对医院采购发票的回款账期预测方法及系统
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