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申请/专利权人：晨达(广州)网络科技有限公司
摘要：本发明涉及异常检测技术领域，具体为财务交易异常检测系统，系统包括：频率特征分析模块、周期性异常检测模块、频域突变识别模块、潜在分布学习模块、异常聚类分析模块、策略生成与调整模块。本发明中，通过执行快速傅里叶变换提取交易活动的关键频率成分，以及应用变分自编码器学习交易数据的潜在分布，该方案有效识别出固定时间间隔的重复交易行为及其异常性，精确捕捉隐藏的周期性异常。此外，对频率成分和能量分布的深入分析，增强了对突发大额交易和非常规周期交易模式的响应能力。这些创新手段不仅显著提升了异常检测的精确度，还加强了系统对新兴异常模式的适应性，有效地降低了财务风险。
主权项：1.财务交易异常检测系统，其特征在于，所述系统包括：频率特征分析模块基于交易数据的时间序列，执行快速傅里叶变换，提取交易活动的关键频率成分和能量分布，生成频率域特征；周期性异常检测模块基于所述频率域特征，分析关键频率成分，识别固定时间间隔的重复交易行为及其异常性，捕捉能量分布，分析隐藏的周期性异常行为，识别周期性异常特征；频域突变识别模块基于所述频率域特征，分析频率成分和能量分布中的非典型模式，识别用于表明突发大额交易或非常规周期交易模式的突变指标，生成频域突变指标；潜在分布学习模块基于所述周期性异常特征和频域突变指标，应用变分自编码器学习交易数据的潜在分布，识别异常分布的数据点，生成潜在空间异常特征；异常聚类分析模块基于所述潜在空间异常特征，执行聚类分析，将异常交易数据点分类，识别差异化类型的异常交易模式，生成异常交易模式聚类；策略生成与调整模块基于所述异常交易模式聚类，设计监控策略，调整异常检测参数，更新模型匹配新识别的异常模式，生成优化后的监控策略。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 晨达(广州)网络科技有限公司 财务交易异常检测系统
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