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申请/专利权人：数字浙江技术运营有限公司;杭州电子科技大学
摘要：本申请提供了一种基于数据挖掘的上市公司退市风险智能预警方法和系统，涉及金融风险预测技术领域，该方法包括：获取正常公司样本和风险公司样本；将正常公司样本分成n个簇，并将每个簇的样本按照不平衡比例进行均匀划分，得到均质数据组；进而提取一份样本进行组合，得到组间欠采样样本组；拟合各个欠采样样本组，识别得到各样本支持向量中优质的支持向量，随机选择和风险公司样本的数量相等的优质正常公司支持向量，将优质正常公司支持向量和风险公司支持向量进行结合，得到类别平衡数据，以基于类别平衡数据进行风险预警。本申请在解决类别不均衡的同时，将模型的注意力聚集在决策者关注的风险，提升了风险预警的准确性。
主权项：1.一种基于数据挖掘的上市公司退市风险智能预警方法，其特征在于，包括：通过数据挖掘技术获取正常公司样本和风险公司样本；利用聚类算法将正常公司样本分成n个簇，并将每个簇的样本按照不平衡比例进行均匀划分，得到均质数据组；从不同的均质数据组中各提取一份样本进行组合，得到组间欠采样样本组；利用支持向量技术拟合各个欠采样样本组，识别得到各样本支持向量中优质的支持向量，并将其存放至优质正常公司支持向量集合；从优质正常公司支持向量集合中随机选择和风险公司样本的数量相等的优质正常公司支持向量，将所述优质正常公司支持向量和风险公司支持向量进行结合，得到类别平衡数据，以基于所述类别平衡数据进行风险预警。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 数字浙江技术运营有限公司 杭州电子科技大学 基于数据挖掘的上市公司退市风险智能预警方法和系统
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