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申请/专利权人：厦门工学院
摘要：本发明涉及数据异常检测技术领域，公开了一种基于数据处理的财务数据异常检测方法，通过基于分类规则将财务数据分为多类别子数据集，并在此基础上基于划分规则和结构化数据将每一类别子数据集划分为正数据集和负数据集，还对财务数据中的非结构化数据通过语义理解算法进行语义关联分析，从而提高了对财务数据的文本分析能力；此外，对基于DNN算法构建的异常检测模型中的负数据集训练样本的特征和损失函数进行加权，提高了异常检测模型对财务数据的异常检测结果准确性和异常检测过程的效率。
主权项：1.一种基于数据处理的财务数据异常检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤S1、定期从各个财务数据源采集财务数据，并将采集到的财务数据存储至数据库中；步骤S2、从数据库中获取预定时间段内的财务数据并划分为多类别子数据集，对所述多类别子数据集执行数据冲销处理操作，并将执行数据冲销处理操作后的每个类别子数据集基于划分规则和数据集中的结构化数据分为正数据集和负数据集；步骤S3、对每个类别的正数据集和负数据集执行数据预处理操作，得到第一处理数据集；步骤S4、通过语义理解算法对第一处理数据集进行处理得到第二处理数据集；步骤S5、基于DNN算法构建初始异常检测模型，并基于第二处理数据集对初始异常检测模型进行训练，得到目标异常检测模型，基于目标异常检测模型对财务数据进行异常检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 厦门工学院 一种基于数据处理的财务数据异常检测方法
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