[发明专利]一种粮食收购业务管理方法及系统

权利要求书

1.一种粮食收购业务管理方法，其特征在于，所述方法包括：

第一步、利用统计学中的异常点识别技术对下述步骤中异常业务数据进行识别：根据待检测的粮食收购业务信息确定用于进行异常点识别的指标以及对应的业务数据；利用基于正态分布的一元离群点检测方法对所述指标对应的业务数据进行检测得到异常业务数据；

第二步、采取二折交叉验证与决策树结合的方法对下述步骤中剩余业务信息进行异常业务数据检测，并根据实际需求选择剩余业务信息的均分标准或维度：将所述待检测的粮食收购业务信息中未被识别出异常业务数据的剩余业务信息均分为第一组业务数据和第二组业务数据；利用所述第一组业务数据运行决策树算法训练得到第一模型，并利用所述第二组业务数据运行所述决策树算法得到第二模型；根据所述第一模型生成第一规则，并根据所述第一规则对所述第二组业务数据进行匹配分析得到异常业务数据；根据所述第二模型生成第二规则，并根据所述第二规则对所述第一组业务数据进行匹配分析得到异常业务数据；对所述第一组业务数据和所述第二组业务数据中的异常业务数据求并；

第三步、根据所述第一步与所述第二步中的异常业务数据生成相应的粮食收购业务管理策略并根据所述粮食收购业务管理策略进行粮食收购业务管理。

2.根据权利要求1所述的粮食收购业务管理方法，其特征在于，所述利用基于正态分布的一元离群点检测方法对所述指标对应的业务数据进行检测得到异常业务数据的步骤具体包括：

根据下述公式分别计算得到各指标对应的业务数据的均值μ和方差σ：

其中，n表示业务数据的个数，x_i表示每个业务数据的取值；

当所述业务数据的取值x_i与计算得到的所述均值μ的距离超过3σ时，则所述业务数据被识别为异常业务数据。

3.根据权利要求2所述的粮食收购业务管理方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据预设的核验规则对所述待检测的粮食收购业务信息进行匹配分析得到异常业务数据；

对根据所述核验规则识别出的异常业务数据和利用所述基于正态分布的一元离群点检测方法检测得到的异常业务数据求并。

4.根据权利要求1所述的粮食收购业务管理方法，其特征在于，所述决策树算法为分类回归树算法。

5.根据权利要求1所述的粮食收购业务管理方法，其特征在于，所述方法还包括：

以可视化形式向用户展示所述第一步与所述第二步中的异常业务数据以及所述第一规则和所述第二规则。