[发明专利]基于人工智能的支付业务大数据处理方法及系统

权利要求书

1.一种基于人工智能的支付业务大数据处理方法，其特征在于，应用于支付业务大数据处理系统，所述方法至少包括：

获取待处理跨境支付数据，并对所述待处理跨境支付数据进行显著性描述挖掘，得到所述待处理跨境支付数据的支付信息描述；

基于所述支付信息描述确定特征调节参量和描述优化量化表达；

基于所述描述优化量化表达和已完成训练的数据特征处理单元的网络层连接确定所述已完成训练的数据特征处理单元的目标完成指标；

基于所述支付信息描述和所述特征调节参量，获取所述已完成训练的数据特征处理单元在满足所述目标完成指标时的显著性描述调节信息，所述特征调节参量用于在跨境支付数据处理过程中修改支付信息描述的模态情况；

将所述显著性描述调节信息进行缓存。

2.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，在所述获取待处理跨境支付数据，并对所述待处理跨境支付数据进行显著性描述挖掘，得到所述待处理跨境支付数据的支付信息描述之前，所述方法还包括：

获取已完成训练的跨境支付数据分析线程，所述已完成训练的跨境支付数据分析线程包括：

已完成训练的显著性描述挖掘单元、已完成训练的描述优化预测单元和已完成训练的数据特征处理单元；

所述对所述待处理跨境支付数据进行显著性描述挖掘，得到所述待处理跨境支付数据的支付信息描述，包括：

采用所述已完成训练的显著性描述挖掘单元，对所述待处理跨境支付数据进行显著性描述挖掘，得到支付信息描述；

所述基于所述支付信息描述确定特征调节参量和描述优化量化表达，包括：

将所述支付信息描述传入所述已完成训练的描述优化预测单元，得到所述特征调节参量和所述描述优化量化表达。

3.根据权利要求2中所述的方法，其特征在于，所述采用所述已完成训练的显著性描述挖掘单元，对所述待处理跨境支付数据进行显著性描述挖掘，得到支付信息描述，包括：

获取所述已完成训练的显著性描述挖掘单元的第一特征加权模块对应的第一特征加权函数、第二特征加权函数和第三特征加权函数，其中，所述第一特征加权函数、所述第二特征加权函数和所述第三特征加权函数的函数参数互相之间存在差异；

分别采用所述第一特征加权函数、所述第二特征加权函数和所述第三特征加权函数对所述待处理跨境支付数据进行特征加权处理，得到第一特征加权内容、第二特征加权内容和第三特征加权内容；

对所述第一特征加权内容、所述第二特征加权内容和所述第三特征加权内容进行内容组合处理，得到内容组合结果；

通过所述已完成训练的显著性描述挖掘单元中的第二特征加权模块对所述内容组合结果继续进行一次或多于一次特征加权处理，得到所述待处理跨境支付数据的支付信息描述。

4.根据权利要求2中所述的方法，其特征在于，所述已完成训练的描述优化预测单元至少包括第三特征加权模块、过拟合削弱模块和分类映射模块，所述将所述支付信息描述传入所述已完成训练的描述优化预测单元，得到所述特征调节参量和所述描述优化量化表达，包括：

采用所述第三特征加权模块对所述支付信息描述进行特征加权处理，得到第四特征加权内容；

采用所述过拟合削弱模块对所述第四特征加权内容进行过拟合削弱处理，得到过拟合削弱结果；将所述过拟合削弱结果确定为所述特征调节参量；

采用所述分类映射模块将所述过拟合削弱结果进行分类映射处理，得到所述描述优化量化表达。

5.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述基于所述描述优化量化表达和已完成训练的数据特征处理单元的网络层连接确定所述已完成训练的数据特征处理单元的目标完成指标，包括：

基于所述已完成训练的数据特征处理单元的网络层连接确定所述已完成训练的数据特征处理单元的评价指标累计结果；

基于所述评价指标累计结果确定各个评价指标对应的各个描述优化设定值区间；

从各个描述优化设定值区间中确定所述描述优化量化表达所处的目标描述优化设定值区间；

将所述目标描述优化设定值区间对应的评价指标确定为所述已完成训练的数据特征处理单元的目标完成指标。