[发明专利]一种项目风险确定方法、装置、电子设备及存储介质在审
申请号: | 202111508095.4 | 申请日: | 2021-12-10 |
公开(公告)号: | CN114140023A | 公开(公告)日: | 2022-03-04 |
发明(设计)人: | 赵文斐;韩海燕;朱文涛;邓翔;申宁贝妮;袁文静 | 申请(专利权)人: | 深圳前海微众银行股份有限公司 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06Q40/00;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 | 代理人: | 雷航 |
地址: | 518027 广东省深圳市*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 项目风险 确定 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
1.一种项目风险管理方法,其特征在于,该方法包括:
在确定待处理项目中各预设特征的目标特征值后,基于待处理项目中所有预设特征的目标特征值的整体分布,确定所述待处理项目中各预设特征的目标比例系数;
基于所述待处理项目中所述各预设特征的目标特征值以及所述各预设特征的目标比例系数,确定所述待处理项目的风险信息;其中,所述风险信息表征对应项目的风险程度。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,基于待处理项目中所有预设特征的目标特征值的整体分布,确定所述待处理项目中各预设特征的目标比例系数,包括:
将待处理项目中所有预设特征的目标特征值以及目标模型中的遗忘门的初始值输入所述目标模型中的输入门中,得到输出结果;
将所述输出结果和所述初始值输入到所述目标模型中的更新门中,确定所述目标模型输出的待处理项目中各预设特征的目标比例系数。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述目标模型通过以下方式训练得到:
将样本项目中所有预设特征的目标特征值作为初始模型中长短期记忆网络LSTM层的输入,将对应的风险信息作为初始模型中全连接层的输入,对所述初始模型中LSTM层进行多次迭代训练得到训练模型;
将所述训练模型中的LSTM层确定为所述目标模型。
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述LSTM层包括输入门、更新门以及遗忘门;对所述初始模型中LSTM层进行多次迭代训练,包括:
将所述更新门第N-1次迭代的输出,以及所述遗忘门第N-1次迭代的输出作为所述输入门第N次迭代的输入,通过所述输入门进行第N次输入计算,得到所述输入门第N次迭代的输出;
将所述输入门第N次迭代的输出,以及所述遗忘门第N-1次迭代的输出作为所述更新门第N次迭代的输入,通过所述更新门进行第N次更新计算,得到所述更新门第N次迭代的输出;
将所述更新门的历史迭代的输出作为所述遗忘门第N次迭代的输入,通过所述遗忘门进行第N次遗忘计算,得到所述遗忘门第N次迭代的输出。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,通过所述输入门进行第N次输入计算,包括:
针对任一预设特征,根据所述更新门第N-1次迭代的输出中所述预设特征的比例系数,以及所述遗忘门第N-1次迭代的输出中所述预设特征的比例系数确定迭代误差,并将所述迭代误差与预设误差进行比对;
若所述迭代误差小于所述预设误差,则将所述更新门第N-1次迭代的输出中所述预设特征的比例系数作为所述输入门第N次迭代的输出中所述预设特征的比例系数;
若所述迭代误差不小于所述预设误差,则将所述遗忘门第N-1次迭代的输出中所述预设特征的比例系数的均值,确定为所述输入门第N次迭代的输出中所述预设特征的比例系数。
6.如权利要求4所述的方法,其特征在于,通过所述更新门进行第N次更新计算,包括:
针对任一预设特征,将所述输入门第N次迭代的输出中所述预设特征的比例系数,以及所述遗忘门第N-1次迭代的输出中所述预设特征的比例系数的均值的加权和,确定为所述更新门第N次迭代的输出中所述预设特征的比例系数。
7.如权利要求4所述的方法,其特征在于,通过所述遗忘门进行第N次遗忘计算,包括:
针对任一预设特征,基于随机概率从历史比例系数中选择所述遗忘门第N次迭代的输出中所述预设特征的比例系数;其中,所述历史比例系数为所述更新门的历史迭代的输出中所述预设特征的比例系数,所述随机概率为在预设概率范围内随机生成的概率。
8.如权利要求1-7任一项所述的方法,其特征在于,基于所述待处理项目中所述各预设特征的目标特征值以及所述各预设特征的目标比例系数,确定所述待处理项目的风险信息,包括:
将所述待处理项目中各预设特征的目标特征值以及目标比例系数之积确定为对应预设特征的风险值;
将所述待处理项目中所有预设特征的风险值之和,确定为所述待处理项目的风险信息。
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