[发明专利]一种基于蚁群算法优化循环神经网络的逾期监控方法在审
| 申请号： | 202011536733.9 | 申请日： | 2020-12-23 |
| 公开（公告）号： | CN112634018A | 公开（公告）日： | 2021-04-09 |
| 发明（设计）人： | 江远强 | 申请（专利权）人： | 百维金科（上海）信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/02 | 分类号： | G06Q40/02;G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 201913 上海市崇明区长兴镇潘园公*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于蚁群算法优化循环神经网络的逾期监控方法，包括以下的步骤：首先，选取建模样本及采集样本的信用数据及表现数据标签化；对采集到的信用数据进行预处理，对建模样本随机切分训练集和测试集；根据训练集特征确定循环神经网络拓扑结构及初始化网络参数，建立循环神经网络模型；采用蚁群算法对循环神经网络中的权重和偏置进行预训练，再使用梯度下降算法对循环神经网络进行训练；输入测试集样本到训练后的循环神经网络进行预测对比和评估；本发明利用蚁群算法确定了循环神经网络最优的权值和偏置，加快了神经网络的收敛速度，并提高了预测模型的准度，可满足互联网金融欺诈行为实时检测的需求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 算法 优化 循环 神经网络 逾期 监控 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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