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公开(公告)号：CN115049472B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202210519445.5
申请日：2022-05-12
Applicant: 之江实验室 , 建信金融科技有限责任公司 , 浙江邦盛科技股份有限公司
IPC: G06Q40/02 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多维特征张量的无监督信用卡异常检测方法，首次将多维度多尺度特征张量特征构建、多维注意力卷积网络、重编码生成对抗网络进行有机结合，由多维注意力卷积网络产生优质的生成结果，并对多维度多尺度特征张量编码、解码、再编码。将异常交易样本的特点最大程度的表达出来，得到优质的重构表征；在重构特征上进行基于时间、空间、类别的3σ异常打分，并基于不同尺度进行异常投票，异常尺度占多数的为异常，避免噪声影响，增加鲁棒性；采用流式指标计算引擎协同工作，具有实时性和高准确率。本发明减少了特征工程对专家经验的依赖程度，在信用卡交易实时异常检测问题方面有较高的准确率。
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公开(公告)号：CN115713270A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211505028.1
申请日：2022-11-28
Applicant: 之江实验室
IPC: G06Q10/0639 , G06F16/22 , G06F16/2455 , G06F18/2433 , G06F18/2321 , G06F18/2135
Abstract: 本发明公开了一种同行互评异常评分检测及修正方法和装置，该方法包括以下步骤：首先将收集到的评分数据转化为二维矩阵并进行数据预处理；其次利用单向异常检测法、一致性检验法及双向异常检测法对处理后的结构化数据进行异常判断，并将检测出的异常数据归入异常数据集中；然后利用信息熵修正法对异常数据集进行异常数据修复；最后结合异常数据集生成能力评价报告，并结合能力评价报告中评审人的评分权重对修正后的评分数据进行加权平均得到最终评分结果，并生成异常评分修正报告。本发明能够有效检测企业人员绩效考核中同行互评分数异常现象，并通过能力评估报告对评审人进行约束，保证同行互评结果的公平、公正及客观性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111967385A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010824752.5
申请日：2020-08-17
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习目标检测算法的蓝莓灰霉病检测方法及系统。该方法包括：获取蓝莓图片；采用ResNet-50深度学习网络对蓝莓图像进行初步特征提取，得到多尺度的初步特征图像；利用卷积层和池化层进一步进行特征提取，得到每个尺度的初步特征图像对应的新特征图像；利用候选区域生成网络计算全部候选框；利用RoIAlign层将候选框与新特征图像上的特征进行匹配，得到每个尺度对应的匹配候选框的特征图；将所有尺度对应的匹配候选框的特征图融合，输入图像分类层，输出蓝莓灰霉病检测结果，包括健康的蓝莓花朵、健康的蓝莓果实、感染灰霉病的蓝莓花朵和感染灰霉病的蓝莓果实。本发明可以提高蓝莓灰霉病检测精度。
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公开(公告)号：CN111967385B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202010824752.5
申请日：2020-08-17
IPC: G06V20/68 , G06V20/10 , G06V10/75 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习目标检测算法的蓝莓灰霉病检测方法及系统。该方法包括：获取蓝莓图片；采用ResNet‑50深度学习网络对蓝莓图像进行初步特征提取，得到多尺度的初步特征图像；利用卷积层和池化层进一步进行特征提取，得到每个尺度的初步特征图像对应的新特征图像；利用候选区域生成网络计算全部候选框；利用RoIAlign层将候选框与新特征图像上的特征进行匹配，得到每个尺度对应的匹配候选框的特征图；将所有尺度对应的匹配候选框的特征图融合，输入图像分类层，输出蓝莓灰霉病检测结果，包括健康的蓝莓花朵、健康的蓝莓果实、感染灰霉病的蓝莓花朵和感染灰霉病的蓝莓果实。本发明可以提高蓝莓灰霉病检测精度。
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公开(公告)号：CN115713270B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202211505028.1
申请日：2022-11-28
Applicant: 之江实验室
IPC: G06Q10/0639 , G06F16/22 , G06F16/2455 , G06F18/2433 , G06F18/2321 , G06F18/2135
Abstract: 本发明公开了一种同行互评异常评分检测及修正方法和装置，该方法包括以下步骤：首先将收集到的评分数据转化为二维矩阵并进行数据预处理；其次利用单向异常检测法、一致性检验法及双向异常检测法对处理后的结构化数据进行异常判断，并将检测出的异常数据归入异常数据集中；然后利用信息熵修正法对异常数据集进行异常数据修复；最后结合异常数据集生成能力评价报告，并结合能力评价报告中评审人的评分权重对修正后的评分数据进行加权平均得到最终评分结果，并生成异常评分修正报告。本发明能够有效检测企业人员绩效考核中同行互评分数异常现象，并通过能力评估报告对评审人进行约束，保证同行互评结果的公平、公正及客观性。
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公开(公告)号：CN115049489A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210671194.2
申请日：2022-06-14
Applicant: 之江实验室 , 建信金融科技有限责任公司 , 浙江邦盛科技股份有限公司
Inventor： 陈杨 , 张洪彬 , 王艺涵 , 许浩 , 方宁 , 姚翌 , 叶振栋 , 洪世能 , 胡宗鹏 , 金雨青 , 王笑 , 刘敏 , 孙力骏 , 李晓晨 , 钟鑫 , 刘智 , 朱凌峰 , 柴方林
IPC: G06Q40/04
Abstract: 本发明公开了一种基于变量选择法的配对交易的交易对选择方法，该方法获取期货合约的日度平均成交价格；将价格转化为指数价格；运用套索回归、弹性网回归等变量选择法，处理期货的指数价格序列；以回归方程被解释变量和解释变量中回归系数不为零的期货作为交易对，以回归系数作为套利对冲系数；对解释变量指数价格，与被解释变量指数价格的系数乘积和，运用E‑G两步法进行协整性检验；对通过协整性检验的交易对，计算价差的方差，选取方差较大的交易对进行套利交易；根据价差的分布制定套利交易策略。本发明方法计算得到的多产品对及套利对冲系数更加稳健可靠，使得交易对的盈利能力大大提升。
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公开(公告)号：CN115049472A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210519445.5
申请日：2022-05-12
Applicant: 之江实验室 , 建信金融科技有限责任公司 , 浙江邦盛科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于多维特征张量的无监督信用卡异常检测方法，首次将多维度多尺度特征张量特征构建、多维注意力卷积网络、重编码生成对抗网络进行有机结合，由多维注意力卷积网络产生优质的生成结果，并对多维度多尺度特征张量编码、解码、再编码。将异常交易样本的特点最大程度的表达出来，得到优质的重构表征；在重构特征上进行基于时间、空间、类别的3σ异常打分，并基于不同尺度进行异常投票，异常尺度占多数的为异常，避免噪声影响，增加鲁棒性；采用流式指标计算引擎协同工作，具有实时性和高准确率。本发明减少了特征工程对专家经验的依赖程度，在信用卡交易实时异常检测问题方面有较高的准确率。
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