公开(公告)号：CN111950932B

公开(公告)日：2023-04-25

申请号：CN202010874130.3

申请日：2020-08-26

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 曹丽娜 ,  陈进东 ,  张健 ,  任智军 ,  樊辉

IPC: G06Q10/0631 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/2411 ,  G06F40/289

Abstract: 本发明公开了一种基于多源信息融合的中小微企业综合质量画像方法，包括如下步骤：(1)将企业质量画像维度分解，构建质量画像体系；(2)企业数据收集和预处理；(3)将收集到的企业数据按照类别分别设定标签。本发明面向中小微企业的综合质量画像建立了较为全面的指标体系，将企业的质量属性进行归类，形成多元化的企业综合质量标签，能够对企业综合质量进行画像，并对企业质量行为进行预测。

公开(公告)号：CN113177733B

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202110554758.X

申请日：2021-05-20

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 王鑫 ,  王莹 ,  陈进东 ,  张健 ,  曹丽娜

IPC: G06Q10/067 ,  G06Q40/03 ,  G06Q40/12 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06F18/2415

Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的中小微企业数据建模方法及系统，本发明是卷积神经网络在中小微企业信息处理领域的具体应用，进一步拓展了深度学习算法的应用范围，方法具有较高的针对性和实用性，对于企业的信息既用到了时序信息(如财务信息等)，也用到了非时序信息(如企业信息等)，这在卷积神经网络的具体应用中具有较高的创新性，并通过信用风险识别的应用场景说明了对时序信息与非时序信息特征提取与融合的具体方法及流程。

公开(公告)号：CN113177733A

公开(公告)日：2021-07-27

申请号：CN202110554758.X

申请日：2021-05-20

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 王鑫 ,  王莹 ,  陈进东 ,  张健 ,  曹丽娜

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q40/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的中小微企业数据建模方法及系统，本发明是卷积神经网络在中小微企业信息处理领域的具体应用，进一步拓展了深度学习算法的应用范围，方法具有较高的针对性和实用性，对于企业的信息既用到了时序信息(如财务信息等)，也用到了非时序信息(如企业信息等)，这在卷积神经网络的具体应用中具有较高的创新性，并通过信用风险识别的应用场景说明了对时序信息与非时序信息特征提取与融合的具体方法及流程。

公开(公告)号：CN111950932A

公开(公告)日：2020-11-17

申请号：CN202010874130.3

申请日：2020-08-26

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 曹丽娜 ,  陈进东 ,  张健 ,  任智军 ,  樊辉

IPC: G06Q10/06 ,  G06K9/62 ,  G06F40/289

Abstract: 本发明公开了一种基于多源信息融合的中小微企业综合质量画像方法，包括如下步骤：(1)将企业质量画像维度分解，构建质量画像体系；(2)企业数据收集和预处理；(3)将收集到的企业数据按照类别分别设定标签。本发明面向中小微企业的综合质量画像建立了较为全面的指标体系，将企业的质量属性进行归类，形成多元化的企业综合质量标签，能够对企业综合质量进行画像，并对企业质量行为进行预测。