公开(公告)号：CN119809803A

公开(公告)日：2025-04-11

申请号：CN202411860871.0

申请日：2024-12-17

Applicant: 北京工商大学

Inventor： 刘佳明 ,  崔丰昊 ,  韩忠明

IPC: G06Q40/03 ,  G06N20/00 ,  G06F16/903

Abstract: 本发明公开了一种基于大模型和机器学习模型融合的中小微企业融资担保额度测算方法及系统，涉及额度评估技术领域，包括以下步骤：S1、数据收集；S2、额度测算模型训练；S3、构建RAG外接经验知识库；S4、构建大模型Agent框架。本发明采用大模型Agent框架与机器学习模型KAN，显著提高额度测算精度，充分利用了企业的软信息以及项目经理和资产评估师的大量评估经验，与传统结构化机器学习预测模型相结合，解决了传统机器学习模型只能接收结构化数据的弊端，完美地运用了该领域大量的专家经验和知识积累，显著提高了预测的准确性与逻辑合理性，并能够给出完整的评审意见，实现端到端的中小微企业融资担保额度测算。

公开(公告)号：CN118674464A

公开(公告)日：2024-09-20

申请号：CN202410759107.8

申请日：2024-06-13

Applicant: 北京工商大学

Inventor： 刘佳明 ,  贾明 ,  韩忠明

IPC: G06Q30/018 ,  G06Q30/0203 ,  G06Q10/0635 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2431 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开一种上市公司财务危机预测方法、设备、存储介质及产品，涉及上市企业的财务危机预测技术领域。所述方法包括：基于BERT模型得到目标上市公司的管理层讨论与分析文档的文档向量矩阵；将目标上市公司的管理层讨论与分析文档的文档向量矩阵输入财务危机标签信息类别识别器得到目标上市公司的预测概率值；财务危机标签信息类别识别器为对TextCNN模型进行训练得到的；根据目标上市公司的预测概率值确定目标上市公司的财务危机标签信息的类别。本发明可对财务文本信息进行深度特征提取，提高预测准确性和效果。

公开(公告)号：CN116468469A

公开(公告)日：2023-07-21

申请号：CN202310448243.0

申请日：2023-04-24

Applicant: 北京化工大学 ,  北京工商大学

Inventor： 唐小丫 ,  刘佳明 ,  李想 ,  马红光 ,  赵龙霄

IPC: G06Q30/0202 ,  G06Q30/0645 ,  G06F18/23213 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/126 ,  G06N3/084 ,  G06F16/9537

Abstract: 本发明公开了一种基于改进EMD‑LSTM的网约车需求预测方法，包括：S1，数据预处理：对原始网约车订单数据集中的缺失值、异常值、重复值进行处理；S2，时间、空间划分处理：根据网约车订单数据集中的经纬度信息进行空间划分，得到一个需求热点区域，并按照具体的时间切片对网约车需求量进行聚合统计；S3，网约车需求预测：按照设定训练集与测试集划分比率将数据集划分为训练集和测试集，使用训练集对改进的EMD‑LSTM模型参数进行训练，建立网约车需求预测模型，并利用测试集对模型结果进行验证。改进EMD‑LSTM的网约车需求预测方法，解决了子时间序列时序特征不突出的问题；弥补了采用单一LSTM模型进行预测而导致预测精度和预测效果不理想的问题。

公开(公告)号：CN119760504A

公开(公告)日：2025-04-04

申请号：CN202411843451.1

申请日：2024-12-14

Applicant: 北京工商大学

Inventor： 刘佳明 ,  李宗徽 ,  韩忠明

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/21 ,  G06F18/25 ,  G06F40/16 ,  G06F40/30 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0455 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开了一种基于BLT‑BiLSTM的多模态数据时间序列目标预测方法及系统，应用于多模态数据融合预测技术领域。方法包括以下步骤：获取结构化数据、文本数据、音频数据；使用LLM模型对音频数据进行文本提取及情绪识别生成音频文本数据，并使用Chinese‑BERT‑wwm模型对音频文本数据及文本数据进行词向量特征提取，选取有良好识别能力的词向量；将音频文本特征、文本特征和结构化数据特征输入Transformer模型，输出具有良好预测效果的特征；将融合好的特征作为输入集，输入BiLSTM模型进行预测。本发明优化了传统的音频、文本、结构化数据多模态特征硬拼接融合方式改用Transformer模型进行特征融合，使用BiLSTM对时序数据预测的准确率上有提高。

公开(公告)号：CN119760125A

公开(公告)日：2025-04-04

申请号：CN202411843472.3

申请日：2024-12-14

Applicant: 北京工商大学

Inventor： 刘佳明 ,  于镓宁 ,  崔丰昊 ,  韩忠明 ,  卫禹谋

IPC: G06F16/338 ,  G06F16/35 ,  G06F16/36 ,  G06F40/16 ,  G06F40/30 ,  G06Q10/0639

Abstract: 本发明公开了一种基于词嵌入相似性的词库动态扩充与ESG表现量化评估方法，涉及自然语言处理和企业社会责任评估技术领域。包括：对获取的企业年报非结构化文本数据进行预处理；对预处理后的数据集进行向量化处理，并将向量化处理后的数据集划分为训练集数据和测试集数据；利用余弦相似性方法进行训练集数据词语筛选和分类，从而构建E、S、G词库；计算测试集数据与E、S、G词库的相似度，得出企业的ESG得分；根据ESG得分构建企业ESG表现雷达图，展示企业的ESG表现。本发明通过运用非结构化数据来评估企业的ESG表现，极大地丰富了ESG表现评估的方法体系，并为预测企业的综合实力提供了一个全新的分析视角。

公开(公告)号：CN119598400A

公开(公告)日：2025-03-11

申请号：CN202411648520.3

申请日：2024-11-18

Applicant: 北京工商大学

Inventor： 刘佳明 ,  袁博 ,  韩忠明

IPC: G06F18/25 ,  G06F18/214 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0442

Abstract: 本申请公开了一种基于Transformer的数据融合方法及系统，涉及数据融合技术领域，该方法包括收集多模态数据，对多模态数据进行数据预处理，得到预处理后的数据；预处理后的数据中包括独立语句和结构化特征；采用Embedding技术，对独立语句进行向量化处理，得到文本向量矩阵；基于LST M循环神经网络，提取文本向量矩阵中的文本特征；根据提取的文本向量矩阵中的文本特征和预处理后的数据中的若干个结构化特征，构建训练数据集；根据训练数据集，基于Transformer技术，对融合神经网络模型进行训练，得到训练好的融合神经网络模型。本申请为多模态数据的处理和分析提供了新的思路和方法。

公开(公告)号：CN119829968A

公开(公告)日：2025-04-15

申请号：CN202411879310.5

申请日：2024-12-19

Applicant: 北京工商大学

Inventor： 刘佳明 ,  崔丰昊 ,  郭柯

IPC: G06F18/211 ,  G06F18/22 ,  G06F18/25 ,  G06F18/2135

Abstract: 本发明公开了一种特征重要性综合筛选方法、系统及设备，属于特征筛选技术领域。包括：使用多种不同的方法计算特征重要性，得到多种不同的特征排序；通过计数、Spearman、Kendall和余弦相似性四种方法，分别计算每对特征排序之间的相似性，形成四组相似性矩阵；对四组相似性矩阵进行加权求和，得到一个融合所有信息的综合相似性矩阵，得到邻接矩阵，构建网络图，并使用louvain算法对网络图进行社团划分；应用波达计数法将每个社团内的特征排序进行合并，以获得每个社团的代表排序；应用波达计数法将各社团的代表排序进行汇总，得到基于融合相似性矩阵的最终排序。本发明基于不同特征筛选方法的结果得到更全面的筛选结果。

公开(公告)号：CN118037435A

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202410325053.4

申请日：2024-03-20

Applicant: 深圳市普微融资创新研究院 ,  北京工商大学

Inventor： 李城璋 ,  崔丰昊 ,  刘佳明

IPC: G06Q40/03 ,  G06F18/243

Abstract: 本发明提供了一种中小企业贷款担保额度评估方法、装置、介质及产品，涉及额度评估技术领域。方法包括：从待评估企业的项目评审报告中提取待评估结构化信息和待评估文本信息；根据待评估结构化信息和待评估文本信息，构建待评估样本向量；将待评估样本向量输入到贷款担保额度评估模型中，得到待评估企业的贷款担保额度和贷款担保额度等级；贷款担保额度评估模型是利用多个企业的历史项目评审报告，对第一XGBoost分类器进行训练后得到的；历史项目评审报告标注有贷款担保额度和贷款担保额度等级。本发明通过构建贷款担保额度评估模型，能够提高企业贷款担保额度评估的效率和自动化水平。

公开(公告)号：CN117172910A

公开(公告)日：2023-12-05

申请号：CN202311196623.6

申请日：2023-09-15

Applicant: 北京工商大学 ,  北京理工大学

Inventor： 刘佳明 ,  张雪妹 ,  王刘安

IPC: G06Q40/03 ,  G06Q10/04 ,  G06N20/00

Abstract: 一种基于EBM模型的信用评估方法、装置、电子设备、存储介质，所述方法包括：获取待预测对象的第一数据，所述第一数据为所述待预测对象的信用风险相关数据；将所述第一数据输入EBM模型，获取所述EBM模型输出的预测结果，所述预测结果包括第一结果，所述第一结果包括所述待预测对象在获取贷款后是否会违约；其中，所述EBM模型的训练过程包括：获取信用风险相关的数据集，所述数据集的每条样本包括多个特征；基于所述数据集，训练所述EBM模型，所述EBN模型是所有主效应形函数和所有交互效应形函数之和。本发明能够更准确地预测借款人是否会违约。