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申请/专利权人：上海银行股份有限公司

摘要：本发明涉及智能财报分析技术领域，且公开了一种智能财报分析模型。该模型数据采集模块通过资产负债表采集单元、利润表采集单元以及现金流量表采集单元采集资产负债数据Zcfc、利润数据Lrsj以及现金流量数据Xjsj，数据清洗模块根据公式计算清洗后的资产负债数据Qxzc、清洗后的利润数据Qxlr以及清洗后的现金流量数据Qxxj，特征提取模块根据上述数据提取财务状况系数Cwxs、盈利能力系数Ylxs以及偿债能力系数Czxs，机器学习算法模块计算资产负债训练模型参考值Zcck利润训练模型参考值Lrck以及现金流量训练模型参考值Xjck，模型评估模块计算随机资产负债数据集Sjzc、随机利润数据集Sjlr以及随机现金流量数据集Sjxj，结果可视化模块输出模型性能报告。

主权项：1.一种智能财报分析模型，其特征在于：包括数据采集模块、数据清洗模块、特征提取模块、机器学习算法模块、模型评估模块、结果可视化模块；所述数据采集模块通过网络与数据清洗模块相连接，所述数据清洗模块通过网络与特征提取模块相连接，所述特征提取模块通过网络与机器学习算法模块相连接，所述机器学习算法模块通过网络与模型评估模块相连接，所述模型评估模块通过网络与结果可视化模块相连接；所述数据采集模块包括资产负债表采集单元、利润表采集单元以及现金流量表采集单元；所述资产负债表采集单元用于采集财报中的资产负债数据Zcfz，所述利润表采集单元用于采集财报中的利润数据Lrsj，所述现金流量表采集单元用于采集财报中的现金流量数据Xjsj；所述数据清洗模块通过接收数据采集模块传输的数据，用公式计算清洗后的资产负债数据Qxzc、清洗后的利润数据Qxlr以及清洗后的现金流量数据Qxxj；所述特征提取模块根据数据清洗模块传输的清洗后的资产负债数据Qxzc、清洗后的利润数据Qxlr以及清洗后的现金流量数据Qxxj，提取出财务状况系数Cwxs、盈利能力系数Ylxs以及偿债能力系数Czxs，上述数值特征将作为机器算法模型的输入变量；所述机器学习算法模块通过现有线性回归算法建立财务分析算法模型，利用数据采集模块采集的数据结合特征提取的输入变量进行算法训练，得出资产负债训练模型参考值Zcck、利润训练模型参考值Lrck以及现金流量训练模型参考值Xjck；所述模型评估模块根据机器学习算法模块建立的算法模型进行评估，使用验证数据集进行验证，其中验证数据集使用随机函数，在数据采集模块中采集得到随机资产负债数据集Sjzc、随机利润数据集Sjlr以及随机现金流量数据集Sjxj，评估模型的性能；所述结果可视化模块根据模型的性能生成分析报告，并通过可视化图表展示结果，帮助用户更直观地理解财务数据和模型预测结果。

全文数据：

权利要求：

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