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申请/专利权人：四川仕虹腾飞信息技术有限公司
摘要：本发明公开了一种银行网点理财销售过程中飞单的预测方法及系统，涉及银行业务神经网络预测领域，本发明提出通过提取员工在业务处理中的多维度特征，包括语音文本特征、交易数据特征和审核特征，能够构建一个更为全面的员工行为特征模型；通过DBN的强大表征能力，模型能够学习到员工行为的复杂模式，从而提高飞单行为的预测准确性，同时，通过预训练和微调过程，模型能够不断优化自身参数，以适应新的数据和行为模式，本发明不仅提高了预测的准确度，也增强了模型对新情况的适应性和泛化能力，为银行提供了一种更为先进和有效的飞单行为预测工具。
主权项：1.一种银行网点理财销售过程中飞单的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.提取员工处理业务语音时的文本特征、员工处理业务交易时的数据特征和员工业务审核时的审核特征；并将提取的文本特征、数据特征和审核特征进行特征融合，融合形成特征向量；S2.建立深度信念网络模型，将融合后的特征向量作为输入数据对深度信念网络模型进行预训练，并根据输入的特征向量对RBM进行重构；S3.输入新数据融合的特征向量进行飞单概率预测，根据预测结果进行飞单判断；其中，所述步骤S2具体包括以下子步骤：S201.定义DBN网络结构并初始化参数，设定网络的层数，并为每层指定一个权重矩阵和偏执向量；隐藏层使用ReLU激活函数引入非线性，输出层使用Sigmoid函数进行二分类；S202.对于每一层构建一个受限玻尔兹曼机，包括有个可见单元和个隐藏单元，其中，所述为常数，所述表示DBN网络的层数；S203.通过特征向量对每层RBM进行预训练；并通过重构的数据更新RBM的权重和偏置；S204.将预训练的RBM层堆叠形成DBN模型。
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