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申请/专利权人：西安理工大学
摘要：本发明公开了基于通道注意力机制的改进ResNet进行金融风险预测方法，从csmar数据库提取金融风险数据集，将金融风险数据进行编码转换得到顺序编码特征；使用SMOTE方法对顺序编码特征进行平衡，得到新的编码数据；并采用十折交叉验证方法，分割为训练集和测试集；构建基于通道注意力机制的改进ResNet模型，将训练集输入基于通道注意力机制的改进ResNet模型训练，得到金融风险预测模型；使用迁移学习将金融风险预测模型对企业风险数据进行预测，得到预测结果；本发明方法通过注意力机制强调每个特征通道的重要性，结合深度残差学习能力，提升了模型对关键风险因素的识别能力，还改善了模型的泛化能力和预测准确性。
主权项：1.基于通道注意力机制的改进ResNet进行金融风险预测方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1、从CSMAR数据库提取金融风险数据集，并进行预处理；步骤2、将预处理后的金融风险数据进行编码转换得到顺序编码特征；使用SMOTE方法对顺序编码特征进行平衡，得到新的编码数据；步骤3、将新的编码数据采用了十折交叉验证方法，分割为训练集和测试集；步骤4、构建基于通道注意力机制的改进ResNet模型，将训练集输入基于通道注意力机制的改进ResNet模型训练，并采用测试集检测，得到金融风险预测模型；步骤5、使用迁移学习将金融风险预测模型对企业风险数据进行预测，得到预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安理工大学 基于通道注意力机制的改进ResNet进行金融风险预测方法
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