恭喜西南财经大学杨新获国家专利权
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龙图腾网恭喜西南财经大学申请的专利针对数据动态变化的持续异常交易检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119848629B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510308072.0，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权针对数据动态变化的持续异常交易检测方法及系统是由杨新;曹雪梅;魏兵军;任灵飞;杨晓龙;赵家浩设计研发完成，并于2025-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本针对数据动态变化的持续异常交易检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种针对数据动态变化的持续异常交易检测方法及系统，属于异常交易检测领域，方法、包括：为各待退出数据样本分配一个伪标签，形成新的训练对；在检测模型的输出层增加一扩展分类头；采用新的训练对对检测模型进行微调训练，仅根据扩展分类头进行反向传播；裁剪检测模型的扩展分类头后执行异常交易检测任务，输出交易检测结果。通过微调训练并仅根据扩展分类头进行反向传播，使伪类别对应的决策空间移至与模型原有正常检测决策边界不同的位置，并通过裁剪扩展分类头使伪类别对应的决策空间失活，进而有效擦除待退出数据在模型中的贡献，能够避免对模型已有检测能力造成破坏，从而保证检测的准确性与稳定性。
本发明授权针对数据动态变化的持续异常交易检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种针对数据动态变化的持续异常交易检测方法，其特征在于，所述方法包括数据动态退出的异常交易检测步骤：为各待退出数据样本分配一个伪标签，配合对应待退出数据样本形成新的训练对；所述待退出数据样本为历史交易记录，包括各用户各金融支付工具的交易时间、交易地点、交易金额、交易频率、交易账户；在检测模型的输出层增加一扩展分类头，用于处理伪标签，进而扩展检测模型的决策空间；采用新的训练对对检测模型进行微调训练，检测模型的原有分类头保持不变，仅根据扩展分类头进行反向传播，进而更新检测模型的参数；裁剪检测模型的扩展分类头，得到第一优化检测模型；采用第一优化检测模型执行异常交易检测任务，输出交易检测结果。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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