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龙图腾网恭喜平安科技(深圳)有限公司申请的专利一种数据核验方法、装置、计算机设备及存储介质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：CN115344564B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202210995257.X，技术领域涉及：G06F16/215；该发明授权一种数据核验方法、装置、计算机设备及存储介质是由吕端端设计研发完成，并于2022-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据核验方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种数据核验方法、装置、计算机设备及存储介质，属于人工智能技术领域。通过组合历史核验数据和历史数据配置表以构建训练数据，利用训练数据对初始神经网络模型进行训练，得到数据配置表生成模型，接收数据核验指令，获取数据核验指令对应的待核验数据，并将待核验数据导入数据配置表生成模型，得到待核验数据对应的初始数据配置表，将待核验数据导入初始数据配置表，得到目标数据配置表，通过执行预设的数据核验脚本对目标数据配置表进行校验，输出待核验数据的数据核验结果。此外，本申请还涉及区块链技术，待核验数据可存储于区块链中。本申请可以根据不同的用户需求进行数据核验配置化，同时提高数据核验的准确性和时效性。

本发明授权一种数据核验方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种数据核验方法，其特征在于，包括：获取历史核验数据，以及所述历史核验数据对应的历史数据配置表；组合所述历史核验数据和所述历史数据配置表以构建训练数据；将所述训练数据导入预设的初始神经网络模型，利用所述训练数据对所述初始神经网络模型进行训练，得到数据配置表生成模型；接收数据核验指令，获取所述数据核验指令对应的待核验数据，并将所述待核验数据导入所述数据配置表生成模型，得到所述待核验数据对应的初始数据配置表；将所述待核验数据导入所述初始数据配置表，得到目标数据配置表；通过执行预设的数据核验脚本对所述目标数据配置表进行校验，输出所述待核验数据的数据核验结果；预设的所述初始神经网络模型为卷积神经网络模型，所述初始神经网络模型包括嵌入单元、卷积单元和全连接单元，所述将所述训练数据导入预设的初始神经网络模型，利用所述训练数据对所述初始神经网络模型进行训练，得到数据配置表生成模型，具体包括：将所述训练数据导入所述初始神经网络模型，其中，将所述训练数据中的历史核验数据输入到所述初始神经网络模型的嵌入单元，将所述历史核验数据对应的历史数据配置表输入到所述初始神经网络模型的全连接单元；通过所述初始神经网络模型的嵌入单元对所述历史核验数据进行特征提取和向量转换处理，得到第一初始向量；通过所述初始神经网络模型的卷积单元对所述第一初始向量进行卷积，得到第一初始特征数据；通过所述初始神经网络模型的全连接单元对所述第一初始特征数据进行相似度计算，得到第一相似度计算结果；基于所述第一相似度计算结果对所述初始神经网络模型进行迭代更新，直至模型拟合，得到所述数据配置表生成模型；所述基于所述第一相似度计算结果对所述初始神经网络模型进行迭代更新，直至模型拟合，得到所述数据配置表生成模型，具体包括：确定所述第一相似度计算结果对应的第一初始特征数据；基于所述第一相似度计算结果对应的第一初始特征数据构建中间数据配置表；比对所述中间数据配置表和所述历史数据配置表，获取预测误差；比对所述预测误差与预设误差阈值的大小，并根据误差比对结果对所述初始神经网络模型进行迭代更新，直至模型拟合，得到所述数据配置表生成模型。

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