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龙图腾网获悉中国网络安全审查认证和市场监管大数据中心申请的专利基于人工智能的企业信用数据异常检测方法及装置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：CN119475166B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202411543988.6，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于人工智能的企业信用数据异常检测方法及装置是由闫小良;崔琦设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的企业信用数据异常检测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种基于人工智能的企业信用数据异常检测方法及装置，所述方法包括：收集企业信用数据，并对该数据进行预处理；根据企业信用数据类型自适应选择异常检测算法；训练并验证机器学习模型；利用训练好的模型对新输入的信用数据进行实时检测，标识出异常，并将检测结果以可视化的方式呈现；建立反馈机制，将检测结果和设定数据进行对比，以优化模型，并定期更新数据和模型；机器学习模型可以通过训练数据学习数据的实际分布，而不仅仅是假设正态分布，即使数据分布是偏态或多模态的，模型也能够更准确地识别异常值，在训练过程中加入异常样本来训练模型，可以提高模型在面对真实世界数据中的异常值时的表现。

本发明授权基于人工智能的企业信用数据异常检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的企业信用数据异常检测方法，其特征在于，所述方法包括： 收集企业信用数据，并对该数据进行预处理； 根据企业信用数据类型自适应选择异常检测算法； 训练并验证机器学习模型； 调整机器学习模型的超参数，其中，该超参数包括：交叉验证、网格搜索； 选择交叉验证方法，其中，交叉验证方法包括：K折交叉验证、留一交叉验证和分层交叉验证； 将企业信用数据集按照选择的交叉验证方法进行划分； 对于每次划分，使用训练集训练模型，并在验证集上评估模型的性能指标，该性能指标包括如准确率、召回率和F1值； 根据企业信用数据异常检测的具体业务需求，确定对准确率、召回率和F1分数的重视程度；如果漏检异常企业的风险较高，越注重召回率；如果误判正常企业为异常企业的成本越大，越关注准确率； 利用训练好的模型对新输入的信用数据进行实时检测，标识出异常，并将检测结果以可视化的方式呈现； 建立反馈机制，将检测结果和设定数据进行对比，以优化模型，并定期更新数据和模型。

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