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龙图腾网获悉深圳前海微众银行股份有限公司申请的专利一种交易风险识别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：CN119323424B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411314262.5，技术领域涉及：G06Q20/40；该发明授权一种交易风险识别方法及装置是由朱贺;姚辉亚;张开翔设计研发完成，并于2024-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种交易风险识别方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种交易风险识别方法及装置，其中方法包括：将交易数据输入特征提取模型，得到交易特征数据，交易特征数据表征交易数据的多维特征信息；交易数据包括多个交易属性信息；特征提取模型是以模型参数为个体，通过种群算法进行个体迭代得到的；将交易特征数据输入特征降维模型，得到交易降维数据，交易降维数据表征交易特征数据的降维特征信息；特征降维模型是将样本通过流形学习进行降维处理；将交易降维数据输入风险分类模型，得到交易数据的类别标签，类别标签表征交易数据的风险程度；风险分类模型是通过基于能量熵的支持向量机进行分类的。采用上述方法，可以提升交易风险识别的准确性。

本发明授权一种交易风险识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种交易风险识别方法，其特征在于，所述方法包括： 将交易数据输入特征提取模型，得到交易特征数据，所述交易特征数据表征所述交易数据的多维特征信息；所述交易数据包括多个交易属性信息；所述特征提取模型是以模型参数为个体，通过种群算法进行个体迭代得到的； 将所述交易特征数据输入特征降维模型，得到交易降维数据，所述交易降维数据表征所述交易特征数据的降维特征信息；所述特征降维模型是将样本通过流形学习进行降维处理； 将所述交易降维数据输入风险分类模型，得到所述交易数据的类别标签，所述类别标签表征所述交易数据的风险程度；所述风险分类模型是通过基于能量熵的支持向量机进行分类的； 所述风险分类模型是通过基于能量熵的支持向量机进行分类的，包括： 确定所述风险分类模型的初始参数，通过对所述风险分类模型进行多轮迭代，确定所述风险分类模型的参数最终值； 根据所述风险分类模型的参数最终值，确定所述风险分类模型； 其中，每轮迭代过程如下： 根据所述交易降维数据和支持向量的距离，计算所述交易降维数据的能量；所述支持向量是与决策边界距离小于设定阈值的交易降维数据； 所述交易降维数据的能量 式中，Eqx表示所述交易降维数据x的能量熵，xqi表示所述支持向量，σq表示能量扩散系数，nse表示所述支持向量的数量,||x-xqi||2表示x和xqi之间的欧式距离的平方； 根据所述风险分类模型在本轮迭代的参数、所述交易降维数据的能量和所述风险分类模型对所述交易降维数据的预测，计算损失函数值； 所述损失函数为：其中，θq表示所述风险分类模型在本轮迭代的参数，C表示正则化系数，yi表示第i个交易降维数据的标签，表示所述风险分类模型对第i个交易降维数据的预测，αq表示能量熵权重，表示hinge损失，mvf为本轮训练输入到支持向量机中的交易降维数据的数量； 根据动态调整因子、所述本轮迭代的参数和所述损失函数值计算所述参数在下一轮迭代中的值；所述动态调整因子是根据预设的动态调整因子的最大值、预设的动态调整因子的最小值、预设的基准损失函数值、本轮迭代的损失函数值和上一轮迭代的损失函数值之差确定的。

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