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龙图腾网获悉深圳证券交易所申请的专利基于机器学习的上市公司财务异常分析方法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：CN114841239B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202210337280.X，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于机器学习的上市公司财务异常分析方法是由喻华丽;曾海泉;王美华;周玉臣;孙倩南设计研发完成，并于2022-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的上市公司财务异常分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的上市公司财务异常分析方法，包括以下步骤：获取用于训练的财务数据和非财务数据，并对所述财务数据和所述非财务数据进行预处理，得到财务特征数据和非财务特征数据；根据所述财务特征数据构建衍生指标，并进行重要特征筛选，获取输入特征；基于所述非财务特征数据和所述输入特征训练财务异常分析模型，并基于训练后的所述财务异常分析模型对未知样本进行异常等级预测；获取历史异常样本和预测为异常的未知样本对应的模型结果向量，并基于所述模型结果向量，通过k近邻算法判断所述未知样本的财务异常类别，并进行指标分析。增强了上市公司财务异常分析结果的可解释性。

本发明授权基于机器学习的上市公司财务异常分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的上市公司财务异常分析方法，其特征在于，所述基于机器学习的上市公司财务异常分析方法包括以下步骤： 获取用于训练的财务数据和非财务数据，并对所述财务数据和所述非财务数据进行预处理，得到财务特征数据和非财务特征数据； 根据所述财务特征数据构建衍生指标，并进行重要特征筛选，获取输入特征，其中，对所述财务特征数据中待确定是否存在隐含关联关系的财务指标进行分组；基于所述财务特征数据以及财务指标分组结果获取回归方程；基于所述回归方程构建衍生指标；进行重要特征筛选，获取输入特征； 基于所述非财务特征数据和所述输入特征训练财务异常分析模型，并基于训练后的所述财务异常分析模型对未知样本进行异常等级预测； 获取历史异常样本和预测为异常的未知样本对应的模型结果向量，并基于所述模型结果向量，通过k近邻算法判断所述未知样本的财务异常类别，并基于指标解释库进行指标分析，其中，所述获取历史异常样本和预测为异常的未知样本对应的模型结果向量，并基于所述模型结果向量，通过k近邻算法判断所述未知样本的财务异常类别，并进行指标分析的步骤包括：标记历史异常样本对应的异常类别；对所述历史异常样本对应的财务异常分析模型分析结果进行向量化处理；通过所述财务异常分析模型获取所述未知样本特征数据对应的模型结果向量；将所述历史异常样本对应的模型结果向量以及未知样本对应的模型结果向量作为k近邻算法输入，通过k近邻算法判别所述未知样本的异常类别；基于历史样本，确定不同行业下各项指标的正常区间与异常区间；基于指标解释库进行指标分析。

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