【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及模型构建，尤其涉及一种基于规则引擎的动态金融信用风险模型的构建方法。
技术介绍
1、金融信用风险管理是金融领域的核心挑战之一。传统方法在面对快速变化和复杂度增加的金融市场时显得力不从心。随着技术的进步和应用场景的不断演变，基于规则引擎的动态金融信用风险模型构建方法逐步崭露头角。过去的金融风险模型往往依赖于静态规则和传统统计方法，无法捕捉实时变化的金融市场动态。随着计算机科学和数据科学的快速发展，人工智能和机器学习技术提供了新的解决方案，通过对海量数据进行学习和分析来识别风险和模式。然而目前的动态金融信用风险模型仍然依赖于通过实时数据的采集才能对信用风险进行决策，对金融系统的行为和风险的分析不够精准和详细，导致金融信用风险模型的动态性、准确性和适应性较低。
技术实现思路
1、基于此，有必要提供一种基于规则引擎的动态金融信用风险模型的构建方法，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种基于规则引擎的动态金融信用风险模型的构建方法，所述方法包括以下步骤：
3、步骤s1：获取金融领域知识数据；将金融领域知识数据进行按照预设的图状结构进行量子位元信息组织，从而得到量子金融知识图；将金融领域知识数据嵌入量子金融知识图中进行数据聚合，生成量子关联金融知识聚合数据；对量子关联金融知识聚合数据进行图结构优化，生成量子金融知识图谱；
4、步骤s2：基于量子金融知识图谱进行多模态金融数据采集，从而获得金融信息抽取数据；对金融信息抽取数据进行多
5、步骤s3：对多模态融合优化数据进行规则编码转换，生成编码金融规则数据；根据编码金融规则数据进行自组织网络训练，生成自组织映射网络；利用元学习技术对编码金融规则数据进行元学习模型训练，生成元学习训练模型；将自组织映射网络和元学习训练模型进行模型网络演化，从而生成演化金融规则网络；对演化金融规则网络进行适应性评估，生成规则适应性评估数据；
6、步骤s4：对规则适应性评估数据进行虚拟环境构建，生成虚拟金融环境框架数据；对虚拟金融环境框架数据进行虚拟交易位面分析，从而得到虚拟金融生态分析数据集；根据虚拟金融生态分析数据集对虚拟金融环境框架数据进行环境优化，从而生成虚拟金融世界数据；
7、步骤s5：对多模态融合优化数据进行分布式节点构建，以得到金融风险分布式节点；对金融风险分布式节点进行动态规则引擎构建，生成动态金融规则引擎；对动态金融规则引擎进行引擎动态更新，生成实时优化金融规则引擎；
8、步骤s6：对虚拟金融世界数据进行虚拟交易环境采样，生成金融交易环境状态数据；基于支持向量机算法对金融交易环境状态数据进行决策策略优化，生成优化决策数据；利用优化决策数据对实时优化金融规则引擎进行信用风险决策，从而生成动态金融信用风险模型。
9、本专利技术通过在量子金融知识图中执行数据聚合操作，将相关的知识元素进行组合，可能通过量子叠加等方式，以生成量子关联金融知识聚合数据。这有助于发现不同知识元素之间的潜在关联和相互影响，对量子关联金融知识聚合数据进行图结构优化，可能包括去除冗余信息、优化关联权重等。这有助于提高知识图的效率和表达能力。通过使用量子计算的优势，这个量子金融知识图谱可能具有更高的信息处理能力，更好地捕捉金融领域知识的复杂关系，从而有望提升金融决策、风险评估等方面的效果。通过多模态融合，获得更全面、多样的金融信息，有助于更全面地理解金融市场和相关因素，将多模态信息与量子金融知识图谱相结合，使得知识图谱更为丰富，能够更好地支持金融决策、风险评估等任务，利用量子计算在异构多模态信息融合中的优势，提高数据处理效率，从而增强了整个流程的效果。通过元学习和自组织网络，系统能够更好地学习和适应不断演化的金融规则，提高决策的准确性和灵活性，将自组织网络和元学习模型进行演化能够使整个网络更为复杂和适应性更强，从而更好地适应金融市场的动态变化，通过规则适应性评估数据，可以指导系统的进一步优化和改进，确保其在真实金融环境中表现良好。通过模拟交易位面分析，可以了解在虚拟环境中各种交易活动的情况，包括买卖方向、交易频率、交易量等，通过对虚拟交易位面的分析，汇总形成一个数据集，该数据集可用于更深入的金融生态分析。有助于建立更好的市场效率、更稳健的交易系统、更准确的规则适应性评估等。这有助于深入理解金融生态系统。综合多种数据类型有助于更全面地了解金融风险，可以提高数据处理速度和效率，对规则引擎进行动态更新，使其能够及时应对新的金融风险情况，这样就能生成实时的优化金融规则引擎，灵活应对不同的金融风险情况，能够及时应对新的风险因素，保持规则引擎的有效性。通过模拟环境，可以在不影响真实市场的情况下进行实验和优化，svm是一种强大的机器学习算法，可以有效地处理复杂的数据，提高决策策略的准确性，通过实时更新金融规则引擎，可以更灵活地适应变化的市场情况，建立一个动态模型有助于更好地捕捉和应对金融市场的变化。因此，本专利技术通过对多模态金融数据进行规则网络自组织以及虚拟环境模拟，提高了金融信用风险模型构建的动态性、准确性和适应性。
10、本专利技术的有益效果在于通过各种渠道(可能包括文献、新闻、市场数据等)收集金融领域的知识数据，将收集到的金融领域知识数据按照预设的图状结构进行组织，形成量子金融知识图，将金融领域知识数据嵌入到量子金融知识图中，进行数据聚合。接着对量子关联金融知识聚合数据进行图结构优化，生成最终的量子金融知识图谱。利用量子金融知识图谱进行多模态金融数据采集，获取各种类型的金融信息抽取数据，对金融信息抽取数据进行多模态信息对齐，生成多模态融合数据，对多模态融合数据进行优化，确保异构信息能够有效融合，生成多模态融合优化数据。将多模态融合优化数据进行规则编码转换，然后利用编码金融规则数据进行自组织网络训练，生成自组织映射网络，利用元学习技术对编码金融规则数据进行训练，生成元学习训练模型，将自组织映射网络和元学习模型进行演化，生成演化金融规则网络。对演化金融规则网络进行适应性评估，生成规则适应性评估数据。利用规则适应性评估数据构建虚拟金融环境框架数据，对虚拟金融环境框架数据进行虚拟交易位面分析，得到虚拟金融生态分析数据集，根据虚拟金融生态分析数据集对虚拟金融环境框架数据进行环境优化，生成虚拟金融世界数据。对多模态融合优化数据进行分布式节点构建，形成金融风险分布式节点，对金融风险分布式节点构建动态规则引擎，实现实时优化金融规则引擎。可以提供更准确、实时的金融决策支持，有助于管理金融风险、优化投资组合和提高决策效率。因此，本专利技术通过对多模态金融数据进行规则网络自组织以及虚拟环境模拟，提高了金融信用风险模型构建的动态性、准确性和适应性。
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1.一种基于规则引擎的动态金融信用风险模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于规则引擎的动态金融信用风险模型的构建方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于规则引擎的动态金融信用风险模型的构建方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于规则引擎的动态金融信用风险模型的构建方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于规则引擎的动态金融信用风险模型的构建方法，其特征在于，步骤S34中的动态适应性评估公式如下所示：
6.根据权利要求1所述的基于规则引擎的动态金融信用风险模型的构建方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的基于规则引擎的动态金融信用风险模型的构建方法，其特征在于，步骤S42包括以下步骤：
8.根据权利要求7所述的基于规则引擎的动态金融信用风险模型的构建方法，其特征在于，步骤S423中的虚拟交易稳定检测公式如下所示：
9.根据权利要求1所述的基于
10.根据权利要求1所述的基于规则引擎的动态金融信用风险模型的构建方法，其特征在于，步骤S6包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种基于规则引擎的动态金融信用风险模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于规则引擎的动态金融信用风险模型的构建方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于规则引擎的动态金融信用风险模型的构建方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于规则引擎的动态金融信用风险模型的构建方法，其特征在于，步骤s3包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于规则引擎的动态金融信用风险模型的构建方法，其特征在于，步骤s34中的动态适应性评估公式如下所示：
6.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：方园，毛继恩，方深田，
申请(专利权)人：中证鹏元资信评估股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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