基于模糊神经网络的金融仓单风控数据筛选系统

摘要

现有的数据筛选系统使用方法实时性较低,影响结果置信度,无法满足特定场景下金融仓单风控的需要。因此设计一种基于模糊神经网络的风控数据筛选系统。将仓单页面表示为二维矩阵,经过离散余弦变换将仓储量和仓单类型进行转换,实现金融仓单页面精准分析,对金融仓单中数据进行特征提取,利用数据集中分类的属性方程对风控数据进行特征向量匹配,分析模糊神经网络的输入和输出数据,对所有的数据进行遍历,得到风控数据结果。在系统性能测试中,设计的系统输出的数据具有很强的特征聚类性。

关键词

模糊神经网络 / 金融仓单 / 数据筛选 / 特征匹配