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龙图腾网获悉华夏银行股份有限公司石家庄分行申请的专利基于多层神经网络的金融交易风险评估方法及系统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：CN120494828B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202510530535.8，技术领域涉及：G06Q20/40；该发明授权基于多层神经网络的金融交易风险评估方法及系统是由李威设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多层神经网络的金融交易风险评估方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及数据处理技术领域，公开了一种基于多层神经网络的金融交易风险评估方法及系统。该方法包括：采集金融多维风险指标形成特征矩阵；将特征矩阵转为二维风险图谱数据集；用图谱数据训练CNN‑TA模型与多层感知器得到风险网络；输入实时数据计算风险等级，产生分层评级报告和预警信号。本申请利用金融数据的时序特性和空间相关性，提供精细化的多级风险评级结果，并具备风险来源可追溯性和风险演变趋势预测能力，从而实现金融交易风险的全方位、动态化评估。

本发明授权基于多层神经网络的金融交易风险评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多层神经网络的金融交易风险评估方法，其特征在于，所述方法包括： 对金融市场数据进行多维风险指标采集与计算，得到包含市场波动率、流动性比率、系统性风险值及宏观经济因子在内的金融风险特征矩阵； 基于所述金融风险特征矩阵对历史交易数据进行时间序列转图像处理，得到适用于二维卷积分析的风险特征图谱数据集，包括：从所述金融风险特征矩阵中选择15种不同的风险指标，得到风险指标子集；对所述风险指标子集设置不同的参数组合，得到多维度的指标参数矩阵；基于所述指标参数矩阵提取每个指标连续15天的时序数据，得到时间维度展开的风险数据；将所述时间维度展开的风险数据重构为15×15的二维矩阵结构，得到初始风险特征图谱； 根据所述风险特征图谱数据集训练二维卷积神经网络交易模型CNN-TA与多层感知器，得到金融交易风险评估网络，包括：对所述风险特征图谱数据集输入二维卷积神经网络CNN-TA，得到包含三层卷积层的特征提取结构，其中第一层卷积层使用32个5×5卷积核，第二层卷积层使用64个3×3卷积核，第三层卷积层使用128个3×3卷积核；对所述三层卷积层的输出进行最大池化操作，得到降维后的特征图；将所述降维后的特征图通过全连接层进行特征转换，得到CNN-TA的风险特征向量；对所述金融风险特征矩阵输入多层感知器，所述多层感知器包含三层全连接层，神经元数量分别为256、128、64，得到MLP风险特征向量；基于所述CNN-TA的风险特征向量与所述MLP风险特征向量进行特征融合，得到综合风险特征表示； 将实时交易数据输入所述金融交易风险评估网络进行风险等级计算与分类，得到分层结构化风险评级报告与交易预警信号。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华夏银行股份有限公司石家庄分行，其通讯地址为：050001 河北省石家庄市桥西区中山西路48号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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