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龙图腾网获悉中南大学申请的专利基于半监督判别分析的财务困境预测方法、装置、设备及存储介质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：CN121051467B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511579332.4，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于半监督判别分析的财务困境预测方法、装置、设备及存储介质是由安庆贤;蔡天浥;熊贝贝;陈亚;杨敏;周志翔;戴前智;王萍;丁涛设计研发完成，并于2025-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于半监督判别分析的财务困境预测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于半监督判别分析的财务困境预测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：基于有标签数据集构建的归属判别模型为无标签数据集赋予初始伪标签，基于有标签数据集和赋予初始伪标签后的无标签数据集对包含有多种规模报酬的基分类器的TDEA‑DA模型进行训练，获得目标预测模型，基于目标预测模型对待预测财务样本进行财务困境预测；本发明通过充分利用有限的标记数据为无标签数据赋予伪标签，利用有标签样本和赋予有伪标签的无标签样本对包含有多种规模报酬的基分类器的TDEA‑DA模型进行训练，从而考虑不同规模报酬假设对财务困境预测的影响，更符合实际情况，有效提高了对财务困境预测的准确性和稳定性。

本发明授权基于半监督判别分析的财务困境预测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于半监督判别分析的财务困境预测方法，其特征在于，所述基于半监督判别分析的财务困境预测方法包括： 获取财务比率数据集，所述财务比率数据集包括训练数据集，所述训练数据集包括有标签数据集和无标签数据集，所述有标签数据集包括第一类别有标签样本和第二类别有标签样本； 将所述无标签数据集输入至归属判别模型，输出判别结果，并基于所述判别结果对所述无标签数据集赋予初始伪标签，赋予初始伪标签后的无标签数据集包括第一类别伪标签样本和第二类别伪标签样本，所述归属判别模型为基于多种规模报酬构建的DEA-DA模型，所述归属判别模型基于所述有标签数据集训练，所述规模报酬包括无限制型规模报酬、递增型规模报酬、递减型规模报酬和不变型规模报酬； 基于所述有标签数据集和赋予初始伪标签后的无标签数据集对TDEA-DA模型进行训练，所述TDEA-DA模型包括各规模报酬对应的基分类器，所述TDEA-DA模型是基于半监督学习框架对DEA-DA模型进行改进优化后得到的模型，DEA-DA模型是融合数据包络分析与判别分析的框架构建的模型； 响应于训练后的TDEA-DA模型不满足交换条件，输出各基分类器对应的目标函数值； 基于所述目标函数值对TDEA-DA模型进行调整，获得目标预测模型，并基于所述目标预测模型对待预测财务样本进行财务困境预测。

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