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龙图腾网恭喜西南大学申请的专利一种阳光结汇模型训练方法、装置以及交易数据分类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：CN118760922B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202410770266.8，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种阳光结汇模型训练方法、装置以及交易数据分类方法是由吴昊;何亚平;罗辛设计研发完成，并于2024-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种阳光结汇模型训练方法、装置以及交易数据分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种阳光结汇模型训练方法、装置以及交易数据分类方法，具体包括以下步骤：S1：获取交易数据，并将其划分为训练集和测试集；S2：获取阳光结汇模型的权重，并将其重塑为二阶矩阵；S3：将阳光结汇模型进行满秩分解，得到两层卷积或重构全连接层；S4：在满秩分解后的左奇异矩阵和右奇异矩阵上施加正交正则和漏斗正则；S5：采用基于能量的阈值的方法削减模型参数，进而获得低秩模型；S6：调整低秩模型的超参数，得到目标网络模型；所述目标网络模型用于对交易数据进行分类。

本发明授权一种阳光结汇模型训练方法、装置以及交易数据分类方法在权利要求书中公布了：1.一种阳光结汇模型训练方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1：获取交易数据，并将其划分为训练集和测试集；S2：获取阳光结汇模型的权重，并将其重塑为二阶矩阵；S3：将阳光结汇模型进行满秩分解，分解结果包括左奇异矩阵、右奇异矩阵、对角矩阵；S4：在满秩分解后的左奇异矩阵和右奇异矩阵上施加正交正则和漏斗正则；S4-1：对左奇异矩阵和右奇异矩阵施加正交正则，即满足行正交和列正交，具体过程如下： 公式4、5中，L1U表示左奇异矩阵的损失项；L1V表示右奇异矩阵的损失项；U和V分别表示左奇异矩阵和右奇异矩阵；T表示转置；I表示与UTU同型的单位矩阵；分别表示左奇异矩阵的行正交和列正交逼近，分别表示右奇异矩阵的行正交和列正交逼近，r表示SVDSingularValueDecomposition的秩；ρ表示超参数；S4-2：对左奇异矩阵和右奇异矩阵施加漏斗正则，实现过程如下： 公式6中，L2表示漏斗正则；W表示模型中全连接层的权重矩阵；c表示正数；S4-3：将L1和L2两部分损失与原始网络的损失函数Lce相融合：Lce＝L1U+L1V+L27公式7中，Lce表示原始网络的损失函数；S5：采用基于能量的阈值的方法削减模型参数，进而获得低秩模型；S6：调整低秩模型的超参数，得到目标网络模型；所述目标网络模型用于对交易数据进行分类，分类出正常交易或异常交易。

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