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龙图腾网恭喜成都信息工程大学;成都红云鼎科技有限公司申请的专利一种基于隐私计算的财务数据监管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：CN118070307B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202410189385.4，技术领域涉及：G06F21/60；该发明授权一种基于隐私计算的财务数据监管方法是由乔少杰;李洲;陈丞;韩楠;刘绣峰;汪潋;王邦平;郑皎凌;蔡宏果设计研发完成，并于2024-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于隐私计算的财务数据监管方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于隐私计算的财务数据监管方法，该方法包括：对不同监管机构节点的财务数据信息表进行数据预处理并对财务数据进行加密操作；利用子节点预处理后的数据构建财务数据监管前后向传播基模型；利用子节点预处理后的数据构建财务数据监管梯度增强基模型；对财务数据监管梯度增强模型和前后向传播模型进行模型融合建立财务数据监管元模型，并上传子节点的财务数据监管元模型参数向量序列；中心节点聚合子节点上传的财务数据监管元模型的参数向量序列，更新中心节点财务数据监管大模型并向子节点共享更新后的财务数据监管大模型。

本发明授权一种基于隐私计算的财务数据监管方法在权利要求书中公布了：1.一种基于隐私计算的财务数据监管方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：对不同监管机构节点的财务数据信息表进行数据预处理并对财务数据进行加密操作；步骤S2：利用子节点预处理后的数据构建财务数据监管前后向传播基模型；所述步骤S2具体包括：步骤S201：对步骤S103中加密后的三维财务数据矩阵F′进行降维处理，三维财务数据矩阵F′其尺寸为N*l*p，N表示个体样本总数，l表示每个个体样本中m个类别包含的财务数据序列的总数，p表示每个维度包含不同的财务数据属性的最大的个数；将第k个个体二维财务数据矩阵Fk′展平成一个长度为l*p的一维财务数据向量Fk^，进而将三维财务数据矩阵F′转化为二维财务数据矩阵F^，其尺寸为N*l*p，进而输入到前后传播基模型中；步骤S202：设置财务数据前后传播基模型包含X层，第一层输入层包含l*p个神经元，对应展平的一维财务数据向量Fk^，首先从第一层输入层到第一隐藏层，进而通过前向传播不断计算后续层级，直至计算到输出层；步骤S203：使用财务数据前后向传播模型准确性评估算法计算预测值与实际值之间的差值，当模型的预测结果与实际标签越接近时，财务数据准确性评估算法得到的差值越低；步骤S204：根据财务数据准确性评估算法计算输出层权重的偏导数即梯度，并根据梯度下降法更新输出层权重，进而使用反向传播将梯度传播到前一层并更新前一层权重与偏置，迭代操作直到更新完输入层，进而将财务数据前后向传播基模型参数输出为向量序列So，最后输出财务数据预测标签序列Yo；步骤S3：利用子节点预处理后的数据构建财务数据监管梯度增强基模型；所述步骤S3具体包括：步骤S301：对步骤S201中的财务数据矩阵F^对应的财务数据真实标签序列Y进行均值计算并作为财务数据监管梯度增强基模型的初始标签预测向量序列，即设置每个标签初始值均为y′，其计算方法如下： 上式中，y′表示财务数据监管梯度增强基模型的初始化标签预测向量序列，N表示财务数据真实标签序列Y中标签总数，yk表示财务数据真实标签序列Y中第k个样本的标签；步骤S302：根据S301中的初始标签预测向量序列，计算一阶导数gk以及二阶导数hk并利用一阶导数和二阶导数迭代创建新的财务数据树fct以减少上一轮迭代后的残差，即计算当前财务数据监管梯度增强基模型预测标签与实际值之间的差值，其中t表示财务数据树fct的第t轮迭代的财务数据；步骤S303：对步骤S302中迭代创建的新的财务数据树fct生成叶子节点，其中每个叶子节点为分类后的部分个体样本的财务数据向量的集合，进而使用财务数据叶子权重公式计算叶子节点的最优权重值，然后利用财务数据梯度增强模型性能评估函数评估财务数据监管梯度增强基模型在添加财务数据树fct后的性能，若添加新的财务数据树fct后的性能得到优化，则将财务数据新树fct添加到财务数据梯度增强模型中，并更新财务数据梯度增强模型直至迭代次数达到预设轮数或者模型改进不再显著，最后将财务数据监管梯度增强基模型参数输出为向量序列Sv，并输出财务数据预测标签序列Yv；步骤S4：对财务数据监管梯度增强基模型和前后向传播基模型进行模型融合建立财务数据监管元模型；步骤S5：根据子节点的上传的元模型参数更新中央节点参数进而建立财务数据监管大模型。

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