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申请/专利权人：成都师范学院
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的数据资产估值方法、装置及电子设备，属于数据处理技术领域，该方法包括：获取企业对应的多项企业资产数据；将企业资产数据输入至自适应权重网络模型中，得到与每个数据特征向量对应的自适应权重；自适应权重网络模型的处理过程包括：基于企业资产数据，构建数据特征向量；将数据特征向量输入至多层感知机，并将多层感知机的输出神经元拼接成目标向量；拼接过程包括向量转置；基于目标向量以及自适应权重网络模型的网络参数，确定与每个数据特征向量对应的自适应权重；基于每个数据特征向量以及每个数据特征向量对应的自适应权重，预测企业的数据资产估值。通过该方式，可以提高数据资产估值准确率和适应性。
主权项：1.一种基于深度学习的数据资产估值方法，其特征在于，包括：获取企业对应的多项企业资产数据；将所述企业资产数据输入至自适应权重网络模型中，得到与每个数据特征向量对应的自适应权重；其中，所述自适应权重网络模型的处理过程包括：基于所述企业资产数据，构建所述数据特征向量；将所述数据特征向量输入至多层感知机，并将所述多层感知机的输出神经元拼接成目标向量；其中，拼接过程包括向量转置；基于所述目标向量以及所述自适应权重网络模型的网络参数，确定与每个所述数据特征向量对应的自适应权重；且所述自适应权重网络模型的网络参数每隔预设周期通过周期内的多个企业的多项样本企业资产数据进行调整；基于每个所述数据特征向量以及每个所述数据特征向量对应的自适应权重，预测所述企业的数据资产估值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 成都师范学院 基于深度学习的数据资产估值方法、装置及电子设备
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