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申请/专利权人：浪潮智慧供应链科技(山东)有限公司

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，更具体地，本发明涉及基于区块链的仓单质押融资监管方法，方法包括：在区块链中获取各企业的每种类型的财务数据时序序列；对财务数据时序序列进行奇异值分解得到对角奇异矩阵，将对角奇异矩阵中其中一个特征值进行置零处理之后再进行奇异值分解逆变换处理得到无该特征值下的财务数据时序序列，将财务数据时序序列与无该特征值下的财务数据时序序列的差值作为该特征值下的财务数据时序序列；根据该特征值下的财务数据时序序列计算异常程度，以辅助融资监管判定；其中，所述异常程度与自相关特异性和互相关特异性均正相关。通过准确的分析财务数据的异常情况，来排除异常数据对融资监管的影响。

主权项：1.基于区块链的仓单质押融资监管方法，其特征在于，包括：在区块链中获取各企业的每种类型的财务数据时序序列；对财务数据时序序列进行奇异值分解得到对角奇异矩阵，将对角奇异矩阵中其中一个特征值进行置零处理之后再进行奇异值分解逆变换处理得到无该特征值下的财务数据时序序列，将财务数据时序序列与无该特征值下的财务数据时序序列的差值作为该特征值下的财务数据时序序列；在区块链中获取各企业的每种类型的财务数据，各企业包括待分析企业和其他企业，其中待分析企业为需要进行融资监管分析的企业，财务数据的类型包括但不限于以下方面：固定资产、流动资金、负债、收入、成本及费用；计算异常程度，以辅助融资监管判定；其中，所述异常程度与自相关特异性和互相关特异性均正相关；所述自相关特异性满足关系式：，将第个特征值下的财务数据时序序列中第个数据记为分析数据，分别表示分析数据的预设窗口内所有数据的信息熵、所有数据的斜率的均值以及第个数据的斜率的均值，表示第个特征值，R表示预设窗口内所有数据的数量，表示分析数据的预设窗口内斜率最大值对应的数据与中心位置数据的时间间隔，表示特征值的数量；所述互相关特异性与分析数据和其他类型的分析数据的预设窗口内数据的相关性正相关；所述互相关特异性满足关系式：，、分别表示该种类型和第个其他类型的财务数据时序序列的对角奇异矩阵中的第个特征值，表示一种类型与第个其他类型的分析数据的预设窗口中数据的相关性，表示该种类型与第个其他类型的分析数据的预设窗口中除分析数据之外所有数据的相关性，表示该种类型与第个其他类型的除分析数据之外的第个数据的预设窗口中数据的相关性，表示财务数据的类型数量，表示财务数据时序序列中包含财务数据的数量，表示特征值的数量，表示该种类型的第j个财务数据的互相关特异性；所述异常程度的获取方法，包括：将自相关可靠度和互相关可靠度分别作为自相关特异性和互相关特异性的权重，对自相关特异性和互相关特异性进行加权求和得到异常程度，所述自相关可靠度描述一种类型的财务数据时序序列中数据自相关性，互相关可靠度描述一种类型的财务数据时序序列与其他类型的财务数据时序序列的相关性。

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