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一种基于深度学习的海外矿业投资风险评价方法

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摘要

本发明公开了一种基于深度学习的海外矿业投资风险评价方法：准备原始数据；设计WGAN‑GP模型对原始数据进行数据增强；对风险评价指标进行PCA主成分分析降维；构建基于DNN深度神经网络的海外矿业投资风险评价模型。本发明通过实现数据增强，构建深度神经网络模型，评价海外投资目标矿业国家投资风险。

公开/公告号CN114022015A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-02-08

原文格式PDF
申请/专利权人天津大学;
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申请/专利号CN202111347518.9
发明设计人许林英;王皓轩;
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申请日2021-11-15
分类号G06Q10/06(20120101);G06Q50/02(20120101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构12201 天津市北洋有限责任专利代理事务所;
代理人吴学颖
地址 300072 天津市南开区卫津路92号
入库时间 2023-06-19 14:08:07

1. 一种基于深度学习的海外矿业投资风险评价方法 [P] . 中国专利： CN114022015A . 2022-02-08
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3. DEEP LEARNING-BASED TECHNOLOGY VALUE EVALUATION SYSTEM AND TECHNOLOGY VALUE EVALUATION METHOD THEREOF [P] . KR20220004472A . 2022-01-11

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