[發(fā)明專利]一種基于成本Adaboost算法的子女協(xié)同老年人財(cái)產(chǎn)安全檢測方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011634929.1
• 申請(qǐng)日: 2020-12-31
• 公開（公告）號(hào): CN112733913A
• 公開（公告）日: 2021-04-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 石秀峰;劉健
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 浙江禾連網(wǎng)絡(luò)科技有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/62
• 分類號(hào): G06K9/62;G06Q40/00
• 代理公司: 北京知果之信知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11541
• 代理人: 卜榮麗

1.本發(fā)明所述的一種基于成本Adaboost算法的子女協(xié)同老年人財(cái)產(chǎn)安全檢測方法，包括以下步驟：

1)構(gòu)造成本因子：為了在給老年人提供便捷的財(cái)產(chǎn)與資金管理服務(wù)的同時(shí)，保障老年人財(cái)產(chǎn)安全，檢測方法在分類資金活動(dòng)時(shí)，將把正常的資金活動(dòng)分類為異常活動(dòng)的結(jié)果視為應(yīng)當(dāng)盡力避免的情況。對(duì)于數(shù)據(jù)集中的樣本samp_i，令C_rw表示將把正常的資金活動(dòng)分類為異常活動(dòng)，sig(C_rw，samp_i)表示將samp_i分類為C_rw的概率，則成本表示如下

其中表示將samp_i分類為C_rw的代價(jià)，若分類錯(cuò)誤則調(diào)高成本因子，反之降低其值，成本因子為

2)輸出提升后的分類器：令樣本集合為

samp_i∈SAMP，cata_i∈CATA，CATA＝{-1，1}，W_j(i)為samp_i在第j輪迭代時(shí)的分布權(quán)重，其初始值W₁(i)由算法初始化過程給定，m為樣本集合中的樣本量。選取二叉聚簇分類器作為弱分類器，令h_j為根據(jù)W_j分布對(duì)二叉聚簇分類器進(jìn)行訓(xùn)練得到的弱假設(shè)，則有：

h_j：SAMP→CATA；

E_j為弱假設(shè)h_j的誤判率，其計(jì)算方法為：

令弱假設(shè)h_j的權(quán)重為則有：

令NORM_j為使得W_j+1(i)為一個(gè)分布的歸一化算子，則有：

對(duì)于權(quán)重W_j(i)的更新為：

分類器CLF(samp_i)＝sig(f(samp_i))，其中f(samp_i)為：

其算法過程如表1所示：

表1基于成本Adaboost算法

3)子女協(xié)同過程：對(duì)于分類數(shù)據(jù)集中缺少預(yù)測值cata_i或權(quán)重更新超過閾值的案例，由系統(tǒng)向系統(tǒng)中老人的注冊(cè)子女發(fā)送，確權(quán)提示，子女確權(quán)操作結(jié)果，將作為cata_i代入模型重新參與分類器生成。