【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，特别是涉及一种金融设备评估模型构建方法、金融设备评估方法、装置、系统、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
1、通常，在金融业务系统中，会存在多种金融设备，例如，目标金融设备，在金融设备出现故障的情况下，可能会对金融业务系统的业务办理造成较大的影响，因此，一般会基于金融设备状态评估模型根据金融设备的监测数据和实际生产系统的信息，得出金融设备的健康状况，确定金融设备是否继续工作或进行维护。在目前的设备评估技术中，还存在繁琐的问题。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种金融设备评估模型构建方法、金融设备评估方法、装置、系统、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
2、第一方面，本申请提供了一种金融设备评估模型构建方法。所述方法包括：
3、获取目标金融设备在第一预设时间段的正常特征参数集，并对所述正常特征参数集进行标准化处理，得到针对所述目标金融设备的初始基准空间；所述第一预设时间段为所述目标金融设备处于正常状态的历史时间段；所述正常特征参数集包含所述目标金融设备处于正常状态时的多个正常特征参数；
4、对所述初始基准空间进行优化处理，得到所述目标金融设备的优化基准空间；
5、获取所述优化基准空间的加权马氏距离，并基于所述加权马氏距离构建针对所述目标金融设备的金融设备评估模型；所述金融设备评估模型用于对所述目标金融设备的健康状态进行评估。
6、在其中一个实施例中，所述对所述初始
7、获取所述初始基准空间的第一马氏距离；
8、根据所述第一马氏距离对所述初始基准空间进行有效性验证，得到针对所述初始基准空间的验证结果，并在所述验证结果表征为验证通过的情况下，将所述初始基准空间确定为所述目标金融设备的候选基准空间；
9、对所述候选基准空间进行特征优化，得到所述目标金融设备的优化基准空间。
10、在其中一个实施例中，所述候选基准空间包含所述目标金融设备在所述第一预设时间段的多个标准化正常特征参数；所述对所述候选基准空间进行特征优化，得到所述目标金融设备的优化基准空间，包括：获取所述目标金融设备出现设备异常状态与各所述标准化正常特征参数的敏感度，并将所述敏感度大于预设敏感度阈值的所述标准化正常特征参数确定为目标特征参数；根据所述目标特征参数，得到所述优化基准空间。
11、在其中一个实施例中，所述获取所述优化基准空间的加权马氏距离，并基于所述加权马氏距离构建针对所述目标金融设备的金融设备评估模型，包括：根据所述目标特征参数对应的敏感度，获取所述目标特征参数的特征权重；根据所述特征权重，获取所述优化基准空间的加权马氏距离；基于所述加权马氏距离，构建针对所述目标金融设备的映射函数；所述映射函数用于表征所述目标金融设备的待评估特征参数集的马氏距离与所述目标金融设备的设备状态的映射关系；根据所述映射函数，构建针对所述目标金融设备的金融设备评估模型。
12、在其中一个实施例中，所述根据所述第一马氏距离对所述初始基准空间进行有效性验证，得到针对所述初始基准空间的验证结果，包括：获取所述目标金融设备在第二预设时间段的标准化异常特征参数集，并获取所述标准化异常特征参数集的第二马氏距离；所述第二预设时间段为所述目标金融设备处于异常状态的历史时间段；基于所述第一马氏距离和所述第二马氏距离对所述初始基准空间进行有效性验证，并在所述第二马氏距离大于所述第一马氏距离的情况下，将所述验证结果确定为验证通过。
13、在其中一个实施例中，所述获取所述目标金融设备在第二预设时间段的标准化异常特征参数集，包括：获取所述目标金融设备在所述第二预设时间段的异常特征参数集；获取所述初始基准空间的期望和标准差，并基于所述期望和标准差对所述异常特征参数集进行标准化处理，得到所述标准化异常特征参数集。
14、第二方面，本申请提供了一种金融设备评估方法。所述方法包括：
15、获取待评估金融设备在当前时间段的待评估特征参数集；
16、将所述待评估特征参数集输入至预先训练的金融设备评估模型，对所述待评估特征参数集进行标准化处理，得到待评估标准化特征参数集；所述金融设备评估模型通过如以上任一项实施例所述的金融设备评估模型构建方法训练得到；
17、获取所述待评估标准化特征参数集的马氏距离；
18、利用所述金融设备评估模型的映射函数获取所述马氏距离对应的针对所述待评估金融设备的设备状态值；
19、根据所述设备状态值和预设状态阈值，获取所述待评估金融设备的评估结果。
20、在其中一个实施例中，所述预设状态阈值包括区间上限和区间下限；所述根据所述设备状态值和预设状态阈值，获取所述待评估金融设备的评估结果，包括：在所述区间上限与所述设备状态值的差值小于第一阈值的情况下，将所述评估结果确定为设备状态正常；在所述设备状态值与所述区间下限的差值小于第二阈值的情况下，将所述评估结果确定为设备状态异常；在所述区间上限与所述设备状态值的差值大于第一阈值，并且所述设备状态值与所述区间下限的差值大于第二阈值的情况下，将所述评估结果确定为设备存在潜在隐患。
21、第三方面，本申请提供了一种金融设备评估模型构建装置。所述装置包括：
22、获取模块，用于获取目标金融设备在第一预设时间段的正常特征参数集，并对所述正常特征参数集进行标准化处理，得到针对所述目标金融设备的初始基准空间；所述第一预设时间段为所述目标金融设备处于正常状态的历史时间段；所述正常特征参数集包含所述目标金融设备处于正常状态时的多个正常特征参数；
23、优化模块，用于对所述初始基准空间进行优化处理，得到所述目标金融设备的优化基准空间；
24、构建模块，用于获取所述优化基准空间的加权马氏距离，并基于所述加权马氏距离构建针对所述目标金融设备的金融设备评估模型；所述金融设备评估模型用于对所述目标金融设备的健康状态进行评估。
25、第四方面，本申请提供了一种金融设备评估装置。所述装置包括：
26、获取模块，用于获取待评估金融设备在当前时间段的待评估特征参数集；
27、处理模块，用于将所述待评估特征参数集输入至预先训练的金融设备评估模型，对所述待评估特征参数集进行标准化处理，得到待评估标准化特征参数集；所述金融设备评估模型通过如以上任一项实施例所述的金融设备评估模型构建方法训练得到；
28、第一计算模块，用于获取所述待评估标准化特征参数集的马氏距离；
29、第二计算模块，用于利用所述金融设备评估模型的映射函数获取所述马氏距离对应的针对所述待评估金融设备的设备状态值；
30、评估模块，用于根据所述设备状态值和预设状态阈值，获取所述待评估金融设备的评估结果。
31、第五方面，本申请还提供了一种计算本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种金融设备评估模型构建方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述初始基准空间进行优化处理，得到所述目标金融设备的优化基准空间，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述候选基准空间包含所述目标金融设备在所述第一预设时间段的多个标准化正常特征参数；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取所述优化基准空间的加权马氏距离，并基于所述加权马氏距离构建针对所述目标金融设备的金融设备评估模型，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一马氏距离对所述初始基准空间进行有效性验证，得到针对所述初始基准空间的验证结果，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标金融设备在第二预设时间段的标准化异常特征参数集，包括：
7.一种金融设备评估方法，其特征在于，所述方法包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述预设状态阈值包括区间上限和区间下限；
9.一种金融设备评估模型构建装置，其
10.一种金融设备评估装置，其特征在于，所述装置包括：
11.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-8任意一项所述的方法的步骤。
12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-8任意一项所述的方法的步骤。
13.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-8中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种金融设备评估模型构建方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述初始基准空间进行优化处理，得到所述目标金融设备的优化基准空间，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述候选基准空间包含所述目标金融设备在所述第一预设时间段的多个标准化正常特征参数；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取所述优化基准空间的加权马氏距离，并基于所述加权马氏距离构建针对所述目标金融设备的金融设备评估模型，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一马氏距离对所述初始基准空间进行有效性验证，得到针对所述初始基准空间的验证结果，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标金融设备在第二预设时间段的标准化异常特征参数...
【专利技术属性】
技术研发人员：张思秦，李岩，杨彬，郝佳，姚一泽，张靖羚，皮文倩，
申请(专利权)人：中国银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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