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龙图腾网获悉北京物资学院申请的专利基于深度特征融合的跨境资金流向数据分析方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121481736B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511646871.5，技术领域涉及：G06Q40/06；该发明授权基于深度特征融合的跨境资金流向数据分析方法及系统是由徐静设计研发完成，并于2025-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度特征融合的跨境资金流向数据分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度特征融合的跨境资金流向数据分析方法及系统，涉及数字化交易分析技术领域，包括：根据初始分析粒度提取时序特征向量和图谱特征向量并融合生成融合特征向量；构建以预设理想点为中心的风险时序数据邻域模型；将融合特征向量映射到模型中得到位置坐标，根据差值修正初始分析粒度得到第一分析粒度，重新执行特征提取和风险评估直到重新执行次数达到预设上限或相邻两次位置坐标的欧氏距离小于预设第二阈值，得到最终风险分数；若最终风险分数大于预设第一阈值则发出二级预警并输出可视化资金流向图。该系统通过特征融合和动态粒度调整，提升了异常交易检测的准确性和自适应能力。

本发明授权基于深度特征融合的跨境资金流向数据分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度特征融合的跨境资金流向数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取金融交易数据和区块链交易数据并根据初始分析粒度进行特征提取，得到时序特征向量和图谱特征向量并进行特征融合，生成融合特征向量； S2、构建风险时序数据邻域模型，其中：以预设理想点作为邻域中心，构建并获取风险距离函数，所述风险距离函数根据风险偏移量和时间衰减量共同计算得到； S3、将融合特征向量映射到风险时序数据邻域模型中并获取其对应的位置坐标，根据位置坐标通过风险距离函数计算得到异常交易风险分数，判断异常交易风险分数是否大于预设第一阈值，是则发出一级预警，否则进入S4； S4、根据异常交易风险分数与预设第一阈值的差值修正初始分析粒度，得到第一分析粒度并据此重新执行S1到S3并记录重新执行次数，直到重新执行次数达到预设上限或相邻两次的异常交易风险分数对应的位置坐标的欧氏距离小于预设第二阈值，得到执行结束后的异常交易风险分数； S5、判断执行结束后的异常交易风险分数是否大于预设第一阈值，是则发出二级预警并输出可视化资金流向图； 将融合特征向量映射到风险时序数据邻域模型中并获取其对应的位置坐标的具体过程为： 风险时序数据邻域模型是指包含时间衰减因素的风险评估空间模型，具体通过二维坐标系构建，横轴表示风险偏移量，纵轴表示时间衰减量，用于综合评估风险的时空特性； 以所述预设理想点作为坐标原点，通过坐标变换算法计算所述融合特征向量在所述二维坐标系中的位置坐标，所述坐标变换算法具体公式如下： ； ； 其中，表示位置坐标的横坐标，表示位置坐标的纵坐标，表示风险偏移量，表示时间衰减量，表示坐标旋转角度； 所述坐标旋转角度通过以下步骤计算： 根据计算融合特征向量分别在预设第一维度和预设第二维度上的方差分布，得到融合特征向量在预设第一维度上的方差和融合特征向量在预设第二维度上的方差并据此计算得到坐标旋转角度，所述坐标旋转角度的计算公式为： ，其中，表示融合特征向量在预设第一维度上的方差，表示融合特征向量在预设第二维度上的方差。

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