| 主权项 |
1.一种对期货市场客户异常的识别方法，其特征在于：它包括以下步骤：步骤一：获取G个客户的注册信息和交易数据，PF<sub>k</sub>表示第k个客户，G为大于600的整数，k＝1，2，3……G；步骤二：根据G个客户的注册信息和交易数据，提取每个客户的特征量F<sub>k</sub>(l)，其中l为整数，l＝1，2，3……24；步骤三：根据客户的特征量F<sub>k</sub>(l)，用p范数距离来度量客户PF<sub>b</sub>和客户PF<sub>g</sub>之间的相似距离Dist(PF<sub>b</sub>，PF<sub>g</sub>)：<maths num="0001"><![CDATA[<math><mrow><mi>Dist</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>PF</mi><mi>b</mi></msub><mo>,</mo><msub><mi>PF</mi><mi>g</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><msup><mrow><mo>(</mo><munderover><mi>Σ</mi><mrow><mi>l</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mn>24</mn></munderover><msub><mi>a</mi><mi>l</mi></msub><msup><mrow><mo>|</mo><mo>|</mo><msub><mi>F</mi><mi>b</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>l</mi><mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><msub><mi>F</mi><mi>g</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>l</mi><mo>)</mo></mrow><mo>|</mo><mo>|</mo></mrow><mi>p</mi></msup><mo>)</mo></mrow><mfrac><mn>1</mn><mi>p</mi></mfrac></msup><mo>,</mo></mrow></math>]]></maths>式中a<sub>l</sub>为所述客户PF<sub>b</sub>和客户PF<sub>g</sub>的第l个特征量的距离计算权值，取a<sub>l</sub>为预置向量<img file="FDA0000116043370000012.GIF" wi="34" he="40" />的第l个维度量，预置向量<img file="FDA0000116043370000013.GIF" wi="34" he="40" />为24维度的特征权向量；b＝1，2...，G，g＝1，2...，G，建立全局距离矩阵D<sub>G×G</sub>：<img file="FDA0000116043370000014.GIF" wi="1371" he="362" />步骤四：建立有效性矩阵A<sub>G×G</sub>和反馈矩阵R<sub>G×G</sub>，同时根据客户PF<sub>b</sub>和客户PF<sub>g</sub>之间的相似距离Dist(PF<sub>b</sub>，PF<sub>g</sub>)获得每个客户PF<sub>k</sub>所归属的聚类中心样本fc<sub>k</sub>：<maths num="0002"><![CDATA[<math><mrow><mrow><msub><mi>fc</mi><mi>k</mi></msub><mo>=</mo><munder><mi>arg</mi><mi>f</mi></munder><mi>max</mi><mo>{</mo><mi>a</mi><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>,</mo><mi>f</mi><mo>)</mo></mrow><mo>+</mo><mi>r</mi><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>,</mo><mi>f</mi><mo>)</mo></mrow><mo>}</mo></mrow><mo>,</mo></mrow></math>]]></maths>式中a(k，f)为有效性矩阵A<sub>G×G</sub>中的第k行元素，r(k，f)为反馈矩阵R<sub>G×G</sub>中的第k行元素；步骤五：将具有相同聚类中心样本fc<sub>k</sub>的客户PF<sub>k</sub>归为一类聚类客户，将含有客户数量最少的聚类客户，判定为异常。 |
