本发明属于信用评级领域，涉及科创企业的信用评级技术，具体是应用于科创企业的信用评级系统及方法。
背景技术：
1、随着科技创新的快速发展，科创企业在经济发展中占据重要地位；然而，由于科创企业具有高风险与高成长性的特点，因此对科创企业进行信用评级是非常重要的；信用评级是企业综合竞争力的有力证明，信用评级高意味着科创企业在履约能力、投标信誉等方面得到了市场的认可，有助于提升企业的品牌形象和市场竞争力；同时，高评级还可以加强科创企业的品牌宣传效益，吸引更多合作伙伴和客户；通过信用评级，科创企业可以客观评价自身的经营管理和风险防范能力，发现存在的不足和隐患，有利于企业及时改进管理，提高运营效率，降低经营风险。
2、现有技术中(公开号为cn106503924a的发明专利申请)公开了一种小微企业信用评级系统，该系统包括信用评价模块、信用采集模块、信用分析模块、数据存储模块、个人信用评估模块、企业经营信用评估模块和显示模块；数据存储模块与第一数据采集器连接，信用分析模块与第二数据采集器、第三数据采集器电连接，数据存储模块与信用分析模块电连接，个人信用评估模型与数据存储模块电连接，信用评估模块与个人信用评估模块、企业经营信用评估模块连接，显示模块用于根据信用评估模块的计算结果产生企业信用评级报告，可以实现对小微企业信用度的评价分析，便于外部企业对企业的分析，提高投资机遇；然而，现有技术中仅是对小微企业的信用进行评估，当企业规模较大时，无法使用该系统对企业的信用进行评估，且未考虑科创企业与其他企业的不同，存在高风险性和高成长性，导致对科创企业信用评价的结果不准确。
3、本发明提供了应用于科创企业的信用评级系统及方法，以解决以上技术问题。
技术实现思路
1、本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；为此，本发明提出了应用于科创企业的信用评级系统及方法，用于解决现有技术中仅是对小微企业的信用进行评估，当企业规模较大时，无法使用该系统对企业的信用进行评估，且未考虑科创企业与其他企业的不同，存在高风险性和高成长性，导致对科创企业信用评价的结果不准确的技术问题。
2、为实现上述目的，本发明的第一方面提供了应用于科创企业的信用评级系统，包括：分析评级模块，以及与之相连的信息采集模块、信用展示模块；
3、信息采集模块：采集科创企业的企业信息，对企业信息进行预处理得到分析信息；其中，企业信息包括基本信息、研发投入、财务数据以及研发周期；
4、分析评级模块：基于分析信息中的基本信息将科创企业进行分类，得到等级分类表；根据分析信息确定科创企业的各项评分，基于各项评分计算科创企业的信用评分；根据信用评分判断科创企业是否达到标准，是，则对科创企业进行信用评级；否，则对对应的科创企业进行标记；将科创企业按照信用评分进行排序得到信用排序表；
5、信用展示模块：基于信用排序表将科创企业的信用评分以及信用评级进行展示。
6、优选的，所述对企业信息进行预处理得到分析信息，包括：
7、调取企业信息，判断企业信息中是否包含重复的信息，是，则将重复的信息进行剔除；否，则保留对应的企业信息；以及，
8、当企业信息中有缺失的子信息时，则人为将缺失的子信息进行补充；将预处理后的企业信息标记为分析信息。
9、需要说明的是，子信息包括基本信息、研发投入、财务数据或者研发周期；当企业信息中缺少其中的任一项时，则需要对企业信息进行补充，由对应科创企业的内部人员对缺失的数据进行补充。
10、本发明通过对企业信息进行预处理，确保收集的到的科创企业信息都是真实有效的，且对缺失的信息进行补充，能够确保信息的完整性，有利于使分析的结果更加准确。
11、优选的，所述基于分析信息中的基本信息将科创企业进行分类，包括：
12、调取基本信息中的从业人数、销售额以及资产总数；将从业人数，销售额以及资产总数分别标记为rs,xe,zc；
13、通过公式qg＝α×rs+β×lg(xe+zc)计算得到科创企业的企业规模；根据企业规模对科创企业进行分类；其中，α和β是大于0的比例系数。
14、需要说明的是，企业的基本信息包括从业人员、销售额以及资产总数
15、本发明根据科创企业的基本信息计算企业规模，能够对科创企业进行评估，为后续对科创企业进行分类奠定了基础。
16、优选的，所述根据企业规模对科创企业进行分类，包括：
17、调取科创企业的企业规模，判断企业规模是否在设定范围内，是，则将对应科创企业纳入中型企业；否，则继续对科创企业的类型进行分析；
18、当科创企业的企业规模不大于设定范围的下限值时，则将对应科创企业纳入小微企业；当科创企业的企业规模不小于设定范围的上限值时，则将对应科创企业纳入大型企业。
19、需要说明的是，设定范围可以根据市场的发展进行调整，且根据科创企业的发展定期对科创企业进行分类，使分析的数据具有有效性。
20、本发明根据企业规模对科创企业进行分类，能够将规模不同的科创企业进行划分，有利于对不同规模的科创企业进行信用评分，使科创企业的评分更加准确。
21、优选的，所述根据分析信息确定科创企业的各项评分，包括：
22、调取企业的分析信息，将分析信息中的研发投入、财务数据以及研发周期整合成评价检测序列；
23、调用评分检测模型，将评价检测序列输入评分检测模型中，得到各项评分；其中，评分检测模型基于人工智能模型构建；各项评分包括研发评分以及财务评分。
24、本发明将科创企业的分析信息输入评分检测模型，得到科创企业的各项评分，为后续计算科创企业的信用评分提供了数据支持，且使用模型进行分析，有利于提高分析结果的准确性。
25、优选的，所述评分检测模型基于人工智能模型构建，包括：
26、获取标准训练数据，其中标准训练数据包括与评价检测序列内容属性相一致的标准输入数据，以及与各项评分内容属性相一致的标准输出数据；
27、利用标准训练数据对人工智能模型进行训练，将训练好的人工智能模型标记为评分检测模型；其中，人工智能模型包括卷积神经网络模型或者bp神经网络模型。
28、优选的，所述基于各项评分计算科创企业的信用评分，包括：
29、调取科创企业的各项评分，将研发评分和财务评分分别标记为yf，cf；
30、通过公式xpf＝γ×yf+θ×cf计算得到科创企业的信用评分；其中，γ和θ为大于0的权重系数。
31、本发明根据科创企业的各项评分和企业规模计算科创企业的信用评分，能够将各方面的数据综合考虑，有利于分析的结果更加准确，且为后续对科创企业进行信用评级提供了数据支持。
32、优选的，所述根据信用评分判断科创企业是否达到标准，包括：
33、提取等级分类表，根据等级分类表确定各科创企业的信用阈值；
34、调取科创企业的信用评分，判断科创企业的信用评分是否大于对应的信用阈值；是，则判定对应科创企业达到标准；否，则判定对应科创企业没有达到标准，对对应科创企业进行标记。
35、本发明根据等级分类表确定科创企业的信用阈值，能够对不同规模的科创企业设置不同的标准，将科创企业的信用评分与信用阈值进行比较，对没有达到标准的科创企业进行标记，有利于筛选出达到标准的科创企业。
36、优选的，所述对科创企业进行信用评级，包括：
37、调取科创企业的信用评分xpf，获取评级阈值pfi；其中，i＝1,2，…，4；
38、当信用评分xpf<pf1时，则将对应科创企业的信用评级标记为差；
39、当信用评分pf1≤xpf<pf2时，则将对应科创企业的信用评级标记为较差；
40、当信用评分pf2≤xpf<pf3时，则将对应科创企业的信用评级标记为良好；
41、当信用评分pf3≤xpf<pf4时，则将对应科创企业的信用评级标记为较好；
42、当信用评分xpf≥pf4时，则将对应科创企业的信用评级标记为好；其中，pf1<pf2<pf3<pf4。
43、本发明根据科创企业的信用评分对科创企业进行信用评级，有利于突出信用好的科创企业。
44、本发明的第二方面提供了应用于科创企业的信用评级方法，包括：
45、步骤一：采集科创企业的企业信息，对企业信息进行预处理得到分析信息；
46、步骤二：基于分析信息中的基本信息计算科创企业的企业规模，根据企业规模对科创企业进行分类，得到等级分类表；
47、步骤三：将分析信息中的研发投入、财务数据以及研发周期整合成评价检测序列；调用评分检测模型对评价检测序列进行分析得到各项评分；
48、步骤四：基于各项评分计算科创企业的信用评分；根据信用评分判断科创企业是否达到标准，是，则对科创企业进行信用评级；否，则对对应的科创企业进行标记；将科创企业按照信用评分进行排序得到信用排序表；
49、步骤五：基于信用排序表将科创企业的信用评分以及信用评级进行展示。
50、与现有技术相比，本发明的有益效果是：
51、1.本发明采集科创企业的企业信息，将重复的信息进行删除，将缺失的信息进行补充，对企业信息进行预处理，确保收集的到的科创企业信息都是真实有效的，且对缺失的信息进行补充，能够确保信息的完整性，有利于使分析的结果更加准确；根据科创企业的基本信息计算企业规模，能够对科创企业进行评估，为后续对科创企业进行分类奠定了基础；根据企业规模对科创企业进行分类，能够将规模不同的科创企业进行划分，有利于对不同规模的科创企业进行信用评分，使科创企业的评分更加准确。
52、2.本发明将科创企业的分析信息输入评分检测模型，得到科创企业的各项评分；根据科创企业的各项评分和企业规模计算科创企业的信用评分，能够将各方面的数据综合考虑；根据等级分类表确定科创企业的信用阈值，能够对不同规模的科创企业设置不同的标准，将科创企业的信用评分与信用阈值进行比较，对没有达到标准的科创企业进行标记，有利于筛选出达到标准的科创企业；并且根据科创企业的根据等级分类表确定科创企业的信用阈值，能够对不同规模的科创企业设置不同的标准，将科创企业的信用评分与信用阈值进行比较，对没有达到标准的科创企业进行标记，有利于筛选出达到标准的科创企业。
1.应用于科创企业的信用评级系统，包括：分析评级模块，以及与之相连的信息采集模块、信用展示模块；其特征在于，
2.根据权利要求1所述的应用于科创企业的信用评级系统，其特征在于，所述对企业信息进行预处理得到分析信息，包括：
3.根据权利要求2所述的应用于科创企业的信用评级系统，其特征在于，所述基于分析信息中的基本信息将科创企业进行分类，包括：
4.根据权利要求3所述的应用于科创企业的信用评级系统，其特征在于，所述根据企业规模对科创企业进行分类，包括：
5.根据权利要求2所述的应用于科创企业的信用评级系统，其特征在于，所述根据分析信息确定科创企业的各项评分，包括：
6.根据权利要求5所述的应用于科创企业的信用评级系统，其特征在于，所述评分检测模型基于人工智能模型构建，包括：
7.根据权利要求5所述的应用于科创企业的信用评级系统，其特征在于，所述基于各项评分计算科创企业的信用评分，包括：
8.根据权利要求7所述的应用于科创企业的信用评级系统，其特征在于，所述根据信用评分判断科创企业是否达到标准，包括：
9.根据权利要求7所述的应用于科创企业的信用评级系统，其特征在于，所述对科创企业进行信用评级，包括：
10.应用于科创企业的信用评级方法，应用于权利要求1-9任一项所述的应用于科创企业的信用评级系统，其特征在于，包括：
