CN113052579B - 一种移动支付平台的支付方法及系统 - Google Patents

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CN113052579B CN202110443352.4A CN202110443352A CN113052579B CN 113052579 B CN113052579 B CN 113052579B CN 202110443352 A CN202110443352 A CN 202110443352A CN 113052579 B CN113052579 B CN 113052579B
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Abstract

本发明公开了一种移动支付平台的支付方法及系统，涉及通信技术领域，解决了现有方案中不能充分利用消费记录，导致支付过程体验不佳的技术问题；本发明设置了身份校验模块，该设置根据解锁记录、实时位置和常用位置完成身份校验，并生成身份标签，有助于保证支付的安全性，同时为支付执行模块的工作奠定了基础；本发明设置了数据分析模块，该设置根据购物模拟数据和购物预测模型对用户进行支付预测，并获取用户的购物评价标签，根据购物评价标签实现第三方支付平台的预启动，有助于提高移动支付平台的支付效率；本发明设置了支付执行模块，该设置根据身份标签对预选平台进行调取以完成支付，在保证支付安全性的同时，提高了用户的支付体验。

Description

一种移动支付平台的支付方法及系统
技术领域
本发明属于通信技术领域，具体是一种移动支付平台的支付方法及系统。
背景技术
移动支付是允许用户使用移动终端设备对所消费的商品或服务进行账务支付的一种服务方式；移动支付是一种结合了电子化货币、身份验证、移动通信与移动终端的成熟业务，可以使用户随时随地地享受多种服务。
公开号为CN102855560A的发明专利公开了一种移动支付方法与系统，其中移动支付方法包括：生成交易的支付信息报文获取交易的支付信息报文；根据所述支付信息报文判断交易是否合法；根据判断结果决定是否进行交易。移动支付系统包括支付设备、受付设备和金融支付平台，其中：所述支付设备或所述受付设备用于生成交易的支付信息报文，所述支付设备还用于根据所述金融支付平台的判断结果决定是否进行交易；所述金融支付平台用于获取交易的支付信息报文，并根据所述支付信息报文判断交易是否合法。
上述方案以支付设备为交易中心，提高了移动支付交易的安全性，增进了信息交互的友好程度，更加人性化，提升了用户体验；但是，上述方案仅对支付安全性进行了改进，没有对支付设备的消费记录充分利用，导致支付过程的体验不佳；因此，上述方案仍需进一步改进。
发明内容
为了解决上述方案存在的问题，本发明提供了一种移动支付平台的支付方法及系统。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种移动支付平台的支付方法，所述支付方法具体包括以下步骤：
步骤一：通过支付系统用于获取移动支付平台的平台检测数据；将身份校验数据发送至身份校验模块，将购物模拟数据发送至数据分析模块；
步骤二：根据身份校验数据和常用位置获取身份校验系数；通过身份校验系数进行身份校验，当身份校验成功时生成身份标签；通过处理器将身份标签和身份校验信号的发送记录发送至数据存储模块进行存储；
步骤三：将购物模拟数据中的实时位置、商店总数、运行轨迹和钱包余额经过数据归一化之后标记为输入数据；获取购物预测模型；将输入数据输入至购物预测模型获取输出结果，将输出结果经过数据反归一化之后标记为购物评价标签；根据购物评价标签实现第三方支付平台的预启动，并将预启动的第三方支付平台标记为预选平台；通过处理器将预选平台分别发送至支付执行模块和数据存储模块；
步骤四：当扫码设备对移动支付平台进行扫描时，通过数据存储模块获取身份标签；提取身份标签中的标签生成时间并获取时间评估系数；根据时间评估系数自动调取预选平台完成支付。
一种移动支付平台的支付系统，所述支付系统包括处理器、身份校验模块、数据采集模块、数据分析模块、支付执行模块、支付预警模块和数据存储模块；
所述数据采集模块用于获取移动支付平台的平台检测数据；所述平台检测数据包括身份校验数据和购物模拟数据；将身份校验数据发送至身份校验模块，将购物模拟数据发送至数据分析模块；
所述数据分析模块根据购物模拟数据预测用户的购物评价标签，包括：
当数据分析模块接收到购物模拟数据之后，提取购物模拟数据中的实时位置、商店总数、运行轨迹和钱包余额，将实时位置、商店总数、运行轨迹和钱包余额经过数据归一化之后标记为输入数据；
获取购物预测模型；
将输入数据输入至购物预测模型获取输出结果，将输出结果经过数据反归一化之后标记为购物评价标签；所述购物评价标签即为输入数据对应的购物标签；
根据购物评价标签实现第三方支付平台的预启动，并将预启动的第三方支付平台标记为预选平台；
通过处理器将预选平台分别发送至支付执行模块和数据存储模块。
优选的，所述支付执行模块用于控制移动支付平台的进行支付，包括：
当扫码设备对移动支付平台进行扫描时，通过数据存储模块获取身份标签；所述扫码设备包括NFC读取设备、二维码读取设备和条形码读取设备；
提取身份标签中的标签生成时间并标记为
Figure DEST_PATH_IMAGE001
；
通过公式
Figure DEST_PATH_IMAGE002
获取时间评估系数
Figure DEST_PATH_IMAGE003
；其中
Figure DEST_PATH_IMAGE004
为比例系数，且
Figure 351332DEST_PATH_IMAGE004
为大于0的实数；
当时间评估系数
Figure 124116DEST_PATH_IMAGE003
满足
Figure DEST_PATH_IMAGE005
时，自动调取预选平台完成支付；否则，不自动调取预选平台。
优选的，所述支付预警模块用于支付订单记录，并将支付订单记录加密处理之后发送至数据存储模块进行存储；所述支付订单记录包括支付金额、支付地址和支付时间。
优选的，所述购物预测模型的获取具体包括以下步骤：
通过数据存储模块获取历史数据；所述历史数据包括消费记录和行动记录，所述消费记录包括支付记录和完成支付前
Figure DEST_PATH_IMAGE006
分钟的实时位置、商店总数、运行轨迹和钱包余额，其中支付记录包括付款标签和付款平台，所述付款平台为第三方支付平台中的任意一种；所述行动记录包括实时位置、商店总数、运行轨迹和钱包余额；其中
Figure 759759DEST_PATH_IMAGE006
为时间比例系数，且
Figure 934388DEST_PATH_IMAGE006
为大于0的实数；
为历史数据设置购物标签；
按照设定比例将历史数据对应的购物标签划分为训练集、测试集和校验集；所述设定比例包括3:1:1、4:1:1和5:2:2；
构建人工智能模型；所述人工智能模型包括误差逆向传播神经网络、RBF神经网络和深度卷积神经网络；
将训练集、测试集和校验集经过数据归一化之后输入至人工智能模型进行训练、测试和校验；将训练完成的人工智能模型标记为购物预测模型；
通过处理器将购物预测模型分别发送至数据存储模块和数据分析模块。
优选的，所述行动记录的购物标签为00；所述消费记录的购物标签包括10、11、12和13，当购物标签为10时，表示支付未成功，当购物标签为11时，表示通过微信平台完成支付，当购物标签为12时，表示通过支付宝平台完成支付，当购物标签为13时，表示通过美团平台完成支付。
优选的，所述身份校验模块根据身份校验数据进行身份校验，包括：
当身份校验模块接收到身份校验数据之后，提取身份校验数据中的解锁记录和实时位置；
通过数据存储模块获取移动支付平台设置的常用位置；所述常用位置包括公司地址和居住地址；
以常用位置为圆心，以
Figure DEST_PATH_IMAGE007
米为半径划定圆形区域并标记为标准区域；其中
Figure 597451DEST_PATH_IMAGE007
设定半径，且
Figure 857531DEST_PATH_IMAGE007
为大于200的实数；
将实时位置和标准区域相比较生成位置标签
Figure DEST_PATH_IMAGE008
；其中位置标签
Figure 998662DEST_PATH_IMAGE008
的取值为0和1，当位置标签
Figure 794842DEST_PATH_IMAGE008
为0时，表示实时位置在标准区域之外，当位置标签
Figure 97648DEST_PATH_IMAGE008
为1时，表示实时位置在标准区域之内；
提取解锁记录中的解锁时间，并将解锁时间标记为
Figure DEST_PATH_IMAGE009
；
通过公式
Figure DEST_PATH_IMAGE010
获取身份校验系数
Figure DEST_PATH_IMAGE011
；其中
Figure DEST_PATH_IMAGE012
为移动支付平台的系统时间，
Figure DEST_PATH_IMAGE013
和
Figure DEST_PATH_IMAGE014
为比例系数，且
Figure 799018DEST_PATH_IMAGE013
和
Figure 478261DEST_PATH_IMAGE014
均为大于0的实数；
当身份校验系数
Figure 361904DEST_PATH_IMAGE011
满足
Figure DEST_PATH_IMAGE015
时，则判定身份校验失败，生成并发送身份校验失败信号至支付预警模块；当身份校验系数
Figure 366769DEST_PATH_IMAGE011
满足
Figure DEST_PATH_IMAGE016
时，则判定身份校验成功，生成身份标签和身份校验成功信号，并将身份校验成功信号发送至支付执行模块；所述身份标签包括身份验证成功标志和标签生成时间；其中
Figure DEST_PATH_IMAGE017
为身份检验系数阈值，且
Figure 899644DEST_PATH_IMAGE017
为大于0的实数；
通过处理器将身份标签和身份校验信号的发送记录发送至数据存储模块进行存储；所述身份校验信号包括身份校验失败信号和身份校验成功信号。
优选的，所述身份校验数据包括移动支付平台的解锁记录和实时位置，所述解锁记录为移动支付平台最近一次解锁屏幕对应的解锁时间；所述购物模拟数据包括实时位置、商店总数、运行轨迹和钱包余额，所述商品总数为验证区域内的商店数据，所述验证区域是以实时位置为圆心，以
Figure 116998DEST_PATH_IMAGE007
米为半径划定的圆形区域，所述钱包余额为第三方支付平台的余额，所述第三方支付平台包括微信、支付宝和美团。
优选的，所述支付系统设置于移动支付平台的内部，所述移动支付平台包括智能手机和平板电脑；所述处理器分别与身份校验模块、数据采集模块、数据分析模块、支付执行模块、支付预警模块和数据存储模块通信连接；所述数据采集模块分别与身份校验模块和数据分析模块通信连接，所述支付预警模块分别与数据存储模块和支付执行模块通信连接，所述支付执行模块和数据分析模块通信连接；所述数据采集模块和移动支付平台电气连接。
优选的，所述付款标签的取值为0和1，当付款标签为0时，表示付款失败，当付款标签为1时，表示付款成功。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明设置了身份校验模块，该设置根据身份校验数据进行身份校验；身份校验模块根据解锁记录、实时位置和常用位置完成身份校验，并生成身份标签，有助于保证支付的安全性，同时为支付执行模块的工作奠定了基础；
2、本发明设置了数据分析模块，该设置根据购物模拟数据预测用户的购物评价标签；数据分析模块根据购物模拟数据和购物预测模型对用户进行支付预测，并获取用户的购物评价标签，根据购物评价标签实现第三方支付平台的预启动，有助于提高移动支付平台的支付效率；
3、本发明设置了支付执行模块，该设置用于控制移动支付平台的进行支付；当扫码设备对移动支付平台进行扫描时，通过数据存储模块获取身份标签；提取身份标签中的标签生成时间并标记为
Figure 120727DEST_PATH_IMAGE001
；获取时间评估系数
Figure 30914DEST_PATH_IMAGE003
；当时间评估系数
Figure 752882DEST_PATH_IMAGE003
满足
Figure 508348DEST_PATH_IMAGE005
时，自动调取预选平台完成支付；否则，不自动调取预选平台；支付执行模块根据身份标签对预选平台进行调取以完成支付，在保证支付安全性的同时，提高了用户的支付体验。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的方法步骤示意图；
图2为本发明支付系统的原理示意图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-图2，一种移动支付平台的支付方法，支付方法具体包括以下步骤：
步骤一：通过支付系统用于获取移动支付平台的平台检测数据；将身份校验数据发送至身份校验模块，将购物模拟数据发送至数据分析模块；
步骤二：根据身份校验数据和常用位置获取身份校验系数；通过身份校验系数进行身份校验，当身份校验成功时生成身份标签；通过处理器将身份标签和身份校验信号的发送记录发送至数据存储模块进行存储；
步骤三：将购物模拟数据中的实时位置、商店总数、运行轨迹和钱包余额经过数据归一化之后标记为输入数据；获取购物预测模型；将输入数据输入至购物预测模型获取输出结果，将输出结果经过数据反归一化之后标记为购物评价标签；根据购物评价标签实现第三方支付平台的预启动，并将预启动的第三方支付平台标记为预选平台；通过处理器将预选平台分别发送至支付执行模块和数据存储模块；
步骤四：当扫码设备对移动支付平台进行扫描时，通过数据存储模块获取身份标签；提取身份标签中的标签生成时间并获取时间评估系数；根据时间评估系数自动调取预选平台完成支付。
一种移动支付平台的支付系统，支付系统包括处理器、身份校验模块、数据采集模块、数据分析模块、支付执行模块、支付预警模块和数据存储模块；
数据采集模块用于获取移动支付平台的平台检测数据；平台检测数据包括身份校验数据和购物模拟数据；将身份校验数据发送至身份校验模块，将购物模拟数据发送至数据分析模块；
数据分析模块根据购物模拟数据预测用户的购物评价标签，包括：
当数据分析模块接收到购物模拟数据之后，提取购物模拟数据中的实时位置、商店总数、运行轨迹和钱包余额，将实时位置、商店总数、运行轨迹和钱包余额经过数据归一化之后标记为输入数据；
获取购物预测模型；
将输入数据输入至购物预测模型获取输出结果，将输出结果经过数据反归一化之后标记为购物评价标签；购物评价标签即为输入数据对应的购物标签；
根据购物评价标签实现第三方支付平台的预启动，并将预启动的第三方支付平台标记为预选平台；
通过处理器将预选平台分别发送至支付执行模块和数据存储模块。
进一步地，支付执行模块用于控制移动支付平台的进行支付，包括：
当扫码设备对移动支付平台进行扫描时，通过数据存储模块获取身份标签；扫码设备包括NFC读取设备、二维码读取设备和条形码读取设备；
提取身份标签中的标签生成时间并标记为
Figure 868048DEST_PATH_IMAGE001
；
通过公式
Figure 683557DEST_PATH_IMAGE002
获取时间评估系数
Figure 892822DEST_PATH_IMAGE003
；其中
Figure 451979DEST_PATH_IMAGE004
为比例系数，且
Figure 430299DEST_PATH_IMAGE004
为大于0的实数；
当时间评估系数
Figure 151131DEST_PATH_IMAGE003
满足
Figure 349156DEST_PATH_IMAGE005
时，自动调取预选平台完成支付；否则，不自动调取预选平台。
进一步地，支付预警模块用于支付订单记录，并将支付订单记录加密处理之后发送至数据存储模块进行存储；支付订单记录包括支付金额、支付地址和支付时间。
进一步地，购物预测模型的获取具体包括以下步骤：
通过数据存储模块获取历史数据；历史数据包括消费记录和行动记录，消费记录包括支付记录和完成支付前
Figure 446425DEST_PATH_IMAGE006
分钟的实时位置、商店总数、运行轨迹和钱包余额，其中支付记录包括付款标签和付款平台，付款平台为第三方支付平台中的任意一种；行动记录包括实时位置、商店总数、运行轨迹和钱包余额；其中
Figure 279252DEST_PATH_IMAGE006
为时间比例系数，且
Figure 436564DEST_PATH_IMAGE006
为大于0的实数；
为历史数据设置购物标签；
按照设定比例将历史数据对应的购物标签划分为训练集、测试集和校验集；设定比例包括3:1:1、4:1:1和5:2:2；
构建人工智能模型；人工智能模型包括误差逆向传播神经网络、RBF神经网络和深度卷积神经网络；
将训练集、测试集和校验集经过数据归一化之后输入至人工智能模型进行训练、测试和校验；将训练完成的人工智能模型标记为购物预测模型；
通过处理器将购物预测模型分别发送至数据存储模块和数据分析模块。
进一步地，行动记录的购物标签为00；消费记录的购物标签包括10、11、12和13，当购物标签为10时，表示支付未成功，当购物标签为11时，表示通过微信平台完成支付，当购物标签为12时，表示通过支付宝平台完成支付，当购物标签为13时，表示通过美团平台完成支付。
进一步地，身份校验模块根据身份校验数据进行身份校验，包括：
当身份校验模块接收到身份校验数据之后，提取身份校验数据中的解锁记录和实时位置；
通过数据存储模块获取移动支付平台设置的常用位置；常用位置包括公司地址和居住地址；
以常用位置为圆心，以
Figure 354841DEST_PATH_IMAGE007
米为半径划定圆形区域并标记为标准区域；其中
Figure 255801DEST_PATH_IMAGE007
设定半径，且
Figure 943134DEST_PATH_IMAGE007
为大于200的实数；
将实时位置和标准区域相比较生成位置标签
Figure 772812DEST_PATH_IMAGE008
；其中位置标签
Figure 178386DEST_PATH_IMAGE008
的取值为0和1，当位置标签
Figure 883037DEST_PATH_IMAGE008
为0时，表示实时位置在标准区域之外，当位置标签
Figure 690456DEST_PATH_IMAGE008
为1时，表示实时位置在标准区域之内；
提取解锁记录中的解锁时间，并将解锁时间标记为
Figure 189570DEST_PATH_IMAGE009
；
通过公式
Figure 816860DEST_PATH_IMAGE010
获取身份校验系数
Figure 59623DEST_PATH_IMAGE011
；其中
Figure 234732DEST_PATH_IMAGE012
为移动支付平台的系统时间，
Figure 904748DEST_PATH_IMAGE013
和
Figure 19334DEST_PATH_IMAGE014
为比例系数，且
Figure 65788DEST_PATH_IMAGE013
和
Figure 582220DEST_PATH_IMAGE014
均为大于0的实数；
当身份校验系数
Figure 423137DEST_PATH_IMAGE011
满足
Figure 792064DEST_PATH_IMAGE015
时，则判定身份校验失败，生成并发送身份校验失败信号至支付预警模块；当身份校验系数
Figure 376629DEST_PATH_IMAGE011
满足
Figure 747567DEST_PATH_IMAGE016
时，则判定身份校验成功，生成身份标签和身份校验成功信号，并将身份校验成功信号发送至支付执行模块；身份标签包括身份验证成功标志和标签生成时间；其中
Figure 759385DEST_PATH_IMAGE017
为身份检验系数阈值，且
Figure 114143DEST_PATH_IMAGE017
为大于0的实数；
通过处理器将身份标签和身份校验信号的发送记录发送至数据存储模块进行存储；身份校验信号包括身份校验失败信号和身份校验成功信号。
进一步地，身份校验数据包括移动支付平台的解锁记录和实时位置，解锁记录为移动支付平台最近一次解锁屏幕对应的解锁时间；购物模拟数据包括实时位置、商店总数、运行轨迹和钱包余额，商品总数为验证区域内的商店数据，验证区域是以实时位置为圆心，以
Figure 767979DEST_PATH_IMAGE007
米为半径划定的圆形区域，钱包余额为第三方支付平台的余额，第三方支付平台包括微信、支付宝和美团。
进一步地，支付系统设置于移动支付平台的内部，移动支付平台包括智能手机和平板电脑；处理器分别与身份校验模块、数据采集模块、数据分析模块、支付执行模块、支付预警模块和数据存储模块通信连接；数据采集模块分别与身份校验模块和数据分析模块通信连接，支付预警模块分别与数据存储模块和支付执行模块通信连接，支付执行模块和数据分析模块通信连接；数据采集模块和移动支付平台电气连接。
进一步地，付款标签的取值为0和1，当付款标签为0时，表示付款失败，当付款标签为1时，表示付款成功。
上述公式均是去除量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最接近真实情况的一个公式，公式中的预设参数和预设阈值由本领域的技术人员根据实际情况设定或者大量数据模拟获得。
本发明的工作原理：
数据采集模块用于获取移动支付平台的平台检测数据；将身份校验数据发送至身份校验模块，将购物模拟数据发送至数据分析模块；
当身份校验模块接收到身份校验数据之后，提取身份校验数据中的解锁记录和实时位置；通过数据存储模块获取移动支付平台设置的常用位置；以常用位置为圆心，以
Figure 993424DEST_PATH_IMAGE007
米为半径划定圆形区域并标记为标准区域；将实时位置和标准区域相比较生成位置标签
Figure 943187DEST_PATH_IMAGE008
；提取解锁记录中的解锁时间，并将解锁时间标记为
Figure 519662DEST_PATH_IMAGE009
；获取身份校验系数
Figure 446030DEST_PATH_IMAGE011
；当身份校验系数
Figure 791561DEST_PATH_IMAGE011
满足
Figure 676340DEST_PATH_IMAGE015
时，则判定身份校验失败，生成并发送身份校验失败信号至支付预警模块；当身份校验系数
Figure 474532DEST_PATH_IMAGE011
满足
Figure 971634DEST_PATH_IMAGE016
时，则判定身份校验成功，生成身份标签和身份校验成功信号，并将身份校验成功信号发送至支付执行模块；通过处理器将身份标签和身份校验信号的发送记录发送至数据存储模块进行存储；
当数据分析模块接收到购物模拟数据之后，提取购物模拟数据中的实时位置、商店总数、运行轨迹和钱包余额，将实时位置、商店总数、运行轨迹和钱包余额经过数据归一化之后标记为输入数据；获取购物预测模型；将输入数据输入至购物预测模型获取输出结果，将输出结果经过数据反归一化之后标记为购物评价标签；根据购物评价标签实现第三方支付平台的预启动，并将预启动的第三方支付平台标记为预选平台；通过处理器将预选平台分别发送至支付执行模块和数据存储模块；
当扫码设备对移动支付平台进行扫描时，通过数据存储模块获取身份标签；提取身份标签中的标签生成时间并标记为
Figure 906092DEST_PATH_IMAGE001
；获取时间评估系数
Figure 696194DEST_PATH_IMAGE003
；当时间评估系数
Figure 247261DEST_PATH_IMAGE003
满足
Figure 515431DEST_PATH_IMAGE005
时，自动调取预选平台完成支付；否则，不自动调取预选平台。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种移动支付平台的支付方法，其特征在于，所述支付方法具体包括以下步骤：
步骤一：通过支付系统用于获取移动支付平台的平台检测数据；将身份校验数据发送至身份校验模块，将购物模拟数据发送至数据分析模块；
步骤二：根据身份校验数据和常用位置获取身份校验系数；通过身份校验系数进行身份校验，当身份校验成功时生成身份标签；
步骤三：将购物模拟数据中的实时位置、商店总数、运行轨迹和钱包余额经过数据归一化之后标记为输入数据；获取购物预测模型；将输入数据输入至购物预测模型获取输出结果，将输出结果经过数据反归一化之后标记为购物评价标签；根据购物评价标签实现第三方支付平台的预启动，并将预启动的第三方支付平台标记为预选平台；通过处理器将预选平台分别发送至支付执行模块和数据存储模块；
步骤四：当扫码设备对移动支付平台进行扫描时，通过数据存储模块获取身份标签；提取身份标签中的标签生成时间并获取时间评估系数；根据时间评估系数自动调取预选平台完成支付；
所述身份校验模块根据身份校验数据进行身份校验，包括：
当身份校验模块接收到身份校验数据之后，提取身份校验数据中的解锁记录和实时位置；
通过数据存储模块获取移动支付平台设置的常用位置；
以常用位置为圆心，以R米为半径划定圆形区域并标记为标准区域；其中R设定半径，且R为大于200的实数；
将实时位置和标准区域相比较生成位置标签WB；其中位置标签WB的取值为0和1，当位置标签WB为0时，表示实时位置在标准区域之外，当位置标签WB为1时，表示实时位置在标准区域之内；
提取解锁记录中的解锁时间，并将解锁时间标记为JS；
通过公式
Figure FDA0003333872910000021
获取身份校验系数SJX；其中XS为移动支付平台的系统时间，α1和α2为比例系数，且α1和α2均为大于0的实数；
当身份校验系数SJX满足0≤SJX<L1时，则判定身份校验失败，生成并发送身份校验失败信号至支付预警模块；当身份校验系数SJX满足L1≤SJX时，则判定身份校验成功，生成身份标签和身份校验成功信号，并将身份校验成功信号发送至支付执行模块；所述身份标签包括身份验证成功标志和标签生成时间；
通过处理器将身份标签和身份校验信号的发送记录发送至数据存储模块进行存储；所述身份校验信号包括身份校验失败信号和身份校验成功信号。
2.用于执行权利要求1所述的一种移动支付平台的支付方法的支付系统，其特征在于，所述支付系统还包括处理器、身份校验模块、数据采集模块、数据分析模块、支付执行模块、支付预警模块和数据存储模块；
所述数据采集模块用于获取移动支付平台的平台检测数据；所述平台检测数据包括身份校验数据和购物模拟数据；将身份校验数据发送至身份校验模块，将购物模拟数据发送至数据分析模块；
所述数据分析模块根据购物模拟数据预测用户的购物评价标签，包括：
当数据分析模块接收到购物模拟数据之后，提取购物模拟数据中的实时位置、商店总数、运行轨迹和钱包余额，将实时位置、商店总数、运行轨迹和钱包余额经过数据归一化之后标记为输入数据；
获取购物预测模型；
将输入数据输入至购物预测模型获取输出结果，将输出结果经过数据反归一化之后标记为购物评价标签；所述购物评价标签即为输入数据对应的购物标签；
根据购物评价标签实现第三方支付平台的预启动，并将预启动的第三方支付平台标记为预选平台；
通过处理器将预选平台分别发送至支付执行模块和数据存储模块。
3.根据权利要求2所述的支付系统，其特征在于，所述支付执行模块用于控制移动支付平台的进行支付，包括：
当扫码设备对移动支付平台进行扫描时，通过数据存储模块获取身份标签；所述扫码设备包括NFC读取设备、二维码读取设备和条形码读取设备；
提取身份标签中的标签生成时间并标记为SSS；
通过公式SPX＝β1×(SSS-XS)获取时间评估系数SPX；其中β1为比例系数，且β1为大于0的实数；
当时间评估系数SPX满足SPX≤L2时，自动调取预选平台完成支付；否则，不自动调取预选平台。
4.根据权利要求2所述的支付系统，其特征在于，所述支付预警模块用于支付订单记录，并将支付订单记录加密处理之后发送至数据存储模块进行存储；所述支付订单记录包括支付金额、支付地址和支付时间。
5.根据权利要求2所述的支付系统，其特征在于，所述购物预测模型的获取具体包括以下步骤：
通过数据存储模块获取历史数据；所述历史数据包括消费记录和行动记录，所述消费记录包括支付记录和完成支付前N分钟的实时位置、商店总数、运行轨迹和钱包余额，其中支付记录包括付款标签和付款平台，所述付款平台为第三方支付平台中的任意一种；所述行动记录包括实时位置、商店总数、运行轨迹和钱包余额；其中N为时间比例系数，且N为大于0的实数；
为历史数据设置购物标签；
按照设定比例将历史数据对应的购物标签划分为训练集、测试集和校验集；所述设定比例包括3:1:1、4:1:1和5:2:2；
构建人工智能模型；所述人工智能模型包括误差逆向传播神经网络、RBF神经网络和深度卷积神经网络；
将训练集、测试集和校验集经过数据归一化之后输入至人工智能模型进行训练、测试和校验；将训练完成的人工智能模型标记为购物预测模型；
通过处理器将购物预测模型分别发送至数据存储模块和数据分析模块。
6.根据权利要求5所述的支付系统，其特征在于，所述行动记录的购物标签为00；所述消费记录的购物标签包括10、11、12和13，当购物标签为10时，表示支付未成功，当购物标签为11时，表示通过微信平台完成支付，当购物标签为12时，表示通过支付宝平台完成支付，当购物标签为13时，表示通过美团平台完成支付。
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