一种预付卡快速充值及查询系统的制作方法

1.本发明涉及快捷支付技术领域，具体为一种预付卡快速充值及查询系统。


背景技术：

2.目前，预付卡充值和查询系统已经得到了广泛的应用，主要涉及电子商务、游戏、公共事业等领域。现有的预付卡充值和查询系统一般由输入模块、验证模块、充值模块、查询模块和反馈模块等模块组成，用户需要输入预付卡号和密码信息，通过验证后才能进行充值或查询操作。这种系统的优点是操作简单、充值方便，但缺点是验证过程中存在安全性问题，比如预付卡信息被盗用等问题。另外，现有系统的充值和查询速度也比较慢，用户体验较差。为了解决这些问题，本技术提出了一种基于智能识别算法的预付卡快速充值查询系统，提高了验证的准确性和速度，增强了系统的安全性和用户体验。


技术实现要素：

3.本发明提供一种预付卡快速充值及查询系统，旨在解决上述背景技术提出的问题。
4.本发明是这样实现的，一种预付卡快速充值查询系统，包括输入模块：用户输入预付卡号、密码信息；识别模块：用于自动识别和解析用户输入信息；验证模块：用于验证用户输入的预付卡号、密码信息的有效性和真实性，确保充值操作的安全性和准确性；查询模块：对验证模块验证通过的用户，输入查询，可进行实时金额显示；自动充值模块：对验证模块验证通过的用户，输入充值金额，进行自动充值；充值结果反馈模块：用于及时反馈充值结果给用户，告知充值成功或失败的原因，并提供相关的解决方案。
5.其中，识别模块采用智能识别算法，自动快速地识别和解析用户输入的信息。
6.优选的，所述识别模块接收用户输入预付卡号和密码信息后，通过智能识别算法进行特征提取和选择，建立一个识别模型；识别模型对用户输入的信息进行识别和解析，提取出相关的信息；识别模块将识别和解析后的信息传递给验证模块进行验证，确保充值或查询操作的安全性和准确性。
7.优选的，所述验证模块接收来自识别模块传递过来的预付卡号、密码信息；对输入的预付卡号、密码信息进行验证，判断其有效性和真实性；验证通过后，将充值或查询请求传递给充值模块或查询模块进行处理；如果验证不通过，验证模块会返回相应的错误信息，提醒用户重新输入或采取其他措施。
8.优选的，验证模块将用户输入的预付卡号、密码和充值金额信息传递给充值模块，充值模块将用户输入的信息与预付卡系统进行数据交互和通信，自动完成充值操作，充值模块根据预付卡系统的接口和协议，将充值的金额添加到预付卡余额中；充
值模块将充值结果反馈给反馈模块，反馈模块将结果及时反馈给用户，告知充值成功或失败的原因，并提供相关的解决方案。
9.优选的，充值模块将充值结果传递给充值结果反馈模块；充值结果反馈模块将充值结果及时反馈给用户，告知充值成功或失败的原因，并提供相关的解决方案；如果充值成功，充值结果反馈模块会显示充值金额和当前预付卡余额，并提醒用户注意预付卡余额的变化；如果充值失败，充值结果反馈模块会显示失败原因，并提供相关的解决方案。
10.优选的，所述充值失败后的解决方案有重新输入预付卡号、密码信息或者联系客服解决问题。
11.优选的，所述智能识别算法中识别模型的构建方式包括如下步骤：步骤一，对预付卡号、密码输入信息进行预处理，去除噪声、归一化、降维，以减少输入数据的维度和复杂度，为后续的特征提取和选择做准备；步骤二，通过特征提取算法从预处理后的输入数据中提取出具代表性和区分性的特征，提高识别准确率和效率。特征提取算法可以采用pca、lda、ica等经典算法，也可以结合深度学习的卷积神经网络、循环神经网络等模型进行特征提取。
12.步骤三，通过特征选择算法从提取出的特征中选择特征子集，减少特征维度和冗余性，提高分类器的鲁棒性和泛化能力。
13.步骤四，建立一个识别模型，将提取和选择出的特征作为输入，通过训练和学习过程，建立起一个预测模型，实现对预付卡号、密码输入信息的智能识别和解析。
14.优选的，，所述步骤二中，特征提取算法采用pca、lda和ica算法。
15.由于采用上述方案，本发明的有益效果是：该发明通过智能识别算法和自动化充值流程，实现了预付卡快速充值和查询的效果，具体来说，通过识别模块的智能识别算法，自动识别和解析用户输入的预付卡号和密码信息，然后通过验证模块对用户输入的信息进行有效性和真实性的验证，确保充值操作的安全性和准确性。对于验证通过的用户，可以通过查询模块实时查询余额信息，或者通过自动充值模块输入充值金额自动完成充值操作，充值结果反馈模块及时反馈充值结果给用户，告知充值成功或失败的原因，并提供相关的解决方案。通过这种方式，该发明实现了快速、安全、准确、方便的预付卡充值和查询。。
实施方式
16.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
17.一种预付卡快速充值查询系统，包括输入模块：用户输入预付卡号、密码信息；识别模块：用于自动识别和解析用户输入信息；验证模块：用于验证用户输入的预付卡号、密码信息的有效性和真实性，确保充值操作的安全性和准确性；查询模块：对验证模块验证通过的用户，输入查询，可进行实时金额显示；自动充值模块：对验证模块验证通过的用户，输入充值金额，进行自动充值；充值结果反馈模块：用于及时反馈充值结果给用户，告知充值成功或失败的原因，
并提供相关的解决方案。
18.其中，识别模块采用智能识别算法，自动快速地识别和解析用户输入的信息。
19.在本实施方式中：首先，需要采集一定数量的预付卡号、密码等信息作为训练集。训练集需要具有代表性，覆盖不同种类的预付卡和不同类型的用户输入方式；接下来，针对采集到的训练集数据，识别模块需要对其进行特征提取和选择。这一过程中，可以采用常见的特征提取方法，如tf-idf、词频统计等。在特征选择方面，可以使用信息增益、卡方检验等算法；特征提取和选择完成后，需要使用机器学习算法建立一个识别模型，例如svm、决策树等。这一模型需要根据特征向量对用户输入的预付卡号、密码等信息进行自动识别和解析；识别模型建立后，需要通过不断优化来提高识别准确率和效率。可以通过增加训练集的数据量、改变特征选择方法、调整算法参数等方式进行优化；优化后的识别模型可以集成到预付卡快速充值查询系统中。在用户输入预付卡号、密码等信息后，识别模块自动识别和解析这些信息，并将识别结果传递给验证模块进行下一步处理；采用智能识别算法自动快速地识别和解析用户输入的信息，需要通过训练集的采集、特征提取和选择、建立识别模型、模型优化等一系列步骤。最终，优化后的识别模型集成到预付卡快速充值查询系统中，实现对用户输入信息的自动识别和解析，提高充值效率和准确率。
20.进一步的，所述识别模块接收用户输入预付卡号和密码信息后，通过智能识别算法进行特征提取和选择，建立一个识别模型；识别模型对用户输入的信息进行识别和解析，提取出相关的信息；识别模块将识别和解析后的信息传递给验证模块进行验证，确保充值或查询操作的安全性和准确性。
21.在本实施方式中，识别模块采用智能识别算法对用户输入的预付卡号、密码信息进行特征提取和选择，建立一个识别模型。该识别模型通过机器学习的方式不断优化和完善，能够识别多种不同格式和类型的预付卡号和密码信息，识别模型对用户输入的信息进行识别和解析，提取出相关的信息，如预付卡号、密码、卡类型、卡面额等信息，并将其格式化和标准化，便于后续的处理和验证；识别模块将识别和解析后的信息传递给验证模块进行验证。验证模块根据预设的规则和算法，对预付卡号、密码等信息进行验证，判断其有效性和真实性。如果验证通过，验证模块将充值或查询请求传递给充值模块或查询模块进行处理；如果验证不通过，验证模块会返回相应的错误信息，提醒用户重新输入或采取其他措施；识别模块通过智能识别算法对用户输入的预付卡号、密码等信息进行特征提取和选择，建立一个识别模型，并通过信息识别和解析将其转化为可处理的标准化数据，最后将其传递给验证模块进行验证，确保充值或查询操作的安全性和准确性。
22.进一步的，所述验证模块接收来自识别模块传递过来的预付卡号、密码信息；对输入的预付卡号、密码信息进行验证，判断其有效性和真实性；验证通过后，将充值或查询请求传递给充值模块或查询模块进行处理；如果验证不通过，验证模块会返回相应的错误信息，提醒用户重新输入或采取其他措施。
23.在本实施方式中：验证模块接收来自识别模块传递过来的预付卡号、密码信息；验证模块对预付卡号、密码信息进行格式验证，判断其是否符合预付卡系统的规范；验证模块对预付卡号、密码信息进行有效性验证，判断其是否存在于预付卡系统中；验证模块对预付卡号、密码信息进行真实性验证，通过与预付卡系统中的数据进行比对，判断其是否为真实有效的预付卡。
24.如果预付卡号、密码信息验证通过，验证模块将充值或查询请求传递给充值模块或查询模块进行处理；如果验证不通过，验证模块会返回相应的错误信息，提醒用户重新输入或采取其他措施，如联系客服等。
25.进一步的，验证模块将用户输入的预付卡号、密码和充值金额信息传递给充值模块，充值模块将用户输入的信息与预付卡系统进行数据交互和通信，自动完成充值操作，充值模块根据预付卡系统的接口和协议，将充值的金额添加到预付卡余额中；充值模块将充值结果反馈给反馈模块，反馈模块将结果及时反馈给用户，告知充值成功或失败的原因，并提供相关的解决方案。
26.充值模块将充值结果传递给充值结果反馈模块；充值结果反馈模块将充值结果及时反馈给用户，告知充值成功或失败的原因，并提供相关的解决方案；如果充值成功，充值结果反馈模块会显示充值金额和当前预付卡余额，并提醒用户注意预付卡余额的变化；如果充值失败，充值结果反馈模块会显示失败原因，并提供相关的解决方案。
27.所述充值失败后的解决方案有重新输入预付卡号、密码信息或者联系客服解决问题在本实施方式中：充值模块在接收到验证模块传递过来的预付卡号、密码和充值金额信息后，会将这些信息与预付卡系统进行数据交互和通信，以完成自动充值操作。在进行数据交互和通信时，充值模块需要遵循预付卡系统的接口和协议，按照规定的格式和方式进行数据传输。具体来说，充值模块会向预付卡系统发送一个充值请求，包括预付卡号、密码和充值金额等信息。预付卡系统在接收到这个请求后，会对请求进行验证和处理，如果验证通过，则会将充值金额添加到预付卡的余额中，并将充值结果反馈给充值模块。充值模块接收到充值结果后，会将结果传递给充值结果反馈模块，反馈模块会及时向用户反馈充值结果，告知充值是否成功，并提供相关的解决方案。如果充值成功，反馈模块会显示充值金额和当前预付卡余额，并提醒用户注意预付卡余额的变化；如果充值失败，反馈模块会显示失败原因，并提供相关的解决方案，用户可以根据提示进行相应的操作。
28.进一步的，所述智能识别算法中识别模型的构建方式包括如下步骤：步骤一，对预付卡号、密码输入信息进行预处理，去除噪声、归一化、降维，以减少输入数据的维度和复杂度，为后续的特征提取和选择做准备；步骤二，通过特征提取算法从预处理后的输入数据中提取出具代表性和区分性的特征，提高识别准确率和效率。特征提取算法可以采用pca、lda、ica等经典算法，也可以结合深度学习的卷积神经网络、循环神经网络等模型进行特征提取。
29.步骤三，通过特征选择算法从提取出的特征中选择特征子集，减少特征维度和冗余性，提高分类器的鲁棒性和泛化能力。
30.步骤四，建立一个识别模型，将提取和选择出的特征作为输入，通过训练和学习过程，建立起一个预测模型，实现对预付卡号、密码输入信息的智能识别和解析。
31.进一步的，所述步骤二中，特征提取算法采用pca、lda和ica算法。
32.在本实施方式中，预处理步骤可以帮助去除输入数据中的噪声和异常值，将数据进行归一化和降维，提高后续算法的效率和准确性。特征提取算法可以从处理后的数据中提取出最具代表性和区分性的特征，以帮助识别模型更好地区分和分类不同的预付卡号和密码输入。特征选择算法可以进一步减少特征的维度和冗余性，提高识别模型的鲁棒性和
泛化能力。最终建立的识别模型可以对输入信息进行分类和预测，实现对预付卡号、密码输入信息的智能识别和解析；其中，pca是一种无监督降维方法，通过对数据的协方差矩阵进行特征值分解，提取出主成分，从而实现对数据的降维；lda是一种有监督的降维方法，能够将数据投影到低维空间中，并且保留原始数据的分类信息；ica是一种独立成分分析方法，通过对数据进行独立分解，提取出相互独立的成分，从而实现对数据的特征提取。这些算法的选择可以根据具体情况进行调整和优化。
33.上述对实施例的描述是为了便于该技术领域的普通技术人员能理解和使用本发明。熟悉本领域技术人员显然可以容易的对这些实施例做出各种修改，并把在此说明的一般原理应用到其他实施例中，而不必经过创造性的劳动。因此，本发明不限于上述实施例。本领域技术人员根据本发明的原理，不脱离本发明的范畴所做出的改进和修改都应该在本发明的保护范围之内以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种预付卡快速充值查询系统，其特征在于：包括输入模块：用户输入预付卡号、密码信息；识别模块：用于自动识别和解析用户输入信息；验证模块：用于验证用户输入的预付卡号、密码信息的有效性和真实性，确保充值操作的安全性和准确性；查询模块：对验证模块验证通过的用户，输入查询，可进行实时金额显示；自动充值模块：对验证模块验证通过的用户，输入充值金额，进行自动充值；充值结果反馈模块：用于及时反馈充值结果给用户，告知充值成功或失败的原因，并提供相关的解决方案；其中，识别模块采用智能识别算法，自动快速地识别和解析用户输入的信息。2.根据权利要求1所述的一种预付卡快速充值及查询系统，其特征在于：所述识别模块接收用户输入预付卡号和密码信息后，通过智能识别算法进行特征提取和选择，建立一个识别模型；识别模型对用户输入的信息进行识别和解析，提取出相关的信息；识别模块将识别和解析后的信息传递给验证模块进行验证，确保充值或查询操作的安全性和准确性。3.根据权利要求2所述的一种预付卡快速充值及查询系统，其特征在于：所述验证模块接收来自识别模块传递过来的预付卡号、密码信息；对输入的预付卡号、密码信息进行验证，判断其有效性和真实性；验证通过后，将充值或查询请求传递给充值模块或查询模块进行处理；如果验证不通过，验证模块会返回相应的错误信息，提醒用户重新输入或采取其他措施。4.根据权利要求3所述的一种预付卡快速充值及查询系统，其特征在于：验证模块将用户输入的预付卡号、密码和充值金额信息传递给充值模块，充值模块将用户输入的信息与预付卡系统进行数据交互和通信，自动完成充值操作，充值模块根据预付卡系统的接口和协议，将充值的金额添加到预付卡余额中；充值模块将充值结果反馈给反馈模块，反馈模块将结果及时反馈给用户，告知充值成功或失败的原因，并提供相关的解决方案。5.根据权利要求4所述的一种预付卡快速充值及查询系统，其特征在于：充值模块将充值结果传递给充值结果反馈模块；充值结果反馈模块将充值结果及时反馈给用户，告知充值成功或失败的原因，并提供相关的解决方案；如果充值成功，充值结果反馈模块会显示充值金额和当前预付卡余额，并提醒用户注意预付卡余额的变化；如果充值失败，充值结果反馈模块会显示失败原因，并提供相关的解决方案。6.根据权利要求2所述的一种预付卡快速充值及查询系统，其特征在于：所述充值失败后的解决方案有重新输入预付卡号、密码信息或者联系客服解决问题。7.根据权利要求2-6所述的一种预付卡快速充值及查询系统，其特征在于：所述智能识别算法中识别模型的构建方式包括如下步骤：步骤一，对预付卡号、密码输入信息进行预处理，去除噪声、归一化、降维，以减少输入数据的维度和复杂度，为后续的特征提取和选择做准备；步骤二，通过特征提取算法从预处理后的输入数据中提取出具代表性和区分性的特征，提高识别准确率和效率。特征提取算法可以采用pca、lda、ica等经典算法，也可以结合
深度学习的卷积神经网络、循环神经网络等模型进行特征提取；步骤三，通过特征选择算法从提取出的特征中选择特征子集，减少特征维度和冗余性，提高分类器的鲁棒性和泛化能力；步骤四，建立一个识别模型，将提取和选择出的特征作为输入，通过训练和学习过程，建立起一个预测模型，实现对预付卡号、密码输入信息的智能识别和解析。8.根据权利要求7所述的一种预付卡快速充值及查询系统，其特征在于：所述步骤二中，特征提取算法采用pca、lda和ica算法。

技术总结
本发明涉及快捷支付技术领域，提供了一种预付卡快速充值及查询系统，包括输入模块：用户输入预付卡号、密码信息；识别模块：用于自动识别和解析用户输入信息；验证模块：用于验证用户输入的预付卡号、密码信息的有效性和真实性，确保充值操作的安全性和准确性；查询模块：对验证模块验证通过的用户，输入查询，可进行实时金额显示；自动充值模块；充值结果反馈模块；解决预付卡充值和查询过程中的一系列问题，包括用户输入信息的准确性、充值和查询的效率、充值结果的反馈及时性等；通过采用智能识别算法、自动化充值和实时查询等技术，提高了预付卡充值和查询的便捷性、安全性和准确性，提高了用户的满意度和体验。提高了用户的满意度和体验。


技术研发人员：华赟晓
受保护的技术使用者：无锡苏民通电子商务有限公司
技术研发日：2023.05.18
技术公布日：2023/8/9