1.一种虚拟资源请求方法，其特征在于，包括：

接收用户端发送的虚拟资源请求，并检测所述虚拟资源请求是否关联了抵押资源，所述虚拟资源请求包含多个虚拟资源申请；所述虚拟资源请求用于向虚拟资源系统请求虚拟资源；

若所述虚拟资源请求关联了抵押资源，则根据所述虚拟资源请求进行虚拟资源申请，并在虚拟资源申请受理后，创建授信账户，并根据所述虚拟资源请求关联的抵押资源确定所述授信账户的授信额度；

获取所述虚拟资源请求所请求的资金额度，判断所述资金额度是否低于所述授信额度；

若所述资金额度低于所述授信额度，则获取各个所述虚拟资源申请的状态，并将各个所述虚拟资源申请中状态为处理中的虚拟资源申请进行关联，对关联后的虚拟资源申请进行扣款，包括：按照虚拟资源申请的资金模式将各个所述虚拟资源申请中状态为处理中的虚拟资源申请进行关联，将多个虚拟资源申请中除按照资金模式关联在一起的虚拟资源申请外，剩余的按照虚拟资源申请的资金来源将各个所述虚拟资源申请中状态为处理中的虚拟资源申请进行关联，若还有剩余的虚拟资源申请，按照虚拟资源申请的先后时间将各个所述虚拟资源申请中状态为处理中的虚拟资源申请进行关联；

检测所述虚拟资源请求包含的虚拟资源申请数目是否低于预设虚拟资源申请数目阈值；

若所述虚拟资源请求包含的虚拟资源申请数目低于所述预设虚拟资源申请数目阈值，则执行所述获取所述虚拟资源请求所请求的资金额度，判断所述资金额度是否低于所述授信额度；

若所述虚拟资源请求包含的虚拟资源申请数目等于或高于所述预设虚拟资源申请数目阈值，则生成虚拟资源请求失败信息，所述虚拟资源请求失败信息携带所述预设虚拟资源申请数目阈值；

所述根据所述虚拟资源请求关联的抵押资源确定所述授信账户的授信额度包括：

获取预设数目个抵押资源样本及每个抵押资源样本确定的授信额度，分别对每个抵押资源样本确定的授信额度进行归一化处理；其中，基于转化公式对授信额度进行归一化处理，转化公式为：根据所述预设数目个抵押资源样本建立抵押资源样本矩阵；

建立反向传播BP神经网络，所述BP神经网络包括输入层、隐层和输出层，所述输入层的节点数根据所述抵押资源样本矩阵中抵押资源样本的数目确定，所述输出层的节点数为一个，所述隐层的节点数根据所述输入层的节点数和所述输出层的节点数确定；

根据所述抵押资源样本矩阵和归一化处理后每个抵押资源样本确定的授信额度，对所述BP神经网络进行训练，并在所述BP神经网络训练完成后，基于训练好的BP神经网络根据所述虚拟资源请求关联的抵押资源确定所述授信账户的授信额度，包括：使用所述抵押资源样本和归一化后的授信额度对BP神经网络模型进行一轮训练后，计算网络全局误差：

2.如权利要求1所述的虚拟资源请求方法，其特征在于，所述对关联后的虚拟资源申请进行扣款包括：按照虚拟资源申请的结算时间对关联后的虚拟资源申请进行排序，或者，接收所述用户端发送的排序规则，根据所述排序规则对关联后的虚拟资源申请进行排序；

根据排序结果进行扣款。

3.如权利要求1所述的虚拟资源请求方法，其特征在于，还包括：

若扣款成功，则生成扣款成功信息；

若扣款失败后，则生成扣款失败信息，检测所述扣款失败信息是否为部分扣款失败；

若所述扣款失败信息为部分扣款失败，则获取实际总扣款金额和计划总扣款金额，根据所述实际总扣款金额和所述计划总扣款金额确定关联后的虚拟资源申请中每笔虚拟资源申请的实际扣款金额。

4.一种虚拟资源请求终端设备，其特征在于，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如下步骤：接收用户端发送的虚拟资源请求，并检测所述虚拟资源请求是否关联了抵押资源，所述虚拟资源请求包含多个虚拟资源申请；所述虚拟资源请求用于向虚拟资源系统请求虚拟资源；

若所述虚拟资源请求关联了抵押资源，则根据所述虚拟资源请求进行虚拟资源申请，并在虚拟资源申请受理后，创建授信账户，并根据所述虚拟资源请求关联的抵押资源确定所述授信账户的授信额度；

获取所述虚拟资源请求所请求的资金额度，判断所述资金额度是否低于所述授信额度；

若所述资金额度低于所述授信额度，则获取各个所述虚拟资源申请的状态，并将各个所述虚拟资源申请中状态为处理中的虚拟资源申请进行关联，对关联后的虚拟资源申请进行扣款，包括：按照虚拟资源申请的资金模式将各个所述虚拟资源申请中状态为处理中的虚拟资源申请进行关联，将多个虚拟资源申请中除按照资金模式关联在一起的虚拟资源申请外，剩余的按照虚拟资源申请的资金来源将各个所述虚拟资源申请中状态为处理中的虚拟资源申请进行关联，若还有剩余的虚拟资源申请，按照虚拟资源申请的先后时间将各个所述虚拟资源申请中状态为处理中的虚拟资源申请进行关联；

检测所述虚拟资源请求包含的虚拟资源申请数目是否低于预设虚拟资源申请数目阈值；

若所述虚拟资源请求包含的虚拟资源申请数目低于所述预设虚拟资源申请数目阈值，则执行所述获取所述虚拟资源请求所请求的资金额度，判断所述资金额度是否低于所述授信额度；

若所述虚拟资源请求包含的虚拟资源申请数目等于或高于所述预设虚拟资源申请数目阈值，则生成虚拟资源请求失败信息，所述虚拟资源请求失败信息携带所述预设虚拟资源申请数目阈值所述根据所述虚拟资源请求关联的抵押资源确定所述授信账户的授信额度包括：获取预设数目个抵押资源样本及每个抵押资源样本确定的授信额度，分别对每个抵押资源样本确定的授信额度进行归一化处理；其中，基于转化公式对授信额度进行归一化处理，转化公式为：根据所述预设数目个抵押资源样本建立抵押资源样本矩阵；

建立反向传播BP神经网络，所述BP神经网络包括输入层、隐层和输出层，所述输入层的节点数根据所述抵押资源样本矩阵中抵押资源样本的数目确定，所述输出层的节点数为一个，所述隐层的节点数根据所述输入层的节点数和所述输出层的节点数确定；

根据所述抵押资源样本矩阵和归一化处理后每个抵押资源样本确定的授信额度，对所述BP神经网络进行训练，并在所述BP神经网络训练完成后，基于训练好的BP神经网络根据所述虚拟资源请求关联的抵押资源确定所述授信账户的授信额度，包括：使用所述抵押资源样本和归一化后的授信额度对BP神经网络模型进行一轮训练后，计算网络全局误差：

5.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至3任一项所述虚拟资源请求方法的步骤。