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基于SVM的报税欺诈检测 总被引:1,自引:0,他引:1
税收申报欺诈检测是税务机关税收征管和稽查中面临的一个重要问题。该文提出了一种基于SVM的税收中报欺诈检测方法。首先用采样来的企业经营和财务数据训练好.个SVM识别系统,然后用这个SVM识别系统判断一个企业的报税额是否真实。实验结果说明该打法是一种有效的疗法,在31个测试样本中,检测精度达87.10%,比基于See5.0的方法高3.23%,而训练时间只需1.708。 相似文献
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研究信用卡安全优化设计问题,信用卡欺诈数据具有高维数和稀疏性,由于欺诈样本数据的冗余特征,导致传统检测方法不能很好的识别信用卡欺诈行为,导致检测准确率低.为了提高信用卡欺诈检测准确率,提出一种支持向量机的信用卡欺诈检测方法.首先用采样来的信用卡消费数据训练好一个支持向量机检测系统,然后用支持向量机检测系统对一父信用卡消费行为进行检测,判断是否为欺诈交易行为.对某商业银行的信用卡消费情况进行测试实验,实验结果显示,采用支持向量机的信用卡欺诈检测精度达到95%以上,且检测时间只有0.565秒,说明提出的检测是一种有效的信用卡检测方法. 相似文献
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为有效发现道路交通拥堵状态,提出基于增量式贝叶斯分类器的交通拥堵判别方法.该方法把交通拥堵是否发生看成是特殊的分类问题,选取增量式贝叶斯分类器,根据以往是否发生交通拥堵的检测数据,即分别把在发生交通拥堵和不发生交通拥堵两种情况下的交通参数作为特征参数对其进行训练,然后用得到的分类器对检测到的交通参数进行分类,判别是否发生交通拥堵.微观交通仿真数据表明该方法的可行性和有效性. 相似文献
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基于聚类的神经网络分类模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
税务稽查选案是税务机关在税收征管和稽查中面临的一个重要问题.提出一种基于聚类的神经网络分类模型用于选案.首先采用聚类方法将样本分为不同的子类,在此基础上,构建了欺诈检测的神经网络分类模型,提高了分类的精度和效率.通过对采集的申报数据进行测试,表明本文提出方法的有效性. 相似文献
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贝叶斯分类在入侵检测中的应用研究 总被引:2,自引:0,他引:2
根据分类技术建立入侵检测模型的思路,构造了一个基于贝叶斯分类的入侵检测原型系统。为了解决该方法存在的训练数据集问题,本文改进了现有的贝叶斯分类算法,提出了利用未标记数据提高贝叶斯分类器性能的方法。实验表明,这种方法取得了很好的效果。 相似文献