【摘 要】
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由于信用卡的使用量不断的增加,网络的规模为断的扩张,对系统的可靠性的要求也越来越高,从而要注提高交易的成功率,减少易常的产生,维护用户的利益和银行的声誉.解决方法之一
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由于信用卡的使用量不断的增加,网络的规模为断的扩张,对系统的可靠性的要求也越来越高,从而要注提高交易的成功率,减少易常的产生,维护用户的利益和银行的声誉.解决方法之一就是对异常交易发生的时间序列进行数据发掘/知识发现,发现其内部隐藏的、潜在异常交易发生模式,实现对发生异常交易情况的预测,以利于系统的维护和管理.传统预测方法一般是基于统计学的,主要通过建立数学模型的方法来实现预测,但是建立合适的数模型本射是一件相当困难的工作.本论文采购员用的预测方法是直接从日常交易所记录的大量数据中发现预测模型,即以前馈神经网络为主,结合其它计算智能方法,对这些数据进行发掘,从中发现异常交易发生的时序模式.该文针对时间序列数据发掘问题,提出了新的思路和决解方案.这种思路和方案原则上可以用来解决类似的时序分析问题.
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