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J-GLOBAL ID：201102232363014060   整理番号：11A1200616

ラジアル基底関数ニューラルネットワークに基づく不審取引検出モデル

Suspicious transaction detection model based on Radial Basis Function Neural Network

著者 (3件)： Lv Lin-tao (School of Computer Sci. and Engineering,Xi’an Univ. of Technol., Shaanxi, Xi’an) ,  JI Na (School of Computer Sci. and Engineering,Xi’an Univ. of Technol., Shaanxi, Xi’an) ,  ZHANG Jiu-long (School of Computer Sci. and Engineering,Xi’an Univ. of Technol., Shaanxi, Xi’an)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 46  号： 3  ページ： 207-210  発行年： 2010年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 財政的分野における国内外での不審取引の低い検出率に照準を定めて,ラジアル基底関数(RBF)ニューラルネットワークの解析を用いて,反貨幣洗浄のためのAPC-IIIクラスタリングアルゴリズムと再帰的最小二乗法(RLS)アルゴリズムに基づくRBFニューラルネットワークモデルを提案した。APC-IIIクラスタリングアルゴリズムを,隠れ層におけるRBFの変数を測定するために使用して,RLSアルゴリズムを採用して,隠れ層と焼出量層の間の接続の重みづけを更新した。提案方法を,パターン認識(SVM)と異常値検出法に対して比較して,それは,この提案方法が最高の検出率と最低の擬陽性比率を有することを示した。このように,このモデルは理論的で実用的値を持つことを証明した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *動径基底関数 ,  モデル ,  取引 ,  検出 ,  アルゴリズム ,  パターン認識 ,  最小二乗法
準シソーラス用語： *ラジアル基底関数 ,  ニューラルネットワークモデル ,  クラスタリングアルゴリズム

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： ラジアル基底関数 ,  ニューラルネットワーク ,  取引 ,  モデル