改进利益驱动神经网络在欺诈信息的应用研究
Application research of improved interest-driven neural network in fraud information
1. 天津大学仁爱学院 计算机科学与软件系, 天津 301636
2. 天津中德应用技术大学 软件与通信学院, 天津 300350
摘要
为了研究个体收益和代价实现总体净收益的最大化问题，提出了利益驱动的人工神经网络（ANN）分类方法。该方法引入了惩罚函数，根据实例不同的重要程度对不同实例的误分类给予可变惩罚，并在之后对净利益进行最大化处理。为了生成对个体的惩罚，参照每个实例的收益，通过改变函数值对误差平方和函数进行了修改，提出了七个不同版本的ANN模型。两个欺诈信息的实验结果表明，与原ANN、决策树和朴素贝叶斯分类器相比，所提模型的不同版本在净利润项上的性能优于其他方法，而且能够针对不同的数据集采用不同的权值生成方式。
基金项目
天津市科技计划项目技术创新引导专项优秀科技特派员项目(18JCTPJC51800)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.09.0532
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第12期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3590-3593
文章编号: 1001-3695(2020)12-014-3590-04
发布历史
[2020-12-05] 印刷出版
引用本文
孙林娟, 贾月辉. 改进利益驱动神经网络在欺诈信息的应用研究 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (12): 3590-3593. (Sun Linjuan, Jia Yuehui. Application research of improved interest-driven neural network in fraud information [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (12): 3590-3593. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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