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基于模糊二范数无核二次曲面支持向量机的信用卡欺诈检测研究
 
     论文目录
 
摘要第2-4页
Abstract第4-6页
1 绪论第9-23页
    1.1 研究背景和意义第9-13页
        1.1.1 研究背景第9-12页
        1.1.2 研究意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状及发展趋势第13-19页
        1.2.1 国内外研究现状第13-15页
        1.2.2 国内外研究趋势和方法第15-19页
    1.3 研究内容与目标第19-20页
        1.3.1 研究内容第19页
        1.3.2 研究目标第19-20页
    1.4 论文结构和技术路线第20-23页
2 信用卡欺诈风险及相关检测技术综述第23-34页
    2.1 信用卡风险概述第23-25页
    2.2 信用卡欺诈预防和识别第25-26页
    2.3 不平衡分类问题简介第26-34页
        2.3.1 不平衡数据定义第26页
        2.3.2 不平衡分类面临的挑战第26-27页
        2.3.3 不平衡分类方法第27-31页
        2.3.4 现有文献不足第31-34页
3 基于F2QSSVM模型的信用卡欺诈检测模型构建第34-42页
    3.1 F2NQSSVM模型原理第34-37页
        3.1.1 二次中心曲面和二次间隔距离第34-35页
        3.1.2 模糊隶属度函数第35-36页
        3.1.3 F2NQSSVM模型第36-37页
    3.2 F2NQSSVM模型简化第37-39页
    3.3 基于F2NQSSVM模型的构建过程第39-42页
        3.3.1 计算每个特征的重要度第40页
        3.3.2 确定初始二次分类曲面第40页
        3.3.3 确定每个样本的模糊隶属度第40-41页
        3.3.4 F2NQSSVM模型训练和检测第41-42页
4 基于F2NQSSVM的信用卡欺诈检测实验分析及验证第42-60页
    4.1 基于F2NQSSVM的信用卡欺诈检测模型实验分析第43-53页
        4.1.1 数据来源第43-44页
        4.1.2 数据属性第44-45页
        4.1.3 数据预处理第45-49页
        4.1.4 F2NQSSVM模型训练第49-51页
        4.1.5 模型输出和检测结果第51-53页
    4.2 基于F2NQSSVM的信用卡欺诈检测模型验证第53-60页
        4.2.1 验证结果分析第55-60页
5 结论及展望第60-63页
    5.1 本研究工作总结第60-61页
    5.2 结论及建议第61-62页
    5.3 未来研究展望第62-63页
附录-申请信用卡时重要特征选择调查访谈第63-66页
参考文献第66-73页
后记第73-74页

 
 
论文编号BS3313792,这篇论文共74
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