A Sampling Diagnostics Model for Neural System Training Optimization

机译：神经系统训练优化的采样诊断模型

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This paper describes a hybrid-sampling model for bank fraud diagnosis, including those for multiple frauds in a banking system. The Multi-Layer Perceptron (MLP) network was used to analyze similarity, together with a statistical optimization model for sampling, to reduce the volume of used data in the diagnostics phase. The created MLP was utilized for banking transactions learning, in order to detect frauds. This neural network was tested with different configurations to improve diagnosis. The hybrid-sampling model was also employed to improve training results. The results have shown that the optimization strategy reduced the database volume and improved the learning process, presenting similar precisions to diagnose frauds detection, within this hybrid-sampling model.

机译：本文介绍了一个用于银行欺诈诊断的混合采样模型，包括银行系统中多个欺诈的模型。多层的Perceptron（MLP）网络用于分析相似性，以及用于采样的统计优化模型，以减少诊断阶段中使用的数据的体积。创建的MLP用于学习银行交易，以检测欺诈。这种神经网络用不同的配置进行了测试，以改善诊断。混合抽样模型也用于改善培训结果。结果表明，优化策略降低了数据库卷并改善了学习过程，在该混合采样模型中呈现类似的精度诊断欺诈检测。

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来源
《International Conference on Information Technology - New Generations》|2013年||共8页
会议地点
作者
Denis Avila Montini; Gustavo Ravanhani Matuck; Adilson Marques da Cunha; Luiz Alberto Vieira Dias; Alexandre Lima Possebon Ribeiro; Alessandra Avila Montini;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 G20-53;
关键词
Model-Based Software Development; Statistical Sampling Model; Neural Networks; MLP; Banking Frauds Detection;

机译：基于模型的软件开发;统计抽样模型;神经网络;MLP;银行欺诈检测;

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