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基于多层神经网络的洗钱风险评估方法

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摘要

为了侦破采用信息技术手段的犯罪活动,需要强大的计算机智能系统.为此,提出一种利用神经网络,对银行客户潜在洗钱风险进行分类的方法,作为完整系统的部分支持.利用主元分析确定最合适的数据集,依靠L-M 和贝叶斯正则化方法来训练最优效果的网络.实验结果表明,神经网络在解决目标问题的过程中比较有效.

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来源
《计算机工程》 |2010年第22期|181-183|共3页
作者
徐璘俊; 杨建刚;
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作者单位

浙江大学计算机科学与技术学院;

杭州310027;

浙江大学计算机科学与技术学院;

杭州310027;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机网络;
关键词
反洗钱; 智能数据分类; BP 神经网络; 贝叶斯正则;

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