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应用于信用卡欺诈检测的Encoder-LSTM深度学习模型及其方法

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应用于信用卡欺诈检测的Encoder‑LSTM深度学习模型及方法，其特征在于，分为两个部分：第一部分是自编码器，该部分主要用于提取中间状态的低维特征。自编码器作为分类器进行训练后，将自编码阶段的中间状态作为LSTM模型的输入，在输入之前需对数据进行重新整理，以适应于LSTM网络的输入；第二部分是LSTM网络，该部分主要用于分析信用卡交易之间的相关性，将经过自编码器提取出低维重构特征向量输入LSTM网络，设置相关超参数，使用自适应矩估计优化器，对信用卡交易内部之间的相关性进行挖掘，进而达到检测出欺诈交易的目的。

著录项

公开/公告号CN111275098A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-06-12

原文格式PDF
申请/专利权人同济大学;
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申请/专利号CN202010055505.3
发明设计人王俊丽;韩冲;杨丽;吴雨茜;
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申请日2020-01-17
分类号
代理机构上海科律专利代理事务所(特殊普通合伙);
代理人叶凤
地址 200092 上海市杨浦区四平路1239号
入库时间 2023-12-17 09:21:04

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-07-07

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20200117

实质审查的生效
2020-06-12

公开

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