基于改进GA-SVM的电信客户欺诈的技术路线

编号年龄学历职业缴费方式开户时间费用变化

率

客户流失

1N3W3Z1T1H2F1NO 2N2W2Z2T2H2F2NO 3N1W3Z1T3H1F2YES 4N1W3Z1T2H1F1NO 5N1W1Z2T2H1F1NO 6N2W2Z3T3H1F3YES 7N3W1Z3T1H2F1YES 8N3W3Z1T1H2F1YES 9N2W2Z2T2H2F2NO 10N1W3Z1T3H1F2YES 11N1W3Z1T2H1F1NO 12N1W1Z2T2H1F1NO 13N2W2Z3T3H1F3YES 14N3W1Z3T1H2F1NO 15N3W3Z1T1H2F1NO 16N2W2Z2T2H2F2NO 17N1W3Z1T3H1F2YES 18N1W3Z1T2H1F1NO 19N1W1Z2T2H1F1NO 20N2W2Z3T3H1F3YES 21N3W1Z3T1H2F1NO 22N3W3Z1T1H2F1NO 23N2W2Z2T2H2F2NO 24N1W3Z1T3H1F2NO 25N1W3Z1T2H1F1NO 26N1W1Z2T2H1F1NO 27N2W2Z3T3H1F3NO 28N3W1Z3T1H2F1NO 29N3W3Z1T1H2F1NO 30N2W2Z2T2H2

编号年龄学历职业缴费方式开户时间费用变化

率

客户流失

1N3W3Z1T1H2F1NO 2N2W2Z2T2H2F2NO 3N1W3Z1T3H1F2YES 4N1W3Z1T2H1F1NO 5N1W1Z2T2H1F1NO 6N2W2Z3T3H1F3YES 7N3W1Z3T1H2F1YES 8N3W3Z1T1H2F1YES 9N2W2Z2T2H2F2NO 10N1W3Z1T3H1F2YES 11N1W3Z1T2H1F1NO 12N1W1Z2T2H1F1NO 13N2W2Z3T3H1F3YES 14N3W1Z3T1H2F1NO 15N3W3Z1T1H2F1NO 16N2W2Z2T2H2F2NO 17N1W3Z1T3H1F2YES 18N1W3Z1T2H1F1NO 19N1W1Z2T2H1F1NO 20N2W2Z3T3H1F3YES 21N3W1Z3T1H2F1NO 22N3W3Z1T1H2F1NO 23N2W2Z2T2H2F2NO 24N1W3Z1T3H1F2NO 25N1W3Z1T2H1F1NO 26N1W1Z2T2H1F1NO 27N2W2Z3T3H1F3NO 28N3W1Z3T1H2F1NO 29N3W3Z1T1H2F1NO 30N2W2Z2T2H2

上海大学毕业设计(论文)

目 录

摘要:------------------------------------------------------------------------------------------------------3 ABSTRACT--------------------------------------------------------------------------------------------------4 第一章 绪论-------------------------------------------------------------------------------------------- 5 1.1 课题研究背景-----------------------------------------------------------------------------------5 1.2 PID参数调整方法综述------------------------------------------------------------------

上海大学毕业设计(论文)

目 录

摘要:------------------------------------------------------------------------------------------------------3 ABSTRACT--------------------------------------------------------------------------------------------------4 第一章 绪论-------------------------------------------------------------------------------------------- 5 1.1 课题研究背景-----------------------------------------------------------------------------------5 1.2 PID参数调整方法综述------------------------------------------------------------------

基于SVM的手写体 基于SVM的手写体 SVM 汉字识别姓名： 姓名： 学号： 学号： 高长进 030601504福州大学数学与计算机科学学院

2012-2-15

福州大学毕业设计答辩讲稿

研究目的脱机手写体汉字识别作为汉字识别领域 中最难的课题， 中最难的课题，具有相当的研究价值和发 展前景。 展前景 为了探寻进行脱机手写体汉字识别的更 加实用有效的方法， 加实用有效的方法，本文讨论了利用支持 向量机SVM对脱机手写体汉字进行识别的 向量机 对脱机手写体汉字进行识别的 方法。 方法。

研究背景联机手写体汉字识别：难度小， 联机手写体汉字识别：难度小，发展成熟 脱机手写体汉字识别：难度高， 脱机手写体汉字识别：难度高，有待发展

研究意义理论意义 ：促进相关学科的发展与完善以及各 学科的相互融合与借鉴 应用价值 ：促进人机交互，加快信息流动，创 促进人机交互，加快信息流动， 造巨大的经济效益

2012-2-15

福州大学毕业设计答辩讲稿

研究方法特征提取算法1. 小波多网格特征提取法 2. 笔画密度投影法 3. 复合特征

分类识别算法1. 支持向量机算法 LIBSVM工具 2. LIBSVM工具2012-2-15 福州大学毕业设计答辩讲稿 4

图像预处理图像二值化

提出了改进的遗传算法与部分最小二乘回归相结合的最优辅助变量的选择方法。用遗传算法来选择变量时,编码方法简单,染色体的长度为候选变量的个数,每一位的取值(0或1)表示某个变量是否被选中,具有全局搜索性能的遗传算法与传统的变量选择方法相比可以比较准确地找到最(次)优解;同时部分最小二乘回归能够克服多元回归中常见的多重共线性问题,在样本点个数少于变量个数的

维普资讯 http://www.77cn.com.cn

第2卷 6

第1期

南京邮电大学学报 (自然科学版 )Junl f aj gU i r t o ot adT lcm u i t n ( aua S i c ) ora o N ni nv sy f s n e o m n ai s N tr ce e n e i P s e c o l n

Vo . 6 No 1 12 .

20 06年 2月

Fb 2 O e . 06

文章编号：6 35 3 ( 06 0 -0 60 17 -4 9 2 0 ) 1 7 -5 0

基于改进 G .L A P S算法的最优辅助变量选择及其在软测量建模中的应用刘瑞兰， 陈渭泉苏宏业2,,. I南京邮电大学自动化学院，江苏南京 20 0 1 3 0

\ .江大学工业控制

车辆保险的欺诈与反欺诈

摘要：车险市场发展中保险欺诈问题非常突出，文章研究从车险欺诈的方式入手，通过对车险欺诈行为的归类与介绍，分析当前我国车险欺诈的形成原因，提出解决方案。研究首先介绍汽车保险欺诈的具体类型，对我国的现实情况进行梳理，提出关注车险欺诈的必要性。其次，对车险欺诈的形成原因进行分析，明确我们不可以单一的认为汽车保险的欺诈是投保人本身的道德问题，实际上保险公司惜赔等仍然是影响这个情况的重要原因，而保险公司自身对于汽车保险的内部控制，以及保险法对于汽车保险欺诈等的规制不足，则是问题发展的另外的重要原因。再次，设计解决方案，希望可以借助保险公司做好汽车保险的理赔审核与内部控制，保险法则进一步强化对保险欺诈或者骗保问题的治理，被保险人正确认识和利用保险合同维护合法权益等降低车险欺诈发生可能。 关键词：车险；欺诈；骗保

目录

一、汽车保险欺诈行为类型及其现状 ....................................................................... 1 （一）投保人所实施的汽车保险欺诈行为 ................................................

Ｆ

技术专题!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

ｅａｔｒｕｅｓ

基于数据挖掘技术

的电信资费套餐设计

全小曼浙江大学管理学院硕士研究生

摘要"电信资费套餐是电信运营商进行客户关系管理的手段#能使客户受惠并提高运营商收益$使用数据挖掘技术可以制定资费套餐$首先介绍了数据挖掘的流程%并以外来务工人群为例进行了具体解释$然后%提出了运营商收益模型%可用来验证基于数据挖掘技术的资费套餐的有效性$最后%按照实际例子给出了具体的资费套餐设计和收益模型验证$关键字"数据挖掘%资费套餐%收益模型

ＧａｒｔｎｅｒＧｒｏｕｐ的一次高级技术调查将数据挖掘和人工

智能列为&未来三到五年内将对工业产生深远影响的五大关键技术’之首%并且还将并行处理体系和数据挖掘列为未来五年内投资焦点的十大新兴技术前两位$根据Ｇａｒｔｎｅｒ的&随着数据捕获(传输和存储技术的快速发ＨＰＣ研究表明%

展%用户将更多地需要采用新技术来挖掘市场价值%采用更为广阔的并行处理系统来创建新的商业增长点$’数据挖掘技术将在未来的数据计算中扮演越来越重要的角色［１］$

通信企业保存着客户的相关信息%如呼叫及计费等大量的数据%这些业务数据虽看似普通%却包含了客户管理方面

摘 要

科技发展日新月异，智能识别推陈出新。如今是信息化时期，数字识别在很多智能领域上运用广泛，拥有普遍的使用远景，因此探索这项技术有其重要的实际意义。由于手写数字在写法上千差万别，且数字间字形差别相对较小，使得识别系统的开发具有很大的挑战性。

当前手写数字识别采用的技术有Bayes判别法、决策树法、神经网络和支持向量机（Support Vector Machines，SVM）等。诞生于20世纪90年代的SVM技术是机器学习研究的热点，因其良好的泛化性能成为了数字识别领域的热门方法。

本开发系统借助MATLAB平台实现完成SVM的手写数字识别功能，同时与BP神经网络的识别作对比，并利用了MNIST数据库作扩展与分析。对识别的结果进行探究，得出使识别精准度出现误差的主要因素有手写体数字的规范程度、笔画字迹粗细和清晰，以及训练样本的数量等。

关键词 手写数字识别；神经网络；SVM

Abstract

I

Technological development changes rapidly, and intelligent recognition innovates constantly. In the

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基于Hadoop架构的数据驱动的SVM并行增量学习算法

作者：邳文君 宫秀军

来源：《计算机应用》2016年第11期

摘 要：针对传统支持向量机（SVM）算法难以处理大规模训练数据的困境，提出一种基于Hadoop的数据驱动的并行增量Adaboost-SVM算法（PIASVM）。利用集成学习策略，局部分类器处理一个分区的数据，融合其分类结果得到组合分类器；增量学习中用权值刻画样本的空间分布特性，对样本进行迭代加权，利用遗忘因子实现新增样本的选择及历史样本的淘汰；采用基于HBase的控制器组件用以调度迭代过程，持久化中间结果并减小MapReduce原有框架迭代过程中的带宽压力。多组实验结果表明，所提算法具有优良的加速比、扩展率和数据伸缩度，在保证分类精度的基础上提高了SVM算法对大规模数据的处理能力。

关键词：Hadoop；HBase；支持向量机；增量学习；集成学习；遗忘因子；控制器组件 中图分类号：TP311 文献标志码：A

文章编号：1001-9081（2016）11-3044-06 0