本文關(guān)鍵詞：基于部分稀疏支持向量機(jī)的保險(xiǎn)欺詐預(yù)警研究

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【摘要】：改革開(kāi)放以來(lái),隨著國(guó)家對(duì)保險(xiǎn)事業(yè)的推動(dòng)及改革,我國(guó)的保險(xiǎn)行業(yè)高速發(fā)展并取得了矚目的成就.但我國(guó)保險(xiǎn)業(yè)起步晚,法制法規(guī)及監(jiān)管手段不太健全,導(dǎo)致了保險(xiǎn)欺詐行為呈現(xiàn)高發(fā)態(tài)勢(shì).同時(shí),保險(xiǎn)欺詐問(wèn)題也是一個(gè)國(guó)際性難題.面對(duì)巨額的利益損失以及更加專(zhuān)業(yè)的保單數(shù)據(jù),國(guó)內(nèi)保險(xiǎn)公司亟需科學(xué)的保險(xiǎn)欺詐預(yù)警模型,能通過(guò)對(duì)歷史保單數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析,有效識(shí)別保險(xiǎn)欺詐.利用支持向量機(jī)的理論建立一個(gè)二次規(guī)劃模型可以解決保險(xiǎn)欺詐的識(shí)別問(wèn)題.由于在歷史數(shù)據(jù)中問(wèn)題保單的數(shù)量明顯少于正常保單的數(shù)量,在通過(guò)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)很有可能將問(wèn)題保單識(shí)別為正常保單,從而影響預(yù)警效果.為了減小上述事件發(fā)生的可能性,本文提出用部分稀疏的方法來(lái)減少歷史數(shù)據(jù)中正常保單的數(shù)量,得到一個(gè)帶稀疏約束的二次規(guī)劃模型,使數(shù)據(jù)更具平衡性并使模型的預(yù)警效果更優(yōu).對(duì)于該模型給出了一個(gè)稀疏投影算法,并證明了算法的收斂性.通過(guò)數(shù)值實(shí)驗(yàn)說(shuō)明該算法與已有算法相比具有更好的數(shù)值表現(xiàn).
【關(guān)鍵詞】：保險(xiǎn)欺詐預(yù)警 不平衡數(shù)據(jù) 最小二乘支持向量機(jī) 帶稀疏約束的極小化問(wèn)題 投影算法
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：F842;TP18
【目錄】：

• 致謝5-6
• 中文摘要6-7
• ABSTRACT7-9
• 第一章 緒論9-15
• 1.1 二分類(lèi)問(wèn)題9-10
• 1.2 支持向量機(jī)10-14
• 1.2.1 線(xiàn)性可分支持向量機(jī)10-12
• 1.2.2 最小二乘支持向量機(jī)12-14
• 1.3 論文結(jié)構(gòu)14-15
• 第二章 保險(xiǎn)欺詐預(yù)警的稀疏優(yōu)化模型15-21
• 2.1 不平衡數(shù)據(jù)15-16
• 2.2 稀疏優(yōu)化回顧16-17
• 2.3 新模型的建立17-21
• 第三章 部分稀疏約束優(yōu)化問(wèn)題理論與算法21-34
• 3.1 最優(yōu)性條件21-23
• 3.2 投影子問(wèn)題23-26
• 3.3 投影算法與收斂性26-30
• 3.4 數(shù)值實(shí)驗(yàn)30-34
• 第四章 結(jié)論34-35
• 參考文獻(xiàn)35-38
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集38

【相似文獻(xiàn)】

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