Neuronale netze und betrugserkennung
Yapay sinir ağları ve sahtekarlık analizi
- Tez No: 158419
- Danışmanlar: PROF. DR. HALDUN AKPINAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2005
- Dil: Almanca
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 81
Özet
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Özet (Çeviri)
ZUSAMMENFASSUNG In diesem Beitrag erklârte ich Definition und Arbeitsweise kiinstliche neuronale Netze und Konzepte fiir Betrugserkennung. In diesem Arbeit wird die historische Entwicklung von kiinstliche Neuronale Netze ausführlich gemacht. Arbeitsweise des Eingabe-, Aktivierungs-, Ausgabefunktionen und Lernalgorithmen wird gezeigt. Es hat zwei wesentliche Anwendungsbeispiele gegeben: adaptive Klassifikation mit einer MLP (Multi-Layer Perception) und einlagiges lineares Netz des Kohonen-SOMs. So Verwendung einer Anwendung wird dargestellt. Kombination dieser KNN-Algorithmen mit Betrugserkennungs-Methoden ermöglicht guten Ergebnisse der Betrugsaufdeckung von 95% bei 100% Vertrauen in die Entscheidung. Dies bedeutet eine Ersparnis von ca. 17 Mill. Euro pro Jahr. Um diese Algorithmen im laufenden Betrieb einzusetzen, ist basierend auf diesen Ergebnissen ist weitere Arbeit nötig. Dazu mu6 man transaktionsbegleitende Uberwachung eines data warehouse umstrukturiert werden zu online- Algorithmen, die die laufenden Ânderungen des Betrugsverhaltens automatisch in einer verânderten Regelbasis und verânderten Diagnosegewichten reflektieren. 68
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