12、智能欺诈检测系统：神经网络与遗传算法的应用

智能欺诈检测系统：神经网络与遗传算法的应用

在当今数字化时代，欺诈行为日益猖獗，给金融、商业等领域带来了巨大的损失。为了有效应对欺诈问题，智能系统应运而生。本文将详细介绍神经网络和遗传算法在欺诈检测中的应用，包括它们的原理、操作步骤以及实际案例。

1. 神经网络

神经网络是一类成熟的非线性建模技术，最初被设计为大脑的计算模型。它由许多相互连接的处理单元组成，每个单元执行一些简单的数值运算，并通过加权连接将结果传递给相邻单元。通过调整连接权重，网络可以改变其对外部刺激或输入模式的功能响应。

• 基本原理
  • 人工神经元是生物神经元的模拟，其基本特征包括输入 - 输出连接、输入活动的求和装置以及应用于求和输入活动的激活函数，以确定节点的响应水平和输出。
  • 多层前馈网络通过激活脉冲的前向传递（节点到节点、层到层）处理信息，网络的响应是输出层出现的激活向量。
  • 神经网络可以看作是将输入空间映射到输出空间的功能有向图，通常形式为 $R^n \rightarrow R^m$，其中 $n$ 是输入节点的数量，$m$ 是输出节点的数量。
  • 为了实现特定的映射，需要一种设置权重的方案，这引入了训练或学习算法的概念。在监督学习中，学习算法通过指定一组配对的输入 - 输出实例来设置权重，以消除与期望映射示例不兼容的配置。

下面是一个简单的神经网络结构示例：

Hidden layers 
Output