33、利用粒子群优化分类器与套索回归最大化假印度货币预测的准确性

利用粒子群优化分类器与套索回归最大化假印度货币预测的准确性

1. 引言

假币在银行和金融领域是一个严峻的挑战，对经济稳定和安全构成重大威胁。在货币改革等事件期间，大量假币被清理出系统，使得假币问题更加严重。传统的识别假币方法，如使用紫外线灯和人工检查各种纸币特征，由于造假技术的日益复杂而变得越来越不足。因此，人们开始探索机器学习（ML）作为应对这一问题的工具。

传统的货币防伪检测方法是手动或半自动的，需要检查纸币的各种物理特征，如纸币面值、油墨水平、唯一识别号码、安全线、印度储备银行编号面板、水印、发光标记、地形和凹版印刷等。然而，造假者不断改进他们的方法，使得个人甚至训练有素的专业人员都难以区分假币和真币。

假币的流通会产生深远的影响。它会破坏人们对货币体系的信任，人为地增加货币供应量，并导致通货膨胀压力。此外，假币的生产和流通往往与有组织犯罪和恐怖主义融资有关，这不仅是一个经济问题，也是一个国家安全问题。

随着传统检测方法的局限性日益明显，人们开始转向利用技术，特别是机器学习来识别假币。机器学习提供了一种动态而强大的检测方法，能够分析人类肉眼可能看不见的复杂模式和特征。科学家们已经认识到机器学习在分析假币风险方面的潜力，并推荐它作为一种减少区分假币和真币复杂性的技术。机器学习模型可以在大量代表真币和假币的数据上进行训练，学习检测两者之间的细微差异。

机器学习技术，包括神经网络、支持向量机（SVM）和带有随机森林的决策树，已被证明在检测假币方面非常有效，通过分析复杂的关系并进行准确的分类。除了假币检测，这些机器学习方法还被应用于各种现实世界的问题，如预测心脏病、识别网络攻击和推荐营养食品，展示了机器学习在解决金融安全领域以外的各种关键挑战