基于多层神经网络的洗钱风险评估方法

• 作者: 徐璘俊 杨建刚
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 反洗钱 智能数据分类 BP 神经网络 贝叶斯正则
• 年，卷（期）: 2010,（22）
• 页码范围: 181-183
• 分类号: TP393
• 字数: 3645字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.22.065

摘要

为了侦破采用信息技术手段的犯罪活动,需要强大的计算机智能系统.为此,提出一种利用神经网络,对银行客户潜在洗钱风险进行分类的方法,作为完整系统的部分支持.利用主元分析确定最合适的数据集,依靠L-M 和贝叶斯正则化方法来训练最优效果的网络.实验结果表明,神经网络在解决目标问题的过程中比较有效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨建刚	浙江大学计算机科学与技术学院	35	429	12.0	19.0
2	徐璘俊	浙江大学计算机科学与技术学院	1	8	1.0	1.0