改进利益驱动神经网络在欺诈信息的应用研究
【摘要】 为了研究个体收益和代价实现总体净收益的最大化问题，提出了利益驱动的人工神经网络(ANN)分类方法。该方法引入了惩罚函数，根据实例不同的重要程度对不同实例的误分类给予可变惩罚，并在之后对净利益进行最大化处理。为了生成对个体的惩罚，参照每个实例的收益，通过改变函数值对误差平方和函数进行了修改，提出了七个不同版本的ANN模型。两个欺诈信息的实验结果表明，与原ANN、决策树和朴素贝叶斯分类器相比，所提模型的不同版本在净利润项上的性能优于其他方法，而且能够针对不同的数据集采用不同的权值生成方式。
