基于部分稀疏支持向量机的保险欺诈预警研究

发布时间：2017-10-02 11:12

  本文关键词：基于部分稀疏支持向量机的保险欺诈预警研究

  更多相关文章： 保险欺诈预警 不平衡数据 最小二乘支持向量机 带稀疏约束的极小化问题 投影算法

【摘要】：改革开放以来,随着国家对保险事业的推动及改革,我国的保险行业高速发展并取得了瞩目的成就.但我国保险业起步晚,法制法规及监管手段不太健全,导致了保险欺诈行为呈现高发态势.同时,保险欺诈问题也是一个国际性难题.面对巨额的利益损失以及更加专业的保单数据,国内保险公司亟需科学的保险欺诈预警模型,能通过对历史保单数据的统计分析,有效识别保险欺诈.利用支持向量机的理论建立一个二次规划模型可以解决保险欺诈的识别问题.由于在历史数据中问题保单的数量明显少于正常保单的数量,在通过模型进行预测时很有可能将问题保单识别为正常保单,从而影响预警效果.为了减小上述事件发生的可能性,本文提出用部分稀疏的方法来减少历史数据中正常保单的数量,得到一个带稀疏约束的二次规划模型,使数据更具平衡性并使模型的预警效果更优.对于该模型给出了一个稀疏投影算法,并证明了算法的收敛性.通过数值实验说明该算法与已有算法相比具有更好的数值表现.
【关键词】：保险欺诈预警 不平衡数据 最小二乘支持向量机 带稀疏约束的极小化问题 投影算法
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F842;TP18
【目录】：

• 致谢5-6
• 中文摘要6-7
• ABSTRACT7-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 二分类问题9-10
• 1.2 支持向量机10-14
• 1.2.1 线性可分支持向量机10-12
• 1.2.2 最小二乘支持向量机12-14
• 1.3 论文结构14-15
• 第二章 保险欺诈预警的稀疏优化模型15-21
• 2.1 不平衡数据15-16
• 2.2 稀疏优化回顾16-17
• 2.3 新模型的建立17-21
• 第三章 部分稀疏约束优化问题理论与算法21-34
• 3.1 最优性条件21-23
• 3.2 投影子问题23-26
• 3.3 投影算法与收敛性26-30
• 3.4 数值实验30-34
• 第四章 结论34-35
• 参考文献35-38
• 学位论文数据集38

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本文编号：959268