基于多层神经网络的洗钱风险评估方法

发布时间：2017-08-07 13:24

  本文关键词：基于多层神经网络的洗钱风险评估方法

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【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。
【作者单位】： 浙江大学计算机科学与技术学院;
【关键词】： 反洗钱 智能数据分类 BP神经网络 贝叶斯正则
【分类号】：D917
【正文快照】： 1概述不明经济来源在现下一些重大案件中,往往是重要的疑点和证据。因此,为了逃避法律的制裁,犯罪分子利用各种各样不断变化的手段来掩盖赃款来源,使之可以在市场中流通。这就是洗钱,因与严重侵害社会利益的犯罪行为紧密联系,且严重危害金融体系的健康成长,已被世界各国归入

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