【摘 要】
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随着保险业的发展,保险欺诈也在全球范围内蔓延,尤其在汽车保险领域。因此,从极限学习机的理论出发,对基于极限学习机的汽车保险欺诈模型进行研究,引入广义线性模型,提出了一
【基金项目】
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国家自然科学基金项目——“基于结构化大数据深度挖掘的非寿险保险公司经营风险模型研究”（项目编号：61502280,项目负责人：闫春）成果之一,国家自然科学基金项目——“扩展逻辑Petri网理论及其在跨组织业务过程协同中的应用研究”（项目编号：61472228,项目负责人：刘伟）成果之一,山东省自然科学基金项目——“扩展逻辑工作流网理论及其在组织间业务过程协同中的应用研究”（项目编号：
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随着保险业的发展,保险欺诈也在全球范围内蔓延,尤其在汽车保险领域。因此,从极限学习机的理论出发,对基于极限学习机的汽车保险欺诈模型进行研究,引入广义线性模型,提出了一种广义线性模型—极限学习机（GLM-ELM）汽车保险欺诈识别模型。首先进行汽车保险欺诈数据的筛选与处理,然后将广义线性模型用于参数估计和拟合数据分布,从而满足模型对数据分布的要求,最后将拟合分布后的数据输入到GLM-ELM汽车保险欺诈识别模型中,进行实证分析并得出结论。结果表明：相对于传统的模型而言,基于GLM-ELM的汽车保险欺诈识别模型能
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