可疑金融交易相关论文
通过概率神经网络PNN对金融交易时间序列数据的预测偏移误差分类实现对交易异常与否的分类,并将其与前馈神经网络BP、后馈神经网络......
如何从海量客户信息及金融交易数据中有效识别可疑金融交易．发现可靠的洗钱线索是金融机构反洗钱工作的核心问题。本文提出了一种交......
将数据挖掘方法与金融领域知识相结合，研究可疑金融交易识别策略与方法，是我国反洗钱领域的重要基础性工作。决策树分析是一种重要的......
本文根据数据挖掘技术中的多层关联规则方法，提出了建立银行交易中的行业间关联规则的基本思想。给出基于多层行业分类表、银行企业......
针对目前使用静态数据挖掘技术识别可疑金融交易所面临的监测时效性低、数据覆盖面不全的问题,通过分析可疑金融交易的特征,本文提......
提出一种基于混沌行为预测的金融交易离群检测方法.通过对短期金融交易时间序列的混沌分析,建立其未来行为趋势预期机制.利用RBF神......
目前,我国基于交易上报制度和静态数据挖掘的可疑金融交易识别方法存在着监测覆盖面窄、识别时效性差两大瓶颈问题。一种可行的改......
可疑金融交易识别是反洗钱工作中的核心问题之一。在剖析我国反洗钱工作现状及现有可疑金融交易识别体系的基础上,指出目前体系中......
随着经济全球化步伐的不断加快,洗钱犯罪日益成为世界性公害。文章通过分析海量金融交易信息,甄别可疑金融交易进而发现洗钱线索,......
本文根据逻辑回归原理与数据挖掘技术,建立了企业大额可疑外汇资金交易识别模型,用于分析银行企业客户洗钱的概率及洗钱事件发生的......
国内外反洗钱工作的大量实践表明,金融交易活动是洗钱犯罪行为的一个重要环节,通过分析金融机构的客户信息和交易数据,采用科学的......
针对目前基于静态数据挖掘的可疑交易识别方法在处理该类交易数据时所面临的困难与局限性,结合可疑金融交易的特征,设计了基于流数......
洗钱犯罪已经成为社会的一大公害，不仅助长了社会犯罪风气，而且扰乱了金融秩序，损害国家形象。随着经济全球化的发展和国际金融市场的......
洗钱犯罪严重影响着金融的稳定和经济的健康发展,与洗钱犯罪作斗争是全球面临的一个重要问题。从洗钱犯罪的报告数和涉案金额可以......
动态识别是改进我国目前可疑金融交易识别监测覆盖面不足和识别实时性较差的有效方法。针对动态识别的具体实现问题，基于数据流多维......
提出了一种改进的CURE聚类算法,用于搜索具有异常交易行为的可疑客户,并对此聚类算法进行了实验,验证了该方法的可行性与有效性。......
将复杂网络理论与金融反洗钱领域知识相结合，创建金融交易网络；运用网络聚类、路径搜索及网络中心度等理论，探索在金融交易网络中识别......
