چکیده: یکی از چالشهای تشخیص تقلب در حوزه سیستم های پرداخت الکترونیکی، تنوع و تغییر مداوم شیوههای تقلب است لذا نیاز به روش های تشخیص تقلب با کارایی و دقت باال به روشنی قابل درک است. در این پژوهش روش داده کاوی رگرسیون لجستیک، شبکه عصبی BP و شبکه عصبی GMDH برای ساخت مدلهایی جهت شناسایی تقلب در تراکنشهای مالی دستکاه خودپرداز یک بانک پیاده سازی شدند. در ادامه، این روشها برروی دادههای واقعی آزمایش و کارایی هر روش سنجیده شد. روش شبکه عصبی GMDH با دقت 19.37 درصد در شناسایی تقلب یا غیرتقلب بودن تراکنشهای مالی بهترین کارایی را در مقایسه با دو روش رگرسیون لجستیک با دقت کلی 98.63 و شبکه عصبی BP با دقت کلی 0..34داشت. باتوجه به نتایج بدست آمده روش پیشنهادی در تشخیص تقلب نسبت به دو روش دیگر با دقت بیشتری عمل کرده است.
کلید واژه: تقلب، سیستم های پرداخت الکترونیکی، تراکنش های مالی، داده کاوی، شبکه عصبی GMDH
برای دریافت پیاده سازی مقاله مورد نظر، و یا اعمال بهبود در آن، با استفاده از لینک زیر، سفارش خود را ارسال نمایید.
