10.16452/j.cnki.sdkjzk.2019.05.009
基于改进的遗传算法优化 BP神经网络的车险欺诈识别模型
为了提高BP神经网络在保险欺诈识别中的准确率,利用改进的遗传算法优化BP神经网络初始权重,以克服BP神经网络容易陷入局部极小点 、收敛速度慢以及样本依赖性等问题的缺点.改进的遗传算法充分考虑了遗传算法中种群适应度的集中分散程度,并且非线性地自适应调节遗传算法的交叉概率与变异概率.同时为了加快寻优效率,将排序选择策略与最优保存策略相结合.以某保险公司汽车保险历史索赔数据为样本,采用该算法进行模拟和预测.实证结果表明:相比于IAGA-BP、GA-BP、BP三种算法,该识别算法在识别准确率上有很大提高.
遗传算法、神经网络、保险欺诈
38
F840.65(保险)
国家自然科学基金项目61502280
2019-11-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共9页
72-80