支持向量機在金融交易分析中的應用研究.pdf

1、隨著經濟發(fā)展和人們進行商業(yè)活動能力的提高,金融交易活動的發(fā)生日益頻繁,在大量的交易活動中隱藏著許多非正常的交易,洗錢活動也伴隨其中,根據專家知識以及相關法律法規(guī)人工識別所有可疑交易工作量太大,需要將這些專家知識以及相關法律法規(guī)與數據挖掘技術相結合,對大量的交易數據實行自動化、智能化的分析,發(fā)現隱藏其中的交易模式,為金融監(jiān)管部門提供信息指導與犯罪預警,結合金融背景,將支持向量機分類技術運用到金融交易的分析中,通過對歷史交易數據的學習可以對

2、未來的交易作出有指導意義的預測。
　　介紹了支持向量機的原理方法,討論了幾類主要的改善支持向量機的方法:二次規(guī)劃求解方法,分解算法,增量算法以及集成多種技術的分類算法等。接下來對支持向量機算法和神經網絡算法進行了比較,說明了支持向量機在學習性能上的特點和優(yōu)勢。
　　金融交易分析是金融監(jiān)管的重要一環(huán),分析結果對打擊防范金融犯罪有重要意義。介紹了金融交易分析的概念,描述了金融交易分析的過程,然后基于支持向量分類給出了一種可操作性