【摘 要】
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本文从某大型财产保险公司已经结案的机动车索赔数据库中随机采集欺诈及诚实索赔87组共696个数据,其中识别指标分为8项,针对我国机动车保险欺诈采样数据,应用逐步判别法,筛选
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本文从某大型财产保险公司已经结案的机动车索赔数据库中随机采集欺诈及诚实索赔87组共696个数据,其中识别指标分为8项,针对我国机动车保险欺诈采样数据,应用逐步判别法,筛选出出险时车的使用年限、维修厂的类别、有无交警事故认定书、索赔人、已有索赔次数5个显著的特征指标.本文将支持向量机方法以及BP神经网络方法同时运用到机动车保险欺诈的识别研究中,并针对原有方法进行相应改进,然后从识别精确度、收敛性、收敛速度等方面对识别效果进行比较,证实了以B-SVM为代表的支持向量机方法在机动车保险欺诈识别中明显优于以BP神经网络为代表的其他识别模型,从而为机动车保险欺诈识别提供了准确有效的方法.
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