【摘 要】
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欺骗检测(DD)的不确定性是由于检测中具有暧昧和不严密性。在实验中,通过构建一个不确定的模型发现(MUDD)而且选择模糊-神经网络分类器预测欺骗。该模型与传统的机器学问题模型相比较,较好地实现了以经验为主、以欺骗数据测试收集为目的不确定性问题的检测。而且,该模型具有有较好的可理解性、稳定性和可信度。
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欺骗检测(DD)的不确定性是由于检测中具有暧昧和不严密性。在实验中,通过构建一个不确定的模型发现(MUDD)而且选择模糊-神经网络分类器预测欺骗。该模型与传统的机器学问题模型相比较,较好地实现了以经验为主、以欺骗数据测试收集为目的不确定性问题的检测。而且,该模型具有有较好的可理解性、稳定性和可信度。
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