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针对目前交易行为的较低检测率的问题，通过对Radial Basis Function（简称RBF）神经网络技术的研究，提出基于APC-II和RLS的面向反的RBF神经网络模型，并通过分析与研究加以实现。RBF神经网络有较低的误检率和更高的检测率。
标签：交易；神经网络；APC-III；RLS
1 引言
当今社会面临着一个日益严重的犯罪活动——活动。行为顾名思义就是通过一些手段将非法收入合法化，目的是逃避法律的制裁。行为目前已经严重威胁到全社会的安全，也势必会影响到全球经济的发展。增强对犯罪活动的治理是目前金融工作中非常重要的的一项工作。
按摩靠背
金融数据随着信息技术的飞速发展呈现出爆炸性的增长，但是当前的反技术却表现的十分落后，尤其是我国对金融犯罪的治理仍然主要是人为干预。根据当前计算机信息技术的发展，可以了解到利用RBF神经网络对数据进行持续性计算，提高反的智能化水平，帮助
空调衣提高反手机情况和过程分析的技术水平。基于RBF神经网络提出的反行为监测的计算机模型，进而提供了新的办法来处理可疑交易和大额数据。
2 国内外交易监控研究发展趋势自制自慰器
在20世纪30年代随着行为的出现，欧洲国家开始对反进行描述性探讨，但20世纪70年代才开始真正意义上的反研究。尤其是9.11事件之后，国外金融领域有关反的理论研究更加深入。具有代表性的是美国的FAIS系统和澳大利亚的TRAQ系统。西方国家的反系统已经经历了三代，有基于客户行为模式识别可疑交易监控系统、欺诈扫描仪、基于智能代理技术整合神经网络等各项技术的分布式反系统。元器件清单
我国的现行反交易数据报告也基本采用可疑和大额交易报告制度和了解客户制度这两种模式。在中国反这个课题起步很晚，但是反这个问题非常复杂，涉及的范围广泛，所以我国一直在探索反问题。国内对于犯罪的防范主要是建立法律法规和交易数据监控。反监测工作的落后严重制制约了我国反工作的质量和效率。制作ic卡
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