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基于TLSTM的医疗保险欺诈检测
被引量：
11
1
作者
曹鲁慧
秦丰林
闫中敏
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第21期237-241,共5页
医疗保险欺诈对医疗基金的正确使用造成了严重威胁。随着信息化的发展,越来越多的用户属性信息和行为信息被积累下来,使得通过分析用户行为序列进行欺诈识别成为了可能。但在医疗保险背景下,由于供需双方存在严重的信息不对称现象,欺诈...
医疗保险欺诈对医疗基金的正确使用造成了严重威胁。随着信息化的发展,越来越多的用户属性信息和行为信息被积累下来,使得通过分析用户行为序列进行欺诈识别成为了可能。但在医疗保险背景下,由于供需双方存在严重的信息不对称现象,欺诈者会努力模仿合法用户的行为,而且欺诈者的比例很小,传统的基于分类的欺诈识别算法不再适用。此外,患者的就医行为具有一定的偶发性,时间分布不均匀。针对样本不平衡和时间分布不均匀的挑战,提出基于TLSTM的医保欺诈识别框架,将用户的历史就医行为序列作为TLSTM模型的输入,预测患者再入院原因及诊疗方案,通过比较模型输出与用户当前就医行为的差异程度,来判断用户存在欺诈的可能性。实验表明,该算法在欺诈识别准确度上明显优于已有算法。
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关键词
tlstm
算法
欺诈识别
行为模式
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职称材料
融合浸出过程流程特性的梯形LSTM终点pH值模型预测控制
被引量：
2
2
作者
陈宇
刘学斌
+2 位作者
劳佳锋
黄煜栋
徐宇飞
《有色金属工程》
CAS
北大核心
2023年第11期49-55,共7页
在锌冶炼浸出过程中,pH值的稳定控制是影响生产成本和产品质量的关键。针对浸出过程连续反应搅拌釜(CSTR)机理复杂、入口条件波动大、反应大滞后的问题,提出了融合流程特性的梯形长短期记忆网络模型预测控制(TLSTM-MPC)算法。首先,分析...
在锌冶炼浸出过程中,pH值的稳定控制是影响生产成本和产品质量的关键。针对浸出过程连续反应搅拌釜(CSTR)机理复杂、入口条件波动大、反应大滞后的问题,提出了融合流程特性的梯形长短期记忆网络模型预测控制(TLSTM-MPC)算法。首先,分析了影响浸出过程pH值稳定控制的关键因素,结合CSTR的级联特性,提出一种表征CSTR物理特性的梯形长短期记忆网络结构(TLSTM)模型,使预测模型具有较好的物理可解释性。其次,针对入口条件波动和反应过程大滞后的问题,提出了TLSTM-MPC算法,并采用粒子群算法进行优化求解。最后,采用某大型浸出过程现场运行数据进行验证。结果表明,该算法的超调量和调节时间相对传统控制方法分别降低了51.2%和57.4%,且在入口波动的情况下能够快速地稳定pH值。该方法对浸出过程的稳定、高质量生产具有较大的工程实践应用价值。
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关键词
浸出过程
tlstm
-MPC算法
CSTR
粒子群算法
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职称材料
题名
基于TLSTM的医疗保险欺诈检测
被引量：
11
1
作者
曹鲁慧
秦丰林
闫中敏
机构
山东大学信息化工作办公室
山东大学软件学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第21期237-241,共5页
文摘
医疗保险欺诈对医疗基金的正确使用造成了严重威胁。随着信息化的发展,越来越多的用户属性信息和行为信息被积累下来,使得通过分析用户行为序列进行欺诈识别成为了可能。但在医疗保险背景下,由于供需双方存在严重的信息不对称现象,欺诈者会努力模仿合法用户的行为,而且欺诈者的比例很小,传统的基于分类的欺诈识别算法不再适用。此外,患者的就医行为具有一定的偶发性,时间分布不均匀。针对样本不平衡和时间分布不均匀的挑战,提出基于TLSTM的医保欺诈识别框架,将用户的历史就医行为序列作为TLSTM模型的输入,预测患者再入院原因及诊疗方案,通过比较模型输出与用户当前就医行为的差异程度,来判断用户存在欺诈的可能性。实验表明,该算法在欺诈识别准确度上明显优于已有算法。
关键词
tlstm
算法
欺诈识别
行为模式
Keywords
tlstm algorithm
fraud identification
behavioral pattern
分类号
TP31 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
融合浸出过程流程特性的梯形LSTM终点pH值模型预测控制
被引量：
2
2
作者
陈宇
刘学斌
劳佳锋
黄煜栋
徐宇飞
机构
杭州科技职业技术学院物联网技术学院
中南大学自动化学院
出处
《有色金属工程》
CAS
北大核心
2023年第11期49-55,共7页
基金
杭州市农业与社会发展科研引导项目(20220919Y160)。
文摘
在锌冶炼浸出过程中,pH值的稳定控制是影响生产成本和产品质量的关键。针对浸出过程连续反应搅拌釜(CSTR)机理复杂、入口条件波动大、反应大滞后的问题,提出了融合流程特性的梯形长短期记忆网络模型预测控制(TLSTM-MPC)算法。首先,分析了影响浸出过程pH值稳定控制的关键因素,结合CSTR的级联特性,提出一种表征CSTR物理特性的梯形长短期记忆网络结构(TLSTM)模型,使预测模型具有较好的物理可解释性。其次,针对入口条件波动和反应过程大滞后的问题,提出了TLSTM-MPC算法,并采用粒子群算法进行优化求解。最后,采用某大型浸出过程现场运行数据进行验证。结果表明,该算法的超调量和调节时间相对传统控制方法分别降低了51.2%和57.4%,且在入口波动的情况下能够快速地稳定pH值。该方法对浸出过程的稳定、高质量生产具有较大的工程实践应用价值。
关键词
浸出过程
tlstm
-MPC算法
CSTR
粒子群算法
Keywords
leaching process
tlstm
-MPC
algorithm
CSTR
particle swarm optimization
algorithm
分类号
TF813 [冶金工程—有色金属冶金]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于TLSTM的医疗保险欺诈检测
曹鲁慧
秦丰林
闫中敏
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020
11
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
融合浸出过程流程特性的梯形LSTM终点pH值模型预测控制
陈宇
刘学斌
劳佳锋
黄煜栋
徐宇飞
《有色金属工程》
CAS
北大核心
2023
2
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