【摘 要】
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针对国内外金融领域可疑交易的低检测率问题，通过对RBF（Radial Basis Function）神经网络技术的分析与研究，提出了一种基于APC-Ⅲ聚类算法和RLS（Recursive Least Square）算法的面向
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针对国内外金融领域可疑交易的低检测率问题，通过对RBF（Radial Basis Function）神经网络技术的分析与研究，提出了一种基于APC-Ⅲ聚类算法和RLS（Recursive Least Square）算法的面向反洗钱的RBF神经网络模型并加以实现。APC-Ⅲ聚类算法用于确定RBF神经网络隐含层的中心向量，RLS算法用来调整隐含层与输出层之间的连接权值。RBF神经网络与支持向量机（SVM）和孤立点检测相比，有更高的检测率和较低的误检率，因此，提出的模型具有重要的理论和实用价值。
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