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长沙理工大学学位论文原创性声明及学位论文版权授权书
第一章绪论
1.1研究背景
1.2研究目的
1.3研究内容
1.4主要创新点
1.5研究章节结构及流程
第二章文献回顾
2.1数据挖掘理论综述
2.1.1数据挖掘的定义
2.1.2数据挖掘用到的技术
2.1.3数据挖掘流程
2.2异常检测算法综述
2.2.1异常检测定义
2.2.2异常检测发展历史
2.2.3异常检测的常用算法
2.2.4基于数据挖掘的异常检测模型
2.2.5异常检测算法的应用领域
2.3数据挖掘在客户关系管理中的应用
2.3.1客户关系管理概念
2.3.2客户关系管理的作用
2.3.3数据挖掘技术在客户关系管理中的应用研究
2.4电子收费系统简介
2.4.1电子收费系统定义
2.4.2电子收费系统体系结构
2.4.3电子收费系统的基本流程
2.4.4电子收费技术现状分析
2.5小结
第三章ETC系统客户流失分析
3.1客户流失分析及建模
3.1.1问题提出
3.1.2流失的表现形式
3.1.3客户流失模型建立方法
3.2客户流失分析的研究现状
3.3基于改进的BP神经网络的客户流失分析
3.3.1前馈神经网络学习算法
3.3.2本文采用的改进方法
3.3.3算法实现
3.4本章小结
第四章ETC系统客户逃费分析
4.1逃费解决方案研究现状及存在问题
4.1.1问题提出
4.1.2逃费方法分类
4.1.3现有逃费解决方案
4.1.4现有方案的缺点
4.1.5软件检测方法
4.2基于模糊聚类的ETC系统客户逃费检测
4.2.1模糊聚类的发展
4.2.2模糊聚类分析方法
4.2.3基于模糊C-均值聚类的逃费分析
4.3基于稳定遗传神经网络的ETC系统客户逃费分析
4.3.1 BP算法的缺陷
4.3.2遗传算法描述
4.3.3遗传算法的改进
4.3.4基于稳定策略的遗传神经网络
4.3.5结果分析
4.4本章小结
第五章ETC系统客户欺诈检测
5.1欺诈解决方案研究现状
5.1.1问题提出
5.1.2欺诈表现形式
5.1.3现有欺诈解决方案及缺陷
5.1.4现有方案的一些改进方法
5.2基于改进的模糊决策树的欺诈检测
5.2.1模糊决策树描述
5.2.2基于不确定性的模糊决策树
5.2.3模糊决策树的数据模糊化方法
5.2.4结果分析
5.3基于回归分析的挖掘
5.3.1回归分析概述
5.3.2基于多元线性回归的欺诈检测
5.4本章小结
第六章总结与展望
6.1总结
6.2将来的工作
致谢
参考文献
附录A:研究生期间发表的论文
长沙理工大学;