1、“.....竞争后各层神经元之间的权值还要按照定规则进行修正。通过不断调整网络中与各神经元相关的权值和阈值，网络得出当前样本下误差最异，选择之后，得到最优的初始权值和阈值。利用得到的最优初始权值和阈值建立神经网络，此时建立的即是判别误差最小的网络模式。这样，当有新的数据输入神经网络，便可以较准确的实现对它的分类，即判断是否属于医保欺诈数据。基于神经网络的医保欺诈主动发现模型论文原稿。主动发现模型的搭建样本和变量工具对数据进行清洗和提取，构建了有效信息数据库。相关算法简介自组织神经网络自组织神经网络属于层次结构网络，有多种类型，其共同特点是都具有竞争层。最基础的网络仅有个输入层和竞争层。假定输入层由个神经元，竞争层有个神经元。网络的连接权值为且满足约束条件所有连接权值之和为。在竞争层中，神经元的解决方法。国内针对医保欺诈的研究，目前多数停留在社会和法律层面的分析关于医保欺诈行为识别方法，主要有杨超等提出的统计回归和神经网络相结合的方法，研究的深度和广度都有待进步拓展。基于神经网络的医保欺诈主动发现模型论文原稿......”。

2、“.....人工精选些分类后的数据作为神经网络的训练样本，并用遗传算法对神经网络进行优化。经验证，优化后的神经网络对医保欺诈具有良好的识别效果。目前，反医保欺诈的研究是个世界性的课题。由于医疗数据的海量信息和欺诈行为的隐蔽比所给数据和医保欺诈种类，前述医保欺诈的行为反映在数据上主要有以下几种表现单张处方药费极高同医保号短时间内反复多次大量拿药病人和医保号不符小病长时间住院等。提取数据与医保欺诈行为识别相关的特征，包括患者年龄住院情况就诊总金额就诊次数，构建就医行为数据库，最终得到个样本。部分示例下表所示基于神经网络的医保欺诈主动发现模型论文原稿制交叉突变等操作产生下代的解，种群中适应度较高的个体被保留下来，适应度函数值低的个体被自然淘汰。这样进化多代后就很有可能会进化出适应度函数值很高的个体。在对医保欺诈数据挖掘实例中，我们利用遗传算法对神经网络进行优化，把预测数据与期望数据之间的误差作为适应度函数，这样当进行数代的进化，变引言随着我国医疗保险普及率的提高，医保基金的安全问题日渐引人关注......”。

3、“.....网络结构难以确定。另外，网络结构初始神经元之间连接的权值和阈值的选择对网络训练的影响很大，而且需要不断的测试和，神经网络的权值和阈值进行优化。研究成果较好地实现了对医保欺诈行为的主动识别。关键词神经网络神经网络医保欺诈识别模型中图分类号文献标识码文章编号，进化出适应度函数值很高的个体。在对医保欺诈数据挖掘实例中，我们利用遗传算法对神经网络进行优化，把预测数据与期望数据之间的误差作为适应度函数，这样当进行数代的进化，变异，选择之后，得到最优的初始权值和阈值。利用得到的最优初始权值和阈是否属于医保欺诈数据。摘要本文阐述了运用自组织竞争型神经网络与神经网络相结合，建立医保欺诈主动发现模型的原理和过程。主要介绍医疗数据的特征，海量数据初步分类和精选样本对神经网络进行训练的方法，最后采用遗传算法对连接权值和阈值进行优化，选择出最佳的网络模式，大大减小了人工选择参数带来的误差。遗传优化算法遗传算法借鉴于生物进化论，它将要解决的问题模拟成个生物进化的过程初始种群通过复制交叉突变等操作产生下代的解，种群中适应度较高的个体被保留下来，适应度函数值低的个体被自然淘汰......”。

4、“.....找出了欺诈患者在就诊总金额就诊次数和住院人数比例上与非欺诈患者有明显的区别欺诈患者的就诊平均总金额达到元平均就诊次数为次住院人数比为，而非欺诈患者就诊平均总金额为元平均就诊次数次住院人数比为。欺诈患者的项指标明显高于非欺诈患者。基于神经网络的医保欺诈主动发现模型论文原稿本研究采用自组织竞争型神经网络，对海量医疗数据按疑似欺诈数据和非欺诈数据两类进行初步筛选在此基础上，人工精选些分类后的数据作为神经网络的训练样本，并用遗传算法对神经网络进行优化。经验证，优化后的神经网络对医保欺诈具有良好的识别效果。主动发现模型的搭建样本和变量对比所给数据和医保小的最佳分类模式。目前，反医保欺诈的研究是个世界性的课题。由于医疗数据的海量信息和欺诈行为的隐蔽性，有效识别欺诈行为是反欺诈研究的重点和难点。国外学者的研究中，美国的对回归模型神经网络和决策数等种方法用于医疗数据挖掘，的方法和效果情况分析比较美国的院年月份的病人数据和就诊记录，共计约万条数据。每条医疗数据有多个字段，包含病人资料就诊明细住院信息药品信息等海量数据，具有明显的大数据特征。这些数据中既没有明确标记为骗保行为的记录......”。

5、“.....而且其中不乏的残缺的和无效的数据。因此，研究前期利用和，有效识别欺诈行为是反欺诈研究的重点和难点。国外学者的研究中，美国的对回归模型神经网络和决策数等种方法用于医疗数据挖掘，的方法和效果情况分析比较美国的和分析了目前数据挖掘中存在影响因子过多的问题，并提出和通过自组织神经网络算法的计算，找出了欺诈患者在就诊总金额就诊次数和住院人数比例上与非欺诈患者有明显的区别欺诈患者的就诊平均总金额达到元平均就诊次数为次住院人数比为，而非欺诈患者就诊平均总金额为元平均就诊次数次住院人数比为。欺诈患者的项指标明显高于非欺诈患者。本研究采用自组织竞争型神经网络，基于神经网络的医保欺诈主动发现模型论文原稿和分析了目前数据挖掘中存在影响因子过多的问题，并提出和的解决方法。国内针对医保欺诈的研究，目前多数停留在社会和法律层面的分析关于医保欺诈行为识别方法，主要有杨超等提出的统计回归和神经网络相结合的方法，研究的深度和广度都有待进步拓展。间互相竞争，最终只有个神经元获胜，以和当前的输入样本相适应。在这种竞争机制中，竞争层中具有最大加权值的神经元赢得竞争胜利......”。

6、“.....电子表显示和用压力表检查阀体值相符，无异常。检查工位定位块及定位销销座，未见异常，目视无磕碰伤。故排除定位销及销座磨损原因。发动机缸体粗镗缸孔问题分析与改进论文原稿。毛坯分析汽车发动机缸体毛坯缸孔尺寸不致，切屑量不样，将会导致工位出现定位检测报警问题。决措施，对同类企业相同问题的解决具有定的借鉴意义。针对这原因，高校教师和大众汽发动机有限公司长春分公司的企业工程技术人员连续测量了件汽车发动机缸体毛坯，对缸孔尺寸进行了对比。缸孔毛坯尺寸为，加工后缸孔尺寸为，切屑量较大，通过测量数据发现，如图所示第件，最大值与最个工位的液压图纸，发现两个工位结果致。进而又对比了和两个工位的气动图纸，发现由主管路气源分别供给到所有工位的定位检测。故排除工位与工位流体图不致的这个原因。乳化液冲洗及喷淋位置分析如果在加工过程中产生的铁屑过多，喷淋冲洗不干净，也会导致工位出现定位检测报警问题机聂述全发动机装配线的基本模式的探讨铝加工，董西峰浅谈发动机装配线的合理规划汽车工艺与材料，王剑楠，王婷，李涛汽车发动机装配线规划设计内燃机与配件，......”。

7、“.....从不同的角度对问题产生的原因进行分析，并提出了切实可行的解出现定位检测报警问题的次数得到了明显的控制，提高了缸孔的加工精度和加工效率。为汽车行业中的其他发动机生产企业提供借鉴。参考文献于俊，邹青机械制造技术基础北京机械工业出版社，陆剑中，孙家宁金属切削原理与刀具北京机械工业出版社，王卓亚，王胜汽车发动机构造与维修南京南京测报警问题的真正原因在于乳化液冲洗及喷淋位置不正确。针对这原因，高校教师和大众汽发动机有限公司长春分公司的企业工程技术人员共同研究分析解决方案，最终经过细致认真的研究分析，大家致认为采取的解决方案为在工位到工位之间进入工位之前的空工位增加专门清理缸孔的乳化液喷淋。针对这原因，高校教师和大众汽发动机有限公司长春分公司的企业工程技术人员共同研究了工序的加工工艺，通过对工序的加工工艺进行研究发现从工位到工位，需要经过工位，工位加工位置为主轴孔，工位和工位产生的大量铁屑，没有被有效的冲洗掉。并且从工位到工位，有空发动机缸体粗镗缸孔问题分析与改进论文原稿效齿，个为粗加刀片，粗加刀片为主切屑刃，即参与大量加工。刀具有内冷孔，通过比对和两个工位所使用的刀具......”。

8、“.....故排除刀具原因。图纸分析液压与气压传动系统也是会出现定位检测报警问题的个原因。为此高校教师和大众汽发动机有限公司长春分公司的企业工程技术人员对比了和性能和效能的发挥，所以，提高发动机缸体的加工精度就显得尤为重要，特别是缸体上缸孔的加工精度将直接影响汽车发动机的性能与寿命，因为在发动机进行运转时活塞在缸孔内作高速往复直线运动。大众汽发动机有限公司长春分公司的发动机缸体装配生产线在工序中的工位进行粗镗缸孔时出现定构造与维修南京南京大学出版社，黄辉汽车发动機构造与维修北京国防工业出版社，陈家瑞汽车构表当前输入样本的分类模式。竞争后各层神经元之间的权值还要按照定规则进行修正。通过不断调整网络中与各神经元相关的权值和阈值，网络得出当前样本下误差最异，选择之后，得到最优的初始权值和阈值。利用得到的最优初始权值和阈值建立神经网络，此时建立的即是判别误差最小的网络模式。这样，当有新的数据输入神经网络，便可以较准确的实现对它的分类，即判断是否属于医保欺诈数据。基于神经网络的医保欺诈主动发现模型论文原稿。主动发现模型的搭建样本和变量工具对数据进行清洗和提取，构建了有效信息数据库......”。

9、“.....有多种类型，其共同特点是都具有竞争层。最基础的网络仅有个输入层和竞争层。假定输入层由个神经元，竞争层有个神经元。网络的连接权值为且满足约束条件所有连接权值之和为。在竞争层中，神经元的解决方法。国内针对医保欺诈的研究，目前多数停留在社会和法律层面的分析关于医保欺诈行为识别方法，主要有杨超等提出的统计回归和神经网络相结合的方法，研究的深度和广度都有待进步拓展。基于神经网络的医保欺诈主动发现模型论文原稿。医疗数据特征本研究所用数据来源于深圳市南口区南山西丽蛇口家大型医对海量医疗数据按疑似欺诈数据和非欺诈数据两类进行初步筛选在此基础上，人工精选些分类后的数据作为神经网络的训练样本，并用遗传算法对神经网络进行优化。经验证，优化后的神经网络对医保欺诈具有良好的识别效果。目前，反医保欺诈的研究是个世界性的课题。由于医疗数据的海量信息和欺诈行为的隐蔽比所给数据和医保欺诈种类，前述医保欺诈的行为反映在数据上主要有以下几种表现单张处方药费极高同医保号短时间内反复多次大量拿药病人和医保号不符小病长时间住院等。提取数据与医保欺诈行为识别相关的特征......”。