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基于随机森林的ATM机监测预警方法  
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【作者】 刘雅卉; 滕志霞;
【作者单位】 东北林业大学信息与计算机工程学院;
【文献出处】 电子技术与软件工程 , Electronic Technology & Software Engineering, 编辑部邮箱 2018年 12期  
期刊荣誉：ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 集成学习; 随机森林; CART决策树; 交易特征选择; 故障诊断;
【摘要】 针对现有ATM机故障识别机制存在的诊断速度慢及多种故障场景下的诊断精确度低的问题,提出了一种基于CART决策树的随机森林方法完成对ATM机的故障诊断。该方法对ATM机交易数据集进行交易特征提取,针对不同故障情景将数据分为正常-异常二分类,通过Bootstrap重抽样,建立多棵CART决策树,形成随机森林模型,实现ATM机故障的快速诊断。且随着故障数据的增加,其自动诊断模型可以自动更新完善。通过ATM机实际故障数据,验证了该方法的有效性。同时,通过对随机森林中的决策树数目的对比分析,得出了该方法模型的最优设计结构。实验结果表明,该方法具有0.991的准确率,并且具有诊断速度快、操作简单、鲁棒性强的优点。
【更新日期】 2018-07-11
【分类号】 TH693.5;TP18
【正文快照】 目前,银行业发展的一个重要方向是发展无人银行、提高ATM类设备的应用范围。伴随ATM的种类、数量,业务交易量的急速增长,如何准确快速地识别ATM设备的异常交易状态,保障ATM设备的运行服务状态,已经成为摆在ATM运营部门面前急需解决的难题。应用于银行业的ATM设备监管系统主要包

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