[1] |
田丽. 智慧校园环境下的校园一卡通建设[J]. 华东师范大学学报(自然科学版), 2015(z1):530-535.
|
[2] |
张爱华. 智慧校园环境下一卡通系统建设研究分析—以湖州师范学院为例[J]. 电脑知识与技术, 2022,18(1):173-174.
|
[3] |
杨彦. 一种校园卡欺诈检测模型研究[D]. 重庆:西南大学, 2012.
|
[4] |
王贝. 基于区块链的虚拟校园卡及安全机制的研究与实现[D]. 北京:北京交通大学, 2020.
|
[5] |
王刚,罗应机,刘芳,等. 基于算法以及小波分析的智能卡消费数据异常检测[J]. 通信技术, 2020,53(7):1721-1726.
|
[6] |
罗子淇. 随机森林算法在信用卡欺诈检测中的改进与应用[D]. 北京:北京林业大学, 2020.
|
[7] |
杨永娇,肖建毅,赵创业,等. 基于IsolationForest和RandomForest相结合的智能电网时间序列数据异常检测算法[J]. 计算机与现代化, 2020(3):99-102.〖HJ0.65mm〗
|
[8] |
GOLDSTEIN M, UCHIDA S. A comparative evaluation of unsupervised anomaly detection algorithms for multivariate data[J]. PLoS ONE, 2016,11(4). DOI:10.1371/journal.pone.0152173.
|
[9] |
CHALAPATHY R, CHAWLA S. Deep learning for anomaly detection: A survey[J]. arXiv preprint arXiv:1901.03407, 2019.
|
[10] |
王红雨. 基于机器学习的信用卡欺诈检测方案的研究[D]. 北京:北京邮电大学, 2019.
|
[11] |
于梦珂. 基于生成式对抗网络的信用卡欺诈预测模型研究[D]. 郑州:河南财经政法大学, 2020.
|
[12] |
ZHOU X, CHENG S, ZHU M, et al. A state of the art survey of data mining-based fraud detection and credit scoring[J]. MATEC Web of Conferences, 2018,189(3). DOI:10.1051/matecconf/201818903002.
|
[13] |
SHIRODKAR N, MANDREKAR P, MANDREKAR R S, et al. Credit card fraud detection techniques-A survey[C]// 2020 International Conference on Emerging Trends in Information Technology and Engineering (ic-ETITE). 2020. DOI:10.1109/ic-ETITE47903.2020.112.
|
[14] |
闫媞锦,夏元清,张宏伟,等. 一种非规则采样航空时序数据异常检测方法[J]. 航空学报, 2021,42(4):552-562.
|
[15] |
陈健. 基于自编码器和对抗生成网络的信用卡欺诈检测[D]. 上海:上海交通大学, 2019.
|
[16] |
黄勇新. 基于深度森林的信用卡欺诈检测研究[D]. 广州:暨南大学, 2020.
|
[17] |
李兆桐,张卫山,郭武武. 基于LSTM的工业互联网设备工作状态预测[J]. 计算机与现代化, 2020(1):1-5.
|
[18] |
KIRAN S, GURU J, KUMAR R, et al. Credit card fraud detection using Nave Bayes model based and KNN classifier[J]. International Journal of Advance Research, Ideas and Innovations in Technology, 2018,4(3):44-47.
|
[19] |
AKCAY S, ATAPOUR-ABARGHOUEI A, BRECKON T P. GANomaly: Semi-supervised anomaly detection via adversarial training[C]// Asian Conference on Computer Vision. 2019:622-637.
|
[20] |
唐海贤,李光辉. 基于C-LSTM的传感器数据流半监督在线异常检测算法[J]. 传感技术学报, 2021,34(3):330-339.
|
[21] |
郝怡然,盛益强,王劲林. 基于t-SNE降维预处理的网络流量异常检测[J]. 计算机与现代化, 2021(2):109-116.
|
[22] |
张晨旭,李圣辰,邵曦. 基于自编码器的无监督机器异常声检测[J]. 复旦学报(自然科学版), 2021,60(3):297-302.
|
[23] |
张聪,朱永生,杨敏燕,等. 采用多变量耦合网络与变分图自编码器的机械设备异常检测方法[J]. 西安交通大学学报, 2021,55(4):20-28.
|
[24] |
孙远,廖小平. 基于智能蝙蝠算法的异常数据检测方法[J]. 计算机与现代化, 2019(3):62-67.
|
[25] |
CHO K, VAN M B, GULCEHRE C, et al. Learning phrase representations using RNN encoder-decoder for statistical machine translation[J]. arXiv preprint arXiv:1406.1078, 2014.
|
[26] |
MALHOTRA P, RAMAKRISHNAN A, ANAND G, et al. LSTM-based encoder-decoder for multi-sensor anomaly detection[J]. arXiv preprint arXiv:1607.00148, 2016.
|
[27] |
MEDSKER L R, JAIN L C. Recurrent neural networks[J]. Design and Applications, 2001,5:64-67.
|
[28] |
GREFF K, SRIVASTAVA R K, KOUTNK J, et al. LSTM: A search space odyssey[J]. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2017,28(10):2222-2232.
|
[29] |
高德平. 基于孤立森林的移动终端网络数据异常检测[J]. 信息技术, 2021(6):125-129.
|