数学建模医保欺诈模型的主动发现.doc

【知识点详解】 本文主要涉及的是如何使用数学建模方法来检测和预防医保欺诈行为，具体地，文中提到了两种关键的统计学和机器学习技术：Logistic 二元回归和BP神经网络。以下是对这两个核心知识点的详细解释： 1. **Logistic 二元回归**： Logistic 二元回归是一种广泛应用的统计分析方法，用于处理二分类问题，例如判断一个事件发生的概率。在医保欺诈检测中，Logistic 回归可以用来分析各种欺诈因子（如病人的年龄、性别、科室消费等）对欺诈可能性的影响。通过对这些因子进行建模，可以估计出每个因子对欺诈行为的贡献度，从而筛选出对欺诈可能性影响显著的特征。这有助于理解哪些因素更可能导致医保欺诈，并能帮助去除对欺诈识别无明显作用的变量。 2. **BP（Backpropagation）神经网络**： BP 神经网络是一种人工神经网络，广泛用于监督学习任务，特别是分类问题。在医保欺诈模型中，BP 神经网络被用来训练一个模型，以识别潜在的欺诈行为。需要对原始数据进行预处理，剔除无效记录并进行归一化。然后，将筛选出的欺诈因子（经过Logistic回归处理后的特征）作为输入，训练神经网络。在训练过程中，网络会通过反向传播算法调整权重，以最小化预测结果与实际欺诈标签之间的误差。一旦训练完成，网络可用于对新数据进行欺诈检测，输出接近1的病人可能有较大的欺诈嫌疑。 此外，文章还强调了竞赛规则和诚信的重要性，指出在数学建模竞赛中，选手必须独立完成工作，不得抄袭或与外界交流讨论，以保证竞赛的公正性和公平性。同时，论文的撰写和提交需遵循严格的规范，确保信息准确无误，否则可能会失去参赛资格。 总结起来，数学建模医保欺诈模型的主动发现主要依赖于数据处理（如Excel和Access的使用）、Logistic二元回归的特征筛选，以及BP神经网络的欺诈行为识别。这种方法为医保欺诈的预防提供了数据驱动的解决方案，有助于保障医保基金的安全和社会的稳定发展。