Статья посвящена исследованию методов моделирования и построения аналитических программных систем для предотвращения FRAUD-операций при проведении транзакций при дистанционном банковском обслуживании. Выполнен анализ требований защиты информации в Antifraud-системах. Представлено описание архитектуры Antifraud-системы и разработан алгоритм ее построения. Разработана инновационная концептуальная модель концепта Antifraud-системы.Ключевые слова: антифрод-системы, дистанционное банковское обслуживание, банковские системы, защита банковских транзакций.
Исследована возможность интеграции ансамблевых методов машинного обучения в системы поддержки принятия управленческих решений. Рассмот рен пример консолидации и практического применения ансамблевых методов в системах поддержки принятия решений.Ключевые слова: управленческие решения, системы принятия решений, предиктивный анализ, машинное обучение, ансамблевые методы.
Проведено исследование применимости множественной регрессии, в рамках построения алгоритмов интеллектуального анализа данных, для принятия управленческих решений. Проведено исследование на предмет разработки механизмов интеграции множественного регрессионного анализа в адаптивные модели интеллектуального анализа данных. Обоснован принцип применения множественной регрессии, в рамках построения моделей интеллектуального анализа данных. Работа поддержана грантом РЭУ им. Г.В. Плеханова по теме «Интеллектуальная система анализа спутниковых данных с целью прогнозирования экономических последствий динамики глобального распределения запасов питьевой воды и пожарной опасности».Ключевые слова: множественная регрессия, регрессионный анализ, интеллектуальный анализ данных.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.