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摘要本研究揭示了一种智能信用卡欺诈检测和验证的有力方法。此系统使用混合模型集成了数据预处理，功能工程和实时预测，该模型结合了监督的机器学习算法，编码器和LSTM网络。有监督的LSTM网络分类交易，而无监督的自动编码器会发现异常值。评估标准在召回和准确性之间取得了平衡。警报是在检测欺诈时由系统发送的，并实时运行。合规性，可伸缩性和恒定监视是关键点。为了缩小当代货币交易中的易于安全性和安全性之间的差距，该项目提供了一种最先进的方法来增强智能信用卡的安全性。关键字：LSTM，自动编码器，异常I.引入智能信用卡的介绍，一个新的无摩擦和快速货币交易的时代已经开始。这些高度发展的支付系统的使用简化了消费者和企业的日常财务交易。但是，随着智能信用卡的扩散，一种新的且存在的危险是一种新的危险：信用卡盗窃。犯罪分子用来利用系统中漏洞的不断发展的方法使打击信用卡盗窃成为巨大的问题。成功应对这种威胁需要开发新颖而灵活的解决方案。这项研究通过引入彻底的方法是智能信用卡欺诈预测和使用混合机器学习验证来解决这一紧急要求。首先收集和预处理包括各种智能信用卡交易的广泛数据集，作为该项目多面方法的一部分。数据集包含有效和欺诈性交易，使其成为建筑模型的宝贵资源。无监督的自动编码器神经网络是本研究的关键组成部分，因为它检测到交易数据中的异常值的程度。使用自动编码器的编码器组件来学习潜在特征，即使不是立即明显，此方法也可以识别欺诈。在研究中使用了包括LSTM网络（适合序列数据的LSTM网络）的监督机器学习方法，以提高预测准确性。为了提高模型区分实际和欺诈交易的能力，使用
欺诈预测和智能信用卡的验证...
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