基于迁移学习的医院财务数据异常检测技术

为提高医院财务数据异常检测的准确性和鲁棒性,设计一种基于迁移学习的医院财务数据异常检测技术。该技术选择一个在相关领域预训练的异常检测模型,并在目标数据集上进行微调;利用改进遗传算法优化模型参数,提升模型性能;通过对多种无监督异常检测方法的结果进行整合,实现全面的异常检测。实验结果表明,相比单一检测方法,综合检测模型在误报率(0.020)、漏报率(0.026)方面均有显著提升,为实际应用提供了有力的支持。