ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Automated Fraud Detection Model for Electricity Consumption

العنوان بلغة أخرى: نموذج آلى لكشف الاحتيال فى استهلاك الكهرباء
المؤلف الرئيسي: النزلى، مصعب بسام موسى (مؤلف)
مؤلفين آخرين: عاشور، وسام محمود (مشرف)
التاريخ الميلادي: 2018
موقع: غزة
الصفحات: 1 - 51
رقم MD: 1010420
نوع المحتوى: رسائل جامعية
اللغة: الإنجليزية
الدرجة العلمية: رسالة ماجستير
الجامعة: الجامعة الإسلامية (غزة)
الكلية: كلية الهندسة
الدولة: فلسطين
قواعد المعلومات: Dissertations
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

24

حفظ في:
المستخلص: الخسارة المالية الناتجة عن عمليات الاحتيال المالي في تزايد مستمر. معرفة المشكلة التي تسبب تلك الخسارة ومعرفة المنطقة أو مجموعة الأشخاص المشكوك في أمرهم يعتبر تحدي في علم كشف الاحتيال. تطبيق تقنية تنقيب البيانات على البيانات الناتجة من الأنظمة المالية يساعد في عملية الكشف عن عمليات الاحتيال أو المحتالين. إنه من المهم دراسة وفهم آلية وأهداف العمل في الدائرة قيد الدراسة للتوصل إلى أهداف تقنية البيانات في كشف الاحتيال. ممارسة التضليل في عملية استهلاك المياه والكهرباء هي مشكلة متواجدة لدى جميع المؤسسات المسئولة عن عملية توزيع المياه والطاقة والتي تدار من قبل أنظمة الفواتير المالية المحسوبة على مستوى العالم. الأبحاث العلمية الخاصة بإيجاد أدوات للقياس للكشف عن عمليات الاحتيال في الاستهلاك المرتبط بعداد إلكتروني أو ميكانيكي لحساب كمية الاستهلاك وخاصة الكهرباء كانت نشطة في السنوات الأخيرة. يقدم هذا البحث نهجا جديدا نحو الخسارة الغير فنية للمساعدة في الكشف عن الذين يمارسون الاحتيال في سحب كميات استهلاك الكهرباء. هذا العمل يهدف إلى إيجاد طريقة مناسبة من طرق تقنية البيانات المتخصصة في هذا المجال للكشف عن الاحتيال، وبالتعامل مع نظام الفوترة المالية الخاص بإدارة حسابات المشتركين في شركة توزيع الكهرباء محافظة غزة. ولذا تم تصميم نموذج لكشف الاحتيال باستخدام عدة طرق مختارة وتم إخضاعه لإحدى عمليات التقييم حتى تم التوصل إلى مستوى أداء ودقة مقبولين. لقد كانت مساهمتنا في تطبيق خوارزمية الوراثة GA‏ كأداة لضبط القيم المثلى لمصنف KNN ‏من أجل تكوين نموذج هجين لكشف الاحتيال، ثم قمنا ببناء ثلاثة نماذج هجينة مع مصنفات أخرى، ومقارنة نتائجها مع بعضها البعض. وقد كان النموذج الهجين مع مصنف KNN أفضل دقة بنسبة نجاح 98%.

عناصر مشابهة