論文の概要: Analyzing the Impact of Credit Card Fraud on Economic Fluctuations of American Households Using an Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.19363v1
• Date: Thu, 18 Sep 2025 20:09:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-25 20:53:19.512387
• Title: Analyzing the Impact of Credit Card Fraud on Economic Fluctuations of American Households Using an Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System
• Title（参考訳）: 適応型ニューロファジィ推論システムを用いた米国世帯の経済変動に及ぼすクレジットカード詐欺の影響の分析
• Authors: Zhuqi Wang, Qinghe Zhang, Zhuopei Cheng,
• Abstract要約: 拡張ANFISを用いて新しいハイブリッド解析法を提案する。 このモデルは、歴史的トランザクションデータとマクロ経済指標に基づいて離散ウェーブレット変換を行い、局所的な経済ショック信号を生成する。 実験の結果、RMSEは局所神経ファジィモデルや従来のLSTMモデルと比較して17.8%減少した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Credit card fraud is assuming growing proportions as a major threat to the financial position of American household, leading to unpredictable changes in household economic behavior. To solve this problem, in this paper, a new hybrid analysis method is presented by using the Enhanced ANFIS. The model proposes several advances of the conventional ANFIS framework and employs a multi-resolution wavelet decomposition module and a temporal attention mechanism. The model performs discrete wavelet transformations on historical transaction data and macroeconomic indicators to generate localized economic shock signals. The transformed features are then fed into a deep fuzzy rule library which is based on Takagi-Sugeno fuzzy rules with adaptive Gaussian membership functions. The model proposes a temporal attention encoder that adaptively assigns weights to multi-scale economic behavior patterns, increasing the effectiveness of relevance assessment in the fuzzy inference stage and enhancing the capture of long-term temporal dependencies and anomalies caused by fraudulent activities. The proposed method differs from classical ANFIS which has fixed input-output relations since it integrates fuzzy rule activation with the wavelet basis selection and the temporal correlation weights via a modular training procedure. Experimental results show that the RMSE was reduced by 17.8% compared with local neuro-fuzzy models and conventional LSTM models.
• Abstract（参考訳）: クレジットカード詐欺は、米国の家計の経済的地位に対する大きな脅威として増加傾向にあり、家計の経済行動に予測不可能な変化をもたらすと仮定している。 そこで本研究では,ANFISを用いたハイブリッド解析手法を提案する。 モデルは従来のANFISフレームワークのいくつかの進歩を提案し、マルチレゾリューションウェーブレット分解モジュールと時間的注意機構を採用している。 このモデルは、歴史的トランザクションデータとマクロ経済指標に基づいて離散ウェーブレット変換を行い、局所的な経済ショック信号を生成する。 変換された特徴は、適応ガウス会員関数を持つタカギ・スゲノファジィ規則に基づく深いファジィルールライブラリに入力される。 本モデルでは,マルチスケールの経済行動パターンに重みを適応的に割り当て,ファジィ推論段階における妥当性評価の有効性を高め,不正行為による長期的時間的依存や異常の捕捉を促進させる時間的注意エンコーダを提案する。 提案手法は,ファジィ規則のアクティベーションとウェーブレットベース選択と時間的相関重みを加味することにより,入力出力関係を固定した古典的ANFISとは異なる。 実験の結果、RMSEは局所神経ファジィモデルや従来のLSTMモデルと比較して17.8%減少した。

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