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1. (WO2004100043) SYSTEM AND PROCESS FOR A NEURAL NETWORK CLASSIFICATION FOR INSURANCE UNDERWRITING SUITABLE FOR USE BY AN AUTOMATED SYSTEM
Latest bibliographic data on file with the International Bureau   

Pub. No.:    WO/2004/100043    International Application No.:    PCT/US2004/008626
Publication Date: 18.11.2004 International Filing Date: 22.03.2004
IPC:
G06Q 40/00 (2006.01)
Applicants: GE FINANCIAL ASSURANCE HOLDINGS, INC. [US/US]; 6604 West Broad Street, Richmond, VI 23230 (US) (For All Designated States Except US).
BONISSONE, Piero, Patrone [IT/US]; (US) (For US Only).
SUBBU, Rajesh, Venkat [IN/US]; (US) (For US Only).
YAN, Weizhong [US/US]; (US) (For US Only).
CHAKRABORTY, Anindya [IN/US]; (US) (For US Only)
Inventors: BONISSONE, Piero, Patrone; (US).
SUBBU, Rajesh, Venkat; (US).
YAN, Weizhong; (US).
CHAKRABORTY, Anindya; (US)
Agent: HAYDEN, Scott; Patent Counsel, General Electric Company, 3135 Easton Turnpike (W3C), Fairfield, CT 06828 (US)
Priority Data:
10/425,610 30.04.2003 US
Title (EN) SYSTEM AND PROCESS FOR A NEURAL NETWORK CLASSIFICATION FOR INSURANCE UNDERWRITING SUITABLE FOR USE BY AN AUTOMATED SYSTEM
(FR) SYSTEME ET PROCEDE DE CLASSIFICATION PAR RESEAU NEURONAL PERMETTANT L'UTILISATION D'UNE SOUSCRIPTION D'ASSURANCE PAR UN SYSTEME AUTOMATISE
Abstract: front page image
(EN)A method and system for designing a neural network classifier (116) and such a neural network for an automated insurance underwriting system and/or its quality assurance is described. While the design method is demonstrated for quality assurance of automated insurance underwriting (100), it is broadly applicable to diverse decision-making applications in business, commercial, and manufacturing processes. Specifically, multi-class classification problems are solved by decomposing a multi-class classifier into multiple binary-classifiers (5010, 5020, 5030), which reduces the complexity of the neural network structure, thus reducing the training time and improving the classification performance. Furthermore, the invention also describes a method to incorporate the domain knowledge into the neural network classifier. Both methods work to improve the performance of the classifier.
(FR)La présente invention se rapporte à un procédé et à un système permettant de concevoir un classificateur de réseau neuronal (116) et un tel réseau neuronal pour un système automatisé de souscription d'assurance et/ou son contrôle de qualité. Tandis que le procédé de conception a fait ses preuves pour le contrôle de qualité d'une souscription d'assurance automatisée (100), il peut être largement mis en oeuvre pour des applications diverses de prise de décision dans des processus administratifs, commerciaux et de fabrication. Spécifiquement, la décomposition d'un classificateur multi-classe en de multiples classificateurs binaires (5010, 5020, 5030) permet de résoudre les problèmes de classification multi-classe, ce qui réduit la complexité de la structure du réseau neuronal, et réduit par conséquent la durée d'entraînement et améliore la performance de classification. En outre, l'invention se rapporte également à un procédé permettant d'inclure la connaissance du domaine dans le classificateur de réseau neuronal. Ces deux procédés permettent d'améliorer la performance du classificateur.
Designated States: AE, AG, AL, AM, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, HR, HU, ID, IL, IN, IS, JP, KE, KG, KP, KR, KZ, LC, LK, LR, LS, LT, LU, LV, MA, MD, MG, MK, MN, MW, MX, MZ, NA, NI, NO, NZ, OM, PG, PH, PL, PT, RO, RU, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SY, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, YU, ZA, ZM, ZW.
African Regional Intellectual Property Organization (BW, GH, GM, KE, LS, MW, MZ, SD, SL, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Eurasian Patent Organization (AM, AZ, BY, KG, KZ, MD, RU, TJ, TM)
European Patent Office (AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HU, IE, IT, LU, MC, NL, PL, PT, RO, SE, SI, SK, TR)
African Intellectual Property Organization (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)