在构建信用卡反欺诈系统时，如何运用神经网络技术来提高模型的泛化能力，并避免过度拟合？请结合实际案例进行说明。

构建信用卡反欺诈系统时，神经网络技术能够有效提升模型的识别精度，但同时也可能带来过度拟合的风险。为了确保模型既能够准确识别欺诈行为，又具备良好的泛化能力，我们可以采取以下措施：首先，进行彻底的数据预处理。这包括清洗数据、填补缺失值、异常值处理以及特征选择等，为神经网络提供高质量的输入数据。

参考资源链接：[国内商业银行信用卡反欺诈模型：神经网络应用研究](https://wenku.csdn.net/doc/3v0tqu67xa?spm=1055.2569.3001.10343)

其次，应用神经网络的训练过程中，引入权重衰退（weight decay）或正则化（regularization）技术，如L1和L2正则化，来限制模型的复杂度，防止权重过度增长导致的拟合过度。此外，还可以采用早停法（early stopping）策略，在验证集上的性能不再提升时停止训练，避免模型对训练数据过度学习。

在模型的结构设计上，可以通过粗分组（coarse grouping）策略简化模型，比如采用具有较少节点的隐藏层，减少网络的总参数数量，降低过拟合的风险。同时，使用交叉验证等方法来评估模型的泛化能力，确保模型在未知数据上的表现稳定。

最后，使用集成学习方法，比如bagging和boosting技术，可以进一步增强模型的泛化性能，减少模型在特定数据上的偏差。通过以上方法，神经网络在信用卡反欺诈模型中不仅能提高识别欺诈的能力，还能保持较好的泛化性能，有效避免过度拟合问题。

为了更深入理解神经网络在信用卡反欺诈领域的应用，包括避免过度拟合的策略，建议参考《国内商业银行信用卡反欺诈模型：神经网络应用研究》一文，该文献不仅详细介绍了信用卡欺诈风险的特点，还对构建基于神经网络的反欺诈模型进行了全面的探讨和案例分析。

参考资源链接：[国内商业银行信用卡反欺诈模型：神经网络应用研究](https://wenku.csdn.net/doc/3v0tqu67xa?spm=1055.2569.3001.10343)