基于粗糙集-LVQ神经网络的稽查选案模型研究

蒋丽华; 覃征; 邵华; 沈云斐

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基于粗糙集-LVQ神经网络的稽查选案模型研究

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税务稽查选案是稽查前对纳税人纳税诚信的分析过程.利用粗糙集理论与LVQ神经网络的优势互补,粗糙集作为前置处理系统优化选案指标结构,神经网络进行分类处理,提出并建立了一种粗糙集与LVQ神经网络相结合的税务稽查选案模型,并依此模型进行了实例验证.结果表明,利用该模型在得到可视化预测结果的同时,还可以得到较高的预测精度.

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来源
《计算机应用》 |2006年第z2期|205-207|共3页
作者
蒋丽华; 覃征; 邵华; 沈云斐;
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作者单位

清华大学;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
粗糙集; LVQ神经网络; 稽查选案;

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