基于SVM与SOM的税务稽查选案模型研究

夏辉; 李仁发

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税务稽查选案是税务机关在税收征管和稽查中面临的一个重要问题.提出了一种基于支持向量机(SVM)与自组织特征映射(SOM)神经网络相结合的稽查选案方法.首先基于支持向量机(SVM)对纳税人进行分类,然后采用自组织映射神经网络(SOM)对疑点信息进行聚类,选出需要重点进行稽查的目标对象.通过对实例的具体测试,表明模型的有效性.

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来源
《科学技术与工程》 |2009年第14期|4027-4031|共5页
作者
夏辉; 李仁发;
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作者单位

湖南大学计算机与通信学院,长沙,410000;

湖南大学计算机与通信学院,长沙,410000;

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正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
稽查选案; 支持向量机; 自组织特征映射神经网络;

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