【摘 要】
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为了解决预算单位不按照预算绩效使用财政资金的问题,提出一种基于K最近邻分类算法(KNN)的财政预算监督方法。首先利用报文得到初始结果集,然后改进传统K最近邻分类(T-KNN)算
【基金项目】
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国家留学基金委(201408420066),湖北省自然科学基金(2013CFA049)
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为了解决预算单位不按照预算绩效使用财政资金的问题,提出一种基于K最近邻分类算法(KNN)的财政预算监督方法。首先利用报文得到初始结果集,然后改进传统K最近邻分类(T-KNN)算法,弱化训练集的噪声数据并对其特征值加权,最后将训练集分层得到报文分类结果。改进的K最近邻分类算法(I-KNN)使报文分类检测的真正类率(TPR)与真负类率(TNR)分别达到了89.67%和88.42%,且分类时间较短。实验结果表明,本文提出的方法为报文分类应用于预算绩效考核中提供了新思路。
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