【摘 要】
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纳税评估工作是一项难于建立准确数学模型的复杂系统,同时又是一个典型的模式识别问题。用神经网络方法进行纳税评估有其独特的优越性。运用PNN算法很大程度地依赖于训练样本
【机 构】
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河北工程大学经济管理学院,邯郸市第一医院
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纳税评估工作是一项难于建立准确数学模型的复杂系统,同时又是一个典型的模式识别问题。用神经网络方法进行纳税评估有其独特的优越性。运用PNN算法很大程度地依赖于训练样本对象的选取。选取的这些样本能否反映总体的信息特征决定了分类器的识别效果。文章运用K-means算法对纳税人信息样本进行聚类,找出聚类中心点,以此为基础来选择样本作为PNN的训练样本,从而达到对PNN算法的优化。研究结果表明这种改进后的PNN算法分类效果好,对于纳税评估有其应用价值。
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