遗传算法优化BP神经网络在纳税评估中的应用  

Application of Tax Assessment Based on Genetic Algorithm Optimized BP Neural Network

作　　者：蔡伟鸿[1] 郭陈熹 

机构地区：[1]汕头大学计算机系,广东汕头515063 [2]汕头市地方税务局,广东汕头515041

出　　处：《汕头大学学报（自然科学版）》2008年第2期62-68,共7页Journal of Shantou University：Natural Science Edition

基　　金：广东省自然基金资助项目(No:04010981)

摘　　要：将遗传算法优化误差反传(BP)神经网络的数据挖掘方法应用于纳税评估,为税务机关申报征收与税务稽查的数据挖掘建立分类预测模型.从分析的结果可以看出,模型具有良好的预测效果,能为提高税收管理的针对性和有效性提出一些参考建议,以提高税收征管的水平.In this paper, the application of genetic algorithm optimized BP neural network in tax assessment is discussed. The optimal prediction model is established on the tax department＇s database of collection of taxes and inspection. Based on the mining result, model reflects good prediction effect; it is useful and helpful in levying and collection of taxes and in reinforcing management＇s pertinence and efficiency of tax revenue.

关 键 词：数据挖掘 纳税评估 人工神经网络 BP神经网络 遗传算法 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]