【摘 要】
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网络结构的选择是神经网络建模中的难题。BP算法必须在固定的网络拓扑结构下才能进行样本训练。纳税户信息变更频繁,当训练样本或参数发生改变都有可能导致网络结构的不适性。BP神经网络因其自身原因很难解决这个问题。此外,基于BP神经网络的个体定税预测的精度仍有待提高。文中提出一种具有自适应调整网络结构功能的级联相关算法,并将其引入到个体定税建模中。实验证明,该算法具有自适应性、预测精度高等特点,比BP算法
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院,株洲职业技术学院信息工程系,株洲市地方税务局信息中心
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网络结构的选择是神经网络建模中的难题。BP算法必须在固定的网络拓扑结构下才能进行样本训练。纳税户信息变更频繁,当训练样本或参数发生改变都有可能导致网络结构的不适性。BP神经网络因其自身原因很难解决这个问题。此外,基于BP神经网络的个体定税预测的精度仍有待提高。文中提出一种具有自适应调整网络结构功能的级联相关算法,并将其引入到个体定税建模中。实验证明,该算法具有自适应性、预测精度高等特点,比BP算法更具建模能力,更适用于个体定税工作中。
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