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2017-07-20 发布于北京
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人工神经网络与纳税评估.pdf

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中国科技信息2008年第22期 cHINASCIENCEANDTECHNOLOGYINFORMATIONNov．2008 估模型，采集纳税人统计指标数据来训练网络，预测评估效果。 BP神经网络(Back Propagation NeutralNetwork)是单向传播的多层前向神经网络，是目前较成熟凡使用也较广泛的一种人工神经网络。BP神经网络是种与纳税评估具有3层或3层以_卜的神经网络，包括输入层、隐含层和输出层。隐含层中每个节点分赵珂别与输入层和输出层的每个节点连接。相 1，西安石油大学计算机学院邻层的神经元之间形成全互连连接，同一 2，西安市阎良区国家税务局关山税务所层的神经元之间没有连接。二层BP神经网络的拓扑结构如图1所示。 3 BP神经网络学习规则％羲。蕊0I． _ llll00|| 方式。将纳税评估和税收征管信息系统结人工神经网络的应甩于纳税评估，为税务税务 J 合，便能很好的利用现有信息数据资源，它 BP神经网络的学习过程由前向计算过程和误反向传播过程组成，其前向计算过稽查的建立分类预测模型。从分析的结果可会对降低税收成本，体现信息技术的及时程如下：以看出，模型具有良好的预测效果，能为提有效起到重要作用。 (1)输入层节点i的输出O等于其输入高税收管理的针对性和有效性提出一些参考在国外，利用信息化手段进行纳税评 X．。建议，以提高税收征管的水平。估技术在税务领域成功应用的案例为数不少。比如德国的税务审计人员都是高级税 (2)隐层节点j的输入为net，==_∑03…X+ 每誊随l1_llll| _ _ 0 | } 务官员。他们均经过严格的挑选，税务审计纳税评估；人工神经网络；Bp神经网络；