人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在個體定稅中的應(yīng)用研究.pdf

1、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (簡稱ANN)是人類對其大腦信息處理機制的模擬。由于其自組織、自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、非線性函數(shù)逼近和大規(guī)模并行處理等能力，因而具有用于智能系統(tǒng)的潛力。 個體經(jīng)濟是整個國民經(jīng)濟的重要組成部分，是地方稅源的重要來源。然而個體定稅主觀隨意性大，一直是個體稅收工作中的難點。系數(shù)定稅一定程度上增強了稅負(fù)的公平性，但其定稅模型不能實時、動態(tài)地計算納稅人的實際應(yīng)納稅額，且在計算精度上存在一定的局限性。 針對這一問題，本文提出基

2、于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的個體定稅的應(yīng)用方案。根據(jù)設(shè)計方案，在株洲地稅提供的原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行了大量的試驗，同時分析、設(shè)計并實現(xiàn)了智能定稅原型系統(tǒng)，為個體定稅工作提供了參考。 本文主要研究了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在個體定稅中的應(yīng)用。首先詳細(xì)介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)及其幾個主要的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法，特別是BP算法和級聯(lián)相關(guān)算法。然后，分別將BP算法和級聯(lián)相關(guān)算法應(yīng)用于個體定稅中。通過實驗論證，BP算法是有效的，表明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用于個體定稅是可