基于聚类的神经网络分类模型研究

• 作者: 刘厚泉 朱国强
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 聚类 神经网络 选案
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 软件时空
• 页码范围: 223-224
• 页数: 2页
• 分类号: TP301
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2008.03.089

摘要

税务稽查选案是税务机关在税收征管和稽查中面临的一个重要问题.提出一种基于聚类的神经网络分类模型用于选案.首先采用聚类方法将样本分为不同的子类,在此基础上,构建了欺诈检测的神经网络分类模型,提高了分类的精度和效率.通过对采集的申报数据进行测试,表明本文提出方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘厚泉	中国矿业大学计算机学院	65	512	11.0	20.0
2	朱国强	中国矿业大学计算机学院	1	11	1.0	1.0