文献类型：期刊文章

作　　者：李宏[1] 李满玲[1] 朱学军[2]

机构地区：[1]中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410083 [2]株洲市地方税务局信息中心,湖南株洲412007

出　　处：《计算机仿真》

年　　份：2007

卷　　号：24

期　　号：12

起止页码：257-259

语　　种：中文

收录情况：CSCD、CSCD_E2011_2012、JST、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：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。

关 键 词：级联相关  个体定税  反向传播  

分 类 号：TP391.9]