【摘 要】
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由于纳税评估过程中存在不精确、模糊以及冗余信息，传统评估模型多数采用经验法和比较法，缺乏科学性和公正性，评估结果正确率低。为了提高纳税信用等级评估的正确率，提出了一种采
【机 构】
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中山大学软件学院,广州番禺职业技术学院教务处,华南理工大学经济与贸易学院
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由于纳税评估过程中存在不精确、模糊以及冗余信息，传统评估模型多数采用经验法和比较法，缺乏科学性和公正性，评估结果正确率低。为了提高纳税信用等级评估的正确率，提出了一种采用模糊神经网络的纳税信用等级评估模型。首先利用模糊逻辑推理对纳税评估过程中的不精确、模糊的信息进行有效的处理，然后利用训练数据对神经网络模型进行训练学习．获得纳税评估指标和信用等级间的评估模型，最后通过利用测试集对模型进行验证，结果表明，模糊神经网络方法提高了纳税信用等级评估的正确率，为税收信用评估提供有效的依据。
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