Метод вложенных математических моделей для повышения адекватности нейросетевого налогового контроля.

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №10, 2006

Метод вложенных математических моделей для повышения адекватности нейросетевого налогового контроля.

Для построения эффективных нейросетевых моделей камеральных налоговых проверок и базирующихся на их основе гибридных вероятностных моделей отбора налогоплательщиков и проведения выездных проверок предложен метод вложенных математических моделей. Проведены вычислительные эксперименты для строительных организаций, являющихся плательщиками налога на добавленную стоимость, подтвердившие эффективность предлагаемого метода. Горбатков С. А., Полупанов Д. В.

 

Октябрь 01st, 2006

Для построения эффективных нейросетевых моделей камеральных налоговых проверок и базирующихся на их основе гибридных вероятностных моделей отбора налогоплательщиков и проведения выездных проверок предложен метод вложенных математических моделей. Проведены вычислительные эксперименты для строительных организаций, являющихся плательщиками налога на добавленную стоимость, подтвердившие эффективность предлагаемого метода.

Горбатков С. А., Полупанов Д. В.

There are no responses so far.
Leave your response

You must be logged in to post a comment.