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数据发掘技巧在纳税评估中的利用研究

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毕业论文范文题目：数据发掘技巧在纳税评估中的利用研究，论文范文关键词：数据发掘技巧在纳税评估中的利用研究
数据发掘技巧在纳税评估中的利用研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：数据发掘(DataMining，DM)是从大量数据中发明潜在法则、提取有用常识的方法跟技巧。近年来，数据发掘受到了国内外的广泛关注，已经成为信息体系跟打算机科学范畴研究中最活泼的前沿范畴。数据发掘已广泛利用于生物医学、金融、零售业、电信业等范畴，并产生了宏大的效益。分类分析是数据发掘技巧研究的一个重（此处忽略..）要方向。常用的分类模型有决定树、神经网络、遗传算法、毛糙集模型、统计模型等。决定树学习算法在数据发掘技巧中存在很重要的作用，本文研究了决定树学习算法中最为重要的一种ID3(InformationDefinition)算法，并引入用户兴趣度的概念定义了ID3的改进算法，在必定程度上解决了决定支撑过程中大数（此处忽略..）据粉饰小数据的问题。本文在概述数据发掘技巧跟分类算法的基本上，提出了在传统ID3算法中引入用户兴趣度的概念来改进ID3算法，即在ID3算法的信息熵打算公式中，对信息量加权跟增加用户兴趣度，使得算法不仅依附于练习样本树破分类模型，而是在练习样本的基本上对具体属性参加先验常识调节其对分类的信息量，进步分类（略..）的正确性，并用实例验证了改进QID3算法的有效性。此外，本文采取面向对象技巧，用C++语言实现了ID3算法及其改进QID3算法。并且在此基本上开发了一个以改进ID3算法为核心的决定树生成体系(分类体系)。该分类体系面向实际利用，实现了从数据导入到生陈规矩的完全数据发掘步骤，并存在处理属性值缺失数据、持续属性（本文此处忽略..）数据等功能。本文还根据国税体系的实际须要，将所开发的分类体系利用于纳税评估体系，通过对国税纳税数据进行分析跟发掘，生成对纳税申报不准疑点对象的有用的“分类规矩”，验证了体系的可行性跟有效性。对进步纳税评估的科学性、正确性存在实用价值，并存在经济效益跟社会效益。

以上为本篇毕业论文范文数据发掘技巧在纳税评估中的利用研究的介绍部分。

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