"우리가 설계한 모델 구조에 따라 각 기업에 대해 학습 훈련 " ~ 중 아랍어 번역
【 한국어 】
우리가 설계한 모델 구조에 따라 각 기업에 대해 학습 훈련 입력 견본을 확정하고 모델의 자체 학습을 통해 해당하는 모델 파라미터를 확정한다.상대적 고착화 모델로 기업에 대한 납세 평가를 실시한다.기업의 실제 검증에 따르면 인공신경 네트워크를 바탕으로 하는 납세 평가 예측 모델은 샘플 데이터의 관련 편지 정보를 충분히 활용할 수 있다. 고도의 비선형 시사를 통해 납세액과 실제 납세 한도 간의 내재적인 관계를 밝히고 납세 평가 모델링과 구해의 어려움을 근본적으로 극복하며 납세 평가 계산의 정확도를 높일 수 있다.세무 기관의 납세 평가 업무에 새로운 개량 방법을 제공하였다.인공신경 네트워크의 도입으로 납세 평가 업무가 자동화에서 지능화로 바뀌었지만 인공신경 네트워크의 알고리즘 자체에 네트워크 학습과 기억의 불안정성 등 약점이 존재하기 때문에 인공신경 네트워크 알고리즘을 개선하고 이를 바탕으로 인공신경 네트워크를 바탕으로 하는 납세 평가 시스템을 개발하는 것은 우리가 반드시 해결해야 할 문제이다.
【 아랍어 】
وفقا لنموذج هيكل ، ونحن الحصول على مدخلات التدريب عينات من الشركات ، وتحديد معالم النموذج من خلال نموذج التعلم الذاتي . اعتماد طريقة ثابتة نسبيا لتقييم دفع الضرائب . من خلال التحقق من المشاريع العملية ، نموذج التنبؤ على أساس تقييم الضرائب الشبكة العصبية الاصطناعية يمكن الاستفادة الكاملة من المعلومات ذات الصلة من عينة البيانات . من خلال رسم الخرائط غير الخطية للغاية ، يمكن أن تكشف عن العلاقة الداخلية بين مبلغ الضريبة الفعلية مبلغ الضريبة ، والتغلب على الصعوبات في النمذجة و حل تقييم الضرائب ، وتحسين دقة حساب تقييم الضرائب . فإنه يوفر طريقة جديدة لتحسين تقييم دفع الضرائب من قبل السلطات الضريبية . لأن الشبكة العصبية الاصطناعية ( آن ) هو عرض ، تقييم الضرائب التجارية قد تغيرت من الأتمتة إلى الذكاء الاصطناعي ، ولكن الشبكة العصبية الاصطناعية ( آن ) لديه بعض الضعف ، مثل شبكة التعلم والذاكرة الاستقرار . التنمية هي المشكلة التي يجب حلها .