基于概率神经网络和K-means算法的纳税评估

纳税评估工作是一项难于建立准确数学模型的复杂系统,同时又是一个典型的模式识别问题。用神经网络方法进行纳税评估有其独特的优越性。运用PNN算法很大程度地依赖于训练样本对象的选取。选取的这些样本能否反映总体的信息特征决定了分类器的识别效果。文章运用K-means算法对纳税人信息样本进行聚类,找出聚类中心点,以此为基础来选择样本作为PNN的训练样本,从而达到对PNN算法的优化。研究结果表明这种改进后的PNN算法分类效果好,对于纳税评估有其应用价值。     

新医改下医院财务管理的创新

在新医改下医院如何调整策略,做好财务管理工作,不断提高医院的经济级益和社会效益,是医院管理层和财务人员必须认真思考的新课题.因此,在新医改下,对于医院财务管理进行创新,就显得尤为重要.本文就此进行了深入的探讨,具有一定的参考价值.     

基于概率神经网络和K-means算法的纳税评估

纳税评估工作是一项难于建立准确数学模型的复杂系统,同时又是一个典型的模式识别问题。用神经网络方法进行纳税评估有其独特的优越性。运用PNN算法很大程度地依赖于训练样本对象的选取。选取的这些样本能否反映总体的信息特征决定了分类器的识别效果。文章运用K-means算法对纳税人信息样本进行聚类,找出聚类中心点,以此为基础来选择样本作为PNN的训练样本,从而达到对PNN算法的优化。研究结果表明这种改进后的PNN算法分类效果好,对于纳税评估有其应用价值。