偏序约简框架下增量自学习推理:税务稽查的例子

摘要：

本文讨论欺诈防范领域中税务稽查的例子.在相关文献基础上分析了目前线性推理的不足,提出构造偏序约简范例集,给出了CBR循环过程中范例获取、记忆、扩容、推理等算法,由此实现范例推理机增量自学习机制.算法相比线性检索和记忆有着较高的性能和准确度,在税务稽核选案、信用卡欺诈、公司财务数据审计方面都可以有相当广阔的应用.

关键词：范例推理、偏序、自学习

所属期刊栏目：34

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东省科技厅科技计划2006B11201004;暨南大学校科研和教改项目51104653

在线出版日期：2008-03-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：197-200