| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究背景 | 第8-10页 |
| ·个体定税概述 | 第8页 |
| ·个体定税中的定税方法 | 第8-10页 |
| ·研究意义 | 第10-11页 |
| ·论文组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 人工神经网络相关技术 | 第12-23页 |
| ·人工神经网络概述 | 第12-16页 |
| ·人工神经元原理 | 第12-14页 |
| ·神经网络结构 | 第14-15页 |
| ·人工神经网络的训练 | 第15-16页 |
| ·神经网络学习算法 | 第16-22页 |
| ·反向传播算法 | 第16-18页 |
| ·级联相关算法 | 第18-20页 |
| ·两种算法的比较 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 人工神经网络在个体定税中的应用 | 第23-36页 |
| ·定税数据分析 | 第23-28页 |
| ·定税指标及其限定条件 | 第23-25页 |
| ·样本的选择 | 第25页 |
| ·数据的预处理 | 第25-28页 |
| ·BP算法在个体定税中的应用 | 第28-31页 |
| ·BP实验过程 | 第28-29页 |
| ·实验结果 | 第29-31页 |
| ·实验结果分析 | 第31页 |
| ·级联相关算法在个体定税中的应用 | 第31-34页 |
| ·定税数据选择 | 第31-32页 |
| ·CC实验过程及结果 | 第32页 |
| ·与BP实验结果数据的比较分析 | 第32-34页 |
| ·进一步讨论 | 第34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 基于Matlab Web Server的智能定税原型系统的设计与实现 | 第36-49页 |
| ·Matlab Web Server概述 | 第36-37页 |
| ·智能定税系统的分析与设计 | 第37-44页 |
| ·需求分析 | 第37页 |
| ·系统设计 | 第37-44页 |
| ·智能定税系统的实现 | 第44-47页 |
| ·系统运行环境的配置 | 第44-45页 |
| ·系统主界面 | 第45页 |
| ·系统的Matlab Web应用程序 | 第45-47页 |
| ·系统与数据库连接 | 第47页 |
| ·与地税综合软件的无缝连接 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 结论与展望 | 第49-51页 |
| ·全文工作总结 | 第49-50页 |
| ·工作展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 附录 | 第54-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读学位期间的主要研究成果 | 第66页 |