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基于GAN的高企认定申报数据异常检测模型
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作者 陈丽丽 孙伟 +1 位作者 洪英汉 胡意 《计算机科学与应用》 2022年第11期2573-2583,共11页
高新技术企业认定需要审核的数据繁多,企业在申报过程中经常出现错填、漏填、数据出错、数据不完整等数据异常问题,影响高新技术企业的正常评定程序。通过对广东省高新技术企业认定系统已有数据的研究分析,提出一种基于门控循环神经网... 高新技术企业认定需要审核的数据繁多,企业在申报过程中经常出现错填、漏填、数据出错、数据不完整等数据异常问题,影响高新技术企业的正常评定程序。通过对广东省高新技术企业认定系统已有数据的研究分析,提出一种基于门控循环神经网络和生成对抗网络的高新技术企业认定申报数据异常检测模型。基于生成对抗网络(GAN)的申报数据异常检测模型在通过生成网络G学习正常样本的分布,使用判别网络D来判别申报数据是不是“真实的”,从而实现数据异常检测。在高新技术企业认定事项管理数据集上进行了实验,实验结果证明了本文提出的模型优于其他模型。 展开更多
关键词 异常检测 生成对抗网络 门控循环神经网络 高企申报材料
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