[发明专利]基于密集区间发现的税务指标归一化与融合计算方法

权利要求书

1.基于密集区间发现的税务指标归一化与融合计算方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)对税务数据预处理，实现将税务数据统一转换为[0,1]内的归一化的税务数据；

2)对于归一化的税务数据，统计其取值的频率，并设定最小频率阈值p和最小距离阈值q，通过迭代算法将频率大于阈值p以及与集合C的距离小于q的税务数据归入集合C，进而根据该集合C找到非均匀分布税务数据集中分布的区间；

3)根据上述得到的税务数据分布的密集区间，将要融合计算的税务分为三类，并进行不同的融合操作。

2.根据权利要求1所述的基于密集区间发现的税务指标归一化与融合计算方法，其特征在于，步骤1)中的数据预处理包括以下步骤：

a)获取税务数据的取值范围；

b)根据税务数据的取值范围，将税务数据平均划分成n个等级，具体包括：如果税务数据与计算目标正相关，则取值越大对应的等级值越大；如果税务数据与计算目标负相关，则取值越大对应的等级值越小；如果税务数据小于中值a时，与计算目标负相关，而大于或等于a时，与计算目标正相关，或者如果税务数据小于中值a时，与计算目标正相关，而大于或等于a时，与计算目标负相关；此时，设税务数据的下界为l，上界为m，则根据区间[l,a]或[a,m]划分等级，并将划分结果对应到区间的另一部分；

c)将某个税务数据x_j对应到相应的等级区间[c_i,d_i]，然后根据如下公式进行数据格式转换：

当为正相关时，yj=pi+Rounddown(xj-ci(di-ci)·n,k)---(1)]]>

或者，当为负相关时，yj=pi+Rounddown(di-xj(di-ci)·n,k)---(2)]]>

式中：y_j为税务数据x_j按公式(1)或(2)转换后得到的数据；

[c_i,d_i]为将税务数据取值范围平均划分后得到的第i个子区间，c_i为第i个子区间的下界，d_i为第i个子区间的上界，i为区间[c_i,d_i]的编号；n为划分的所有子区间个数；

p_i＝Rounddown(i/n,k)；

其中，Rounddown(i/n,k)表示对i/n保留k位小数，其它小数位舍去。