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龍圖騰網獲悉叁錢服鏈網(揚州)有限公司申請的專利一種基于機器學習算法的加計扣除智能管理方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120235718B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510386411.7，技術領域涉及：G06Q40/12；該發明授權一種基于機器學習算法的加計扣除智能管理方法是由陳立峰;王濤設計研發完成，并于2025-03-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于機器學習算法的加計扣除智能管理方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于機器學習算法的加計扣除智能管理方法，涉及稅務管理技術領域。系統通過JDBCODBC協議與分布式文件系統集成，實現研發費用數據的自動化采集，包括結構化財務數據與非結構化文檔。預處理階段采用滑動窗口均值填充缺失值、Z?score標準化及One?Hot編碼技術。特征工程模塊基于信息熵計算特征增益，結合線性判別分析實現降維。分類模型采用隨機森林算法，通過Bootstrap采樣生成決策樹，節點分裂基于基尼系數。動態優化模塊利用梯度下降算法更新參數，結合L2正則化提升模型泛化能力。系統通過多階段特征優化與動態參數調整，實現研發費用合規性的高效精準判定，支持政策動態調整下的模型快速迭代。

本發明授權一種基于機器學習算法的加計扣除智能管理方法在權利要求書中公布了：1.一種基于機器學習算法的加計扣除智能管理方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1，建立企業研發活動數據采集模塊，通過結構化數據庫接口與分布式文件系統獲取多源異構數據，并進行數據清洗與標準化預處理；該模塊通過JDBC0DBC協議與關系型數據庫建立連接，采用Flume數據流框架實時采集研發項目文檔、財務憑證、專利申報書非結構化數據，運用正則表達式匹配技術清洗缺失值與異常值，通過Z-score標準化方法將數值型數據轉換為均值為0、標準差為1的標準正態分布； 步驟2，構建特征工程模塊，采用基于信息熵的特征選擇算法篩選關鍵研發費用指標，并通過線性判別分析進行特征空間降維；該算法通過計算香農熵公式評估每個特征的信息量，選擇信息增益大于閾值的前k個特征，隨后構建類間散度矩陣和類內散度矩陣，通過求解廣義特征值問題獲取最優投影方向，將原始特征空間映射至d維子空間； 步驟3，部署隨機森林分類模型，設定決策樹數量為N，采用基尼系數作為節點分裂準則，建立研發費用合規性判定規則；該模型通過自助采樣法生成M個訓練子集，每棵決策樹在訓練時隨機選擇mtry個特征進行節點分裂，基于基尼不純度公式評估分裂效果，最終通過多數投票機制整合所有樹的預測結果； 步驟4，基于梯度下降優化算法動態調整分類模型參數，輸出滿足加計扣除政策的研發費用清單及風險預警結果；該算法定義交叉熵損失函數，通過反向傳播計算梯度，采用帶動量的隨機梯度下降更新規則動態調整學習率和動量參數，最終輸出包含費用項目編碼、政策匹配度評分的結構化清單及基于置信度閾值的紅色黃色預警標識。

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