基于GAN的高新技术企业认定申报数据异常检测模型研究

引言

高新技术企业认定是推动企业创新发展的重要政策之一，但在申报过程中，企业常面临数据异常问题，如错填、漏填、数据错误或不完整等，这些问题严重影响了认定流程的效率与公正性。为了解决这一难题，研究人员提出了一种基于生成对抗网络（GAN）和门控循环神经网络的异常检测模型，旨在提升申报数据的审核质量。

模型原理与设计

该模型的核心在于利用生成对抗网络的双重机制：

1. 生成网络（G）：通过学习正常申报数据的分布，生成符合正常样本特征的数据。

2. 判别网络（D）：用于判断输入数据是否为“真实”的正常样本，从而识别异常数据。

通过生成网络与判别网络的博弈，模型能够高效地检测出申报数据中的异常情况。此外，门控循环神经网络的引入进一步增强了模型对时间序列数据的处理能力，使其能够更好地捕捉数据中的复杂模式。

实验与结果

实验基于广东省高新技术企业认定事项管理数据集进行，结果表明：

• 该模型在异常检测的准确率和召回率上均优于传统方法。

• 模型能够有效识别多种类型的异常数据，包括错填、漏填和数据错误等。

• 在处理大规模数据时，模型表现出较高的计算效率，适合实际应用场景。

应用前景与意义

该模型的提出为高新技术企业认定申报数据的审核提供了强有力的技术支持，具有以下重要意义：

1. 提升审核效率：自动化异常检测减少了人工审核的工作量，缩短了认定周期。

2. 保障数据质量：通过精准识别异常数据，确保申报信息的真实性与完整性。

3. 推动政策落地：为高新技术企业认定政策的公平执行提供了技术保障。

结语

基于生成对抗网络和门控循环神经网络的异常检测模型，为高新技术企业认定申报数据审核提供了一种高效、准确的解决方案。未来，随着技术的进一步优化与推广，该模型有望在更多领域发挥重要作用，助力企业创新与高质量发展。