1、“.....梳理前文可知，本文选取了个驱动因素作为零售户销售假烟预警的指标因素，预警模型输出数据则为零售户销售假烟的可能性。反复试验之后，该模型中最优参数已被确定，如下所示该模型中包含着个隐含层，学基于神经网络的零售户销售假烟行为的预警模型论文原稿间指标，并将该月份输入到预警模型系统中。预警模型的构建以市烟草专卖局从年月中旬到年月中旬的销售数据为选择研究对象，剔除掉该选项没有商店属性信息的零售户或者销量信息不全的销售数据......”。

2、“.....零售户的特征指标通过对市违规烟草销售实际调研所留存下来的历史数据来分析，特选定以下个指标来归纳总结零售户的特征。详见表。时间因素根据市烟草销售实际调研数据显示，烟草的销量也会因为时间售假烟的行为是不样的，鉴于此，本文在传统销售假烟数据的基础之上，增加了零售户的特征指标以及时间指标。基于神经网络的零售户违规销售的预警模型神经网络系统是种误差反向传播的神经网络，它具有以下种特性违规零售户历史数据的特征分析以市在违规销售假烟方面的调研历史数据为基础......”。

3、“.....销售假烟的情况与该商户的经营规模经营状态有着极大的关系。另外，商店所处的地理位置也会影响假烟的销售行为。再加之烟草专卖局对贩卖假烟的零售用户没有行之有力的处罚措施，因此在巨大的利益面前，很多零售商户都选择销售假烟。关键词烟草行业神经网络假烟销售预警模型在市烟草专卖局的实地调研的基础之上，本文结合卷烟的销售行为。关键词烟草行业神经网络假烟销售预警模型在市烟草专卖局的实地调研的基础之上，本文结合卷烟零售户销售假烟的驱动因素......”。

4、“.....并对其进行样本在对相关销售行为进行研究时，可以从零售商销量的变化来考虑。从第节零售假烟商户的历史数据，不难发现不同特征的零售商戶销售假烟的行为是不样的，鉴于此，本文在传统销售假烟数据的基础之上，增加了零售户的特征指标承勇基于神经网络的卷烟销售违规预测研究合肥工业大学，。基于神经网络的零售户违规销售的预警模型神经网络系统是种误差反向传播的神经网络，它具有以下种特性是该系统具有自学习和自适应性......”。

5、“.....构建了以神经网络为基础的零售户销售假烟行为的预警模型，并对其进行样本检验，旨在为相关管理提出可供参考的价值。基于神经网络的零售户销售假烟行为的预警模型论文原稿。草行业的主要特征，因此所有零售商的烟草都是从当地的烟草专卖局取得的，有正规的批售指导价格以及零售价格。但反观假烟，获取的渠道则是从非法途径获得的，进货成本较低，以市场指导零售价卖出，商家可获取巨大的利润杂货店是居民区或商业区的零售商户。结论鉴于上述分析，通过对该预警模型的指标分析......”。

6、“.....以便于为烟草局监管人员方便查阅相关数据，制定出合理的监管策略，进步规范烟草市场。参考文献验，旨在为相关管理提出可供参考的价值。基于神经网络的零售户销售假烟行为的预警模型论文原稿。零售户销售假烟行为的影响因素分析利益因素销售假烟最重要的个因素就是可以给商家带来丰厚的利润。烟草专卖是烟及时间指标。违规零售户历史数据的特征分析以市在违规销售假烟方面的调研历史数据为基础，对其进行细致深入的分析，销售假烟的情况与该商户的经营规模经营状态有着极大的关系......”。

7、“.....商店所处的地理位置也会影响假烟容错性，是该系统具有并发性，是该系统的构成是复杂的非线性。因此该系统多数情况下会应用于图像的识别，用于预测预警等领域。零售户销售假烟行为的预测指标的遴选零售商的合法销售量会因为其销售假烟而有所不同，因此卫东基于神经网络的烟草零售户销售假烟行为的预警模型研究中国烟草学会年度优秀论文汇编中国烟草学会，朱卫东，孙宜博，吴勇，李矿，杜承勇基于神经网络的卷烟零售户销售假烟行为的预警模型研究中国烟草学报......”。

8、“.....这结果进步验证了该模型中加入细分指标的正确性。综上所述，本文得出如下启示烟草专卖局监管对象要符合如下特征，是规模较大的零售商户是分布在农村乡镇是品种杂乱的中小型批零这结果说明该模型具有较高的准确率。模拟预警与结果分析根据其数据结果，本文对零售户的类型做了如下划分，并记录下了所涉及到的商户类型违规销售烟草的可能性。详情参照表紧接着对剩余所有的数据样本进行预警模拟检测率是，从输入层到隐含层......”。

9、“.....后者使用的是线性传递函数，初始权值设定范围为之间的随机数字。如图所示。初始样本经过预警模型的自适应学习的功能模拟，取售户为个，正常经营的用户可达个。按照的比例来分配数据并不平衡，因此研究决定选用的配比来研究数据。初始样本是从研究对象中随机抽取的，它的构成有两部分。本研究中训练集样本比例占成，验证集样本比例占成，测试集变化而发生变化，主要体现在两方面，是节假日烟草的销量要比平常稍高些，其中最为典型的是春节期间......”。