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龙图腾网获悉叁钱服链网(扬州)有限公司申请的专利一种基于机器学习算法的加计扣除智能管理方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120235718B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510386411.7，技术领域涉及：G06Q40/12；该发明授权一种基于机器学习算法的加计扣除智能管理方法是由陈立峰;王涛设计研发完成，并于2025-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习算法的加计扣除智能管理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习算法的加计扣除智能管理方法，涉及税务管理技术领域。系统通过JDBCODBC协议与分布式文件系统集成，实现研发费用数据的自动化采集，包括结构化财务数据与非结构化文档。预处理阶段采用滑动窗口均值填充缺失值、Z‑score标准化及One‑Hot编码技术。特征工程模块基于信息熵计算特征增益，结合线性判别分析实现降维。分类模型采用随机森林算法，通过Bootstrap采样生成决策树，节点分裂基于基尼系数。动态优化模块利用梯度下降算法更新参数，结合L2正则化提升模型泛化能力。系统通过多阶段特征优化与动态参数调整，实现研发费用合规性的高效精准判定，支持政策动态调整下的模型快速迭代。

本发明授权一种基于机器学习算法的加计扣除智能管理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习算法的加计扣除智能管理方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，建立企业研发活动数据采集模块，通过结构化数据库接口与分布式文件系统获取多源异构数据，并进行数据清洗与标准化预处理；该模块通过JDBC0DBC协议与关系型数据库建立连接，采用Flume数据流框架实时采集研发项目文档、财务凭证、专利申报书非结构化数据，运用正则表达式匹配技术清洗缺失值与异常值，通过Z-score标准化方法将数值型数据转换为均值为0、标准差为1的标准正态分布； 步骤2，构建特征工程模块，采用基于信息熵的特征选择算法筛选关键研发费用指标，并通过线性判别分析进行特征空间降维；该算法通过计算香农熵公式评估每个特征的信息量，选择信息增益大于阈值的前k个特征，随后构建类间散度矩阵和类内散度矩阵，通过求解广义特征值问题获取最优投影方向，将原始特征空间映射至d维子空间； 步骤3，部署随机森林分类模型，设定决策树数量为N，采用基尼系数作为节点分裂准则，建立研发费用合规性判定规则；该模型通过自助采样法生成M个训练子集，每棵决策树在训练时随机选择mtry个特征进行节点分裂，基于基尼不纯度公式评估分裂效果，最终通过多数投票机制整合所有树的预测结果； 步骤4，基于梯度下降优化算法动态调整分类模型参数，输出满足加计扣除政策的研发费用清单及风险预警结果；该算法定义交叉熵损失函数，通过反向传播计算梯度，采用带动量的随机梯度下降更新规则动态调整学习率和动量参数，最终输出包含费用项目编码、政策匹配度评分的结构化清单及基于置信度阈值的红色黄色预警标识。

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