[摘 要] 将基于案例的推理（CBR）方法应用于增值税纳税申报系统中。本文介绍了系统的总体结构设计，并详细介绍了数据库设计、案例库的查询与匹配方法，以及与规则推理相结合的案例学习方法。

　　[关键词] 基于案例推理(CBR) 增值税 案例匹配 案例学习

　　一、引言

　　基于案例的推理（case-based reasoning，CBR）是利用过去解决相似问题的方法来解决当前问题。CBR系统将过去对问题的求解经验作为案例按一定的组织方式存储在案例库中，当遇到新问题时，系统首先从案例库中查找以前解决类似问题的经验，并应用它来解决新问题。本文应用CBR方法设计了增值税纳税申报系统，就增值税的案例特点和业务特征来具体运用CBR方法解决税法领域的问题。

　　增值税主要有纳税人、征税对象、税目、税率、纳税期限、减免税等这些税收要素组成，而这些税收要素正好可以作为一个案例的特征集，以不同的特征集收集具有特殊情况的典型案例，并且给每个案例加上专家的点评分析、法律提示、专家释疑等形成一个生动有说服力的案例,进而建成CBR系统中的案例库。这样，对于缺乏税法专业知识和不精通纳税申报业务的纳税人就可以使用这个案例库来处理他们遇到的实际案例。在增值税的业务领域中，,不管一个多么复杂的纳税情况总能按业务特征将其归类到前面案例库的一个小案例中,当找到匹配案例后即可取其增值税的计算方法、相法律提示和专家释疑,使新的增值税纳税问题迎刃而解。

　　二、系统目标

　　该系统的主要目标如下：(1)为增值税纳税申报提供决策支持和计算机辅助手段。(2)为各种企事业单位、个人、扣缴义务人等纳税义务人提供增值税的计算方法、依据和填制增值税纳税申报表。(3)为税务人员提供疑难案例的稽查服务。(4)通过查阅、学习本领域中典型案例的解决方案；对增值税法规政策进行咨询等方法，提高系统使用者的税法业务水平。(5)填制、汇总、打印增值税纳税申报表；打印案例稽查结论表；也可打印典型案例的原始描述、相关法律和专家释疑等。

　　三、系统的体系结构

　　运用基于案例推理的方法来处理增值税的纳税申报问题，知识库设计为案例库和法规政策规则库，以案例库为主，以法规政策库为辅助知识库协同解决问题。本系统的总体结构如图1所示。

　　四、CBR方法实现

　　1.数据库设计

　　根据系统目标和总体结构的要求，可以确定以下系统所需的数据项和数据结构。

　　(1)案例库。由于本系统案例库较小,案例间无关联关系。所以整个案例库采用线性组织、并行存储的方法,案例不分层次顺序存储。对于单个案例来说,采用关系数据库技术,将所搜集的典型案例存放在一系列相互关联的数据表中,主要的几张数据表结构如下:①原始案例表：案例编号、案例文本。②基本状况表：案例编号、税款时间、纳税人标志、纳税人识别号、纳税人名称、开户银行及账号、法定代表人名称、企业登记注册类型、营业地址、电话号码。③销售业务状况表：案例编号、货物、摘要、业务特征、货物编码、业务特征编码、销售额、含税销售额、免税销售额。④外购业务状况表：案例编号、货物、摘要、业务特征、货物编码、业务特征编码、买价、进项税额。⑤销售结论表：案例编号、规则标识号、销售额、免税销售额、税率、销项税额。⑥外购结论表：案例编号、规则标识号、买价、扣除率、可否抵扣、进项税额。⑦案例释疑表：案例编号、专家释疑。⑧新案例基本状况表：案例编号、税款时间、纳税人标志、纳税人识别号、纳税人名称、开户银行及账号、法定代表人名称、企业登记注册类型、营业地址、电话号码。⑨新案例销售业务处理表：案例编号、货物编码、摘要、业务特征、业务特征编码、销售额、含税销售额、免税销售额、税率、销项税额。⑩新案例外购业务处理表：案例编号、货物编码、摘要、业务特征、业务特征编码、买价、扣除率、可否抵扣、进项税额。

　　(2)规则库。①原法规表：法规标志、条目号、法规条文、规则标识号。②规则表:规则标识号、货物、业务特征、税率、结论。

　　(3)字典库。①货物或应税劳务名称编码表：序号、货物、货物编码。②业务特征编码表：序号、业务特征、业务特征编码。③纳税人标志编码表：标志代码、纳税人类型名称（一般纳税人、小规模纳税人）。④纳税人注册类型表：注册类型代码、纳税人注册类型名称（工业、商业、其他）。

　　2.案例匹配

　　(1)单笔业务案例匹配。指一个案例只包含一笔业务的情况。这种情况处理较简单,输入案例后,取其案例特征(货物或应税劳务名称+业务特征）到相应的业务状况表(销售或外购)中进行查找匹配,找到完全匹配的案例后,据其案例编号到相关联的其他表中取回税额计算方法、相关法律提示、专家释疑等案例结论集,返回本案例进行税额计算后整理输出,并生成增值税纳税申报表进行打印输出,如图2所示。

　　(2)多笔复杂业务案例处理。如果一个案例是包含两笔以上业务的复杂案例，就要分步进行处理。首先逐笔处理业务，即将每一笔业务按以上的处理方法，先得到每一笔业务的解答，然后再按照纳税人名称和纳税日期收集整理每笔业务的处理结果，计算汇总整个案例的应纳增值税额，并给出所有业务的相关法律提示和专家释疑，再填制增值税纳税申报表进行显示。具体步骤如下：①取第i笔业务，加业务编号Ki；②按单笔业务匹配处理，得到本笔业务的税额值、相关法律提示和专家释疑;③取第i+1笔业务处理，方法同上；④至止处理完所有单笔业务，得到每一笔业务的解答；⑤按纳税人名称和纳税日期收集1~i笔业务的解答，得到完整案例的应纳税额计算公式和计算结果，以及相关法律提示和专家释疑；⑥生成当期增值税纳税申报表。

　　(3)与规则推理相结合的案例学习当案例匹配无效，即在案例库中没有找到与新案例业务特征相同的案例时，需要到规则库中寻找相关的法规依据来求解问题，并通过人机交互的修改机制，形成一个新的完整案例解，最后将新案例保存至案例库中，实现案例的学习过程。具体过程如下：①根据货物+业务特征到规则库查找匹配的法规条款。②找到的相关的规则可能有多条，将这些规则的结论信息反馈给用户进行判断，并通过人机交互对规则进行反复适配，以最终获取决策知识。③从适配到的规则中取计算方法，如果是销售业务就取税率并结合结论信息编辑税额计算公式；如果是购进业务就取扣除率、可否抵扣，并编辑进项税额计算公式。④取法规原文作为新案例的相关法律提示。⑤通过人机交互利用结论信息总结出新案例的专家释疑。⑥将新案例的完整解答：案例描述、税额计算方法、相关法律提示、专家释疑等保存到典型案例库中，完成新案例的学习。

　　实现案例的学习过程是增值税中一个CBR的完整设计，包括：案例的定义与表示、案例的组织与索引、案例的推理匹配、案例学习。

　　五、结束语

　　将CBR引入了增值税纳税申报系统中。在增值税业务领域中，将实际问题逐笔业务与典型案例进行检索匹配，再对每笔业务结果进行收集整理，输出案例完整解答及相关法律提示和专家释疑，并填制增值税纳税申报表；对匹配失败的案例,采取与规则推理相结合的新案例学习方法等技术实现了增值税纳税申报系统。

　　参考文献:

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