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[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
陈宇 许莉薇
为解决不均衡林业信息文本分类中少数类分类正确率低问题,提出了一种基于优化LM模糊神经网络的不均衡林业信息文本分类算法。在阐述优化LM模糊神经网络算法原理的基础上,提取不均衡林业信息文本特征矩阵训练分类器的各项参数,实现对不均衡林业信息文本的精准与快速分类。实验结果表明该算法对少数类辨识准确率高,优于神经网络分类法以及SVM算法、模糊神经网络算法,为不均衡林业信息文本的分类提供了新思路。
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
吴晓群 温雅丽
一种基于模糊神经网络的信息融合方法 ,在以此构造的基于多源信息融合的分类系统中 ,采用了多层模糊IF/THEN规则进行分类。为了处理模糊语言值 ,提出了一种能够控制模糊输入矢量的神经网络体系结构 ,该方法能够对非线性实间隔矢量和模糊矢量进行分类。实验表明 ,此融合方法是切实可行的。
关键词:
神经网络技术 信息融合
[期刊] 情报科学
[作者]
张艳丰 李贺 彭丽徽 陈远方
【目的/意义】通过挖掘电子商务平台冗杂的在线评论信息,对在线评论进行效用过滤,将质量高、有用性强的评论呈献给消费者。【方法/过程】从Spearman相关性分析影响在线评论效用高相关因素入手,构建基于模糊神经网络(FNN)的在线商品评论效用模型,提出一种在线评论效用分类方法。【结果/结论】通过对亚马逊电子商务平台手机评论的实例验证,证明本文模型方法能够对在线商品评论效用进行有效区分,提出的在线商品评论分类过滤模型具有较高的准确度和有效性。
[期刊] 自然资源学报
[作者]
王新华 毕建涛
采用模糊聚类神经网络方法建立了煤炭资源分类模型 ,通过自适应算法与误差逆传播算法相结合 ,解决了以往神经网络不能处理模糊问题的缺陷 ,从而更适应现实评价条件的需要。
关键词:
资源评价 煤炭资源 模糊 神经网络
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨利峰 陈红
针对群体决策等问题研究中,仅考虑合作主体参与特征信息,而忽略合作主体间位势信息存在差异的问题,文章首先根据合作主体参与特征和主体间合作特征对群体合作主体位势差异进行了界定,给出了区间乘、合作均衡度等运算,进而构造了合作均衡矩阵来描述合作主体位势差异。其次在合作均衡矩阵基础上,结合决策主体判断具有主观模糊性的特点,提出了基于合作网络均衡的区间直觉模糊决策方法,统筹解决了具有合作主体参与特征差异及合作位势拓扑差异情境下群体区间直觉模糊决策问题,并进行了示例演算。
[期刊] 工业工程
[作者]
傅晨曦 郑永前 姜培明
零备件的有效分类和库存策略细分管理是优化库存结构,提高库存效率的重要途径。本文通过分析零备件库存的使用(设备维护部门)和管理(采购和仓储部门)两方面的不同侧重,提取了零备件物料的10组特性。然后把零备件库存策略决策网格和混合静态神经网络多特性分类应用于零备件库存策略细分来优化零备件库存结构。实例结合S企业备件仓库运用说明本文方法可以为零备件库存优化提供新的思路。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周庆元
提要:目前农机型号众多,如何选择适合自己的农业机械,可以有效地节约资源和资金。文章从目前农业机械优化选型的研究状况出发,提出运用支持向量机和模糊神经网络对农机进行组合优化选型;通过建立碾米机的评价指标体系,运用组合评价方法可以有效地实现选型分析。实例分析证明了该方法的实用有效性,为农机优化选型提供了一种新的方法。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
陈宇 许莉薇
为解决传统林业信息文本分类算法准确率低和正确率分布不均匀的问题,提出了一种基于高斯混合模型的林业信息文本分类算法。在阐述高斯混合模型和EM算法的基础上,使用TF-IDF方法计算林业信息文本特征值,对构造的林业信息文本特征矩阵降维,结合Kmeans算法,通过训练得到各类林业信息文本所对应的高斯混合模型的参数,构造分类器进行精准与快速分类。实验结果表明,该算法与神经网络分类方法、贝叶斯、决策树等常用分类算法相比,该算法有较高的准确率和实用性,为林业信息文本的分类研究开拓了新思路。
[期刊] 图书馆
[作者]
马海群 王今
文章首先对已有关于开放数据安全问题的研究进行综述,将其划分为数据安全的法律政策、技术和策略意识三个研究方面,基于此分类将微博作为数据来源进行检索,对相关主题的微博文本数据进行编码分类,并引入神经网络方法建立数据安全相关话题的分类系统,验证该分类及系统的可靠性,从而提高在微博平台进行数据安全相关话题舆情研究的检索质量和效率,及时有效地掌握公众对于数据安全话题的动态。
[期刊] 统计与决策
[作者]
丁红 董文永 吴德敏
为获得更精确的径流水位预测效果,文章提出了基于Levenberg Marquardt(LM)算法的BP双隐含层神经网络模型(BPDHLM)。LM算法是梯度下降法与高斯-牛顿法的结合,能缩短BP网络的收敛时间,改善网络的收敛性能;相对单隐层而言,双隐含层BP网络则能改善网络的性能误差,误差梯度,从而提高模型预测精度并改善网络性能。研究结果表明:该模型预报稳定性好,预报准确率高,为径流-水位时间序列预测提供一个有效建模方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张坤 杨艳明 郑伟 高晓红
为解决网络流量时间序列的预测问题,针对传统模糊神经网络通常使用梯度下降法作为搜索算法容易陷入局部极小值的不足,文章提出了一种量子遗传算法与模糊神经网络相结合的网络流量时间序列预测模型。该算法利用量子遗传算法优化模糊神经网络的权值,对实际采集的网络流量时间序列进行建模。最后,预测结果表明模型具有较好的预测精度和效果。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
韩平 席酉民
本文在对银行信贷风险主流测量方法进行比较的基础上,提出了基于模糊神经网络的信贷风险组合预测评估方法,该方法综合考虑了财务和非财务因素对信贷风险产生的影响,信贷风险分析结果即模糊神经网络的输出不是通常的违约与不违约两种分类,而是对应于违约风险五级分类的隶属度,从而更加逼近贷款的现实决策。
关键词:
信贷风险 模糊神经网络 组合预测
[期刊] 工业工程
[作者]
张婕 曹西京 杨玮 席俭飞
安全生产是企业生产管理的一项重要内容。针对某包装企业的生产特点,调查得出影响安全生产的7个指标因素,运用模糊学和BP神经网络的基本理论,构建该企业的安全生产方案决策模型。结合模糊神经网络的评价结果,进行安全生产方案的决策选择,达到了提高安全生产能力的目的,有利于增强企业的经济效益与社会效益。
关键词:
安全生产 模糊神经网络 评价
[期刊] 技术经济
[作者]
李健
通过对规制特征、规制影响结果特征和现有规制影响评估方法进行分析,构建了规制影响评估指标体系,并利用人工神经网络的自学习、非线性动态处理等特征建立了基于模糊神经网络的规制影响评估模型。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
安德洪 沈菲 王洪萍
为从大量用电数据中发现不同用户的用电规律,并从中获取简明的规则,本文构建一种模糊神经网络,应用遗传算法优化网络结构,对隐层结点聚类以压缩数据信息。并将该方法应用到实际数据之中,取得了有价值的知识。
关键词:
数据挖掘 模糊神经网络 遗传算法 规则
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文献计量分析
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