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[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] 物流技术
[作者]
李晓利 王泽江
从区域经济与煤炭产业内在关系的视角,对影响煤炭资源富集区物流的各因素进行分析和选择,构建BP神经网络预测模型,并利用Matlab技术对煤炭物流需求进行拟合,随后结合山西省1996-2011年的煤炭物流数据,分别对模型进行预测演练和精度检验,证明该模型应用于煤炭物流需求预测具有可行性和普适性,进一步对2012-2014年的煤炭物流需求进行预测,为现阶段煤炭产业物流的发展提供较为准确的参考。该模型首次采用区域经济指标结合产业发展因素的方法来对煤炭产业物流需求进行预测,在一定程度上反映了煤炭产业发展与煤炭物流需求之间的复杂映射关系,对今后区域内的产业物流需求预测具有重要的指导意义。
关键词：
煤炭物流 物流需求 神经网络 预测
[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] 统计与决策
[作者]
李晓利 王泽江
文章针对传统物流需求单一预测方法的缺陷,选择并改进灰色系统与神经网络的组合模型,构建煤炭物流需求预测系统,结合2000~2012年间的相关统计信息,进行改进后的灰色神经网络预测模型检验,预测结果显示:该模型具有较高的预测精度,满足煤炭物流需求预测要求,对于应用于复杂非线性系统具有可行性。
[期刊] 中国软科学
[作者]
陈佐 谢赤 李晓东
应用相空间重构技术对时间序列进行分割,将原序列映射到多维的数据空间中。将期望最大化(EM)聚类算法和神经网络相结合,提出了一种基于相空间重构技术的EM聚类模糊神经网络预测模型。在股票市场上进行了应用,结果表明该预测模型降低了预测误差,提高了系统的性能。
[期刊] 国土资源科技管理
[作者]
袁满 刘耀林 危小建
传统土地用途分区方法存在人为主观因素影响较大、操作性不强且过于粗略等缺陷。为了克服上述不足,将模糊自组织神经网络算法引入土地用途分区问题中,建立用途分区模型,构建分区问题与神经网络的映射关系,设计了顾及空间及属性的聚类距离,并制定了用途分区确定规则。实验选取湖北省陆溪镇以验证模型的有效性。结果表明模型合理地划分了基本农田保护区、一般农地区、林业用地区、城镇建设用地区、乡村建设用地区、独立工矿区、水区域7个土地用途区,分区结果与农用地分等定级结果基本相符,模型能够有效提高用途分区的确定效率。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
佟泽华 刘文云 韩春花 綦振法
知识集成有利于提高企业的知识创新能力,并形成企业的核心优势。因此,了解和评价企业的知识集成能力状况对企业来讲具有重要的意义。文章在已有研究的基础上,从企业组织层面的知识集成能力、企业员工个人层面的知识集成能力、企业知识集成环境水平3个方面,构建了企业知识集成能力的评价指标体系,并提出了基于模糊神经网络的企业知识集成能力评价模型。该模型不仅具有模糊处理的功能,还具有很强的自学习能力和非线性映射能力、高度的容错性和鲁棒性。最后进行了实例分析。该方法克服了已有研究方法的一些不足,因而对于企业知识集成能力评价研究具有一定的帮助和启示。
关键词：
企业 知识集成 指标体系 模糊神经网络
[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] 运筹与管理
[作者]
吴冲 刘佳明 郭志达
为了充分发挥概率神经网络在企业财务危机预警中的作用,克服概率神经网络平滑参数难以确定和空间复杂度高的不足,本文提出一类新的参数动态调整的粒子群算法优化概率神经网络的平滑参数,进而采用改进粒子群算法优化初始隶属度矩阵的模糊聚类方法实现对样本的选择,解决了概率神经网络平滑参数的确定及空间结构复杂的问题。提出了基于改进粒子群算法的模糊聚类-概率神经网络企业财务危机预警模型,并以我国上市公司作为研究对象进行了实证研究。结果表明,经过模糊聚类和改进粒子群算法优化的概率神经网络具有更优的预测性能,并在企业财务危机长期
[期刊] 自然资源学报
[作者]
梁海超 师华定 高庆先
土地沙化和沙尘暴是中国北方农牧交错带严重的生态环境问题。在地理信息系统的支持下,论文建立风蚀自然因子栅格数据库;选取二连浩特—张家口为典型样带,综合运用模糊聚类技术、专家知识以及神经网络技术,构建区域风蚀危险度评估模型,分析内蒙古自治区风蚀危险性空间分布格局。结果显示:综合应用模糊聚类以及神经网络技术可以有效地对风蚀危险度进行评价,内蒙古自治区风蚀危险性呈现"西高东低、中间过渡"的总体趋势,这与该区域的自然、气候与土地利用背景较吻合,其中,风蚀极险型区域主要分布在阿拉善高原的西北部,面积6.9×104km2;强险型土壤风蚀地区主要位于阴山山脉周围、穿越巴丹吉林沙漠、浑善达克沙地与锡林郭勒盟高原...
关键词：
内蒙古 危险度评价 模糊聚类 神经网络
[期刊] 物流技术
[作者]
秦彤彤 张俊友 王树凤 王文鲁
在人工配送发展的基础上,对无人配送发展的技术和场景进行了构想,根据无人配送网络潜在的风险确定风险因子,建立定量和定性的无人配送网络风险评价指标体系。首先在量化后的风险因子综合模糊评价的基础上,选择BP神经网络对无人配送网络风险进行预测和评价。然后利用青岛市某物流企业的案例验证无人配送网络模型的可行性。最后通过结果对比分析,确定某物流企业无人配送网络风险所在的风险区间为一般到较危险区间,并对风险管理提供改进意见。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
赵青雨 苏之昀 夏唐斌 郑美妹
传统的备件分类方法存在主观性强，补偿性差的问题，且在分类完成后缺少持续更新的能力。本文首先考虑备件的经济、供给和重要性三个方面建立了备件分类指标体系，并结合否定规则改进聚类算法，解决多指标的补偿性问题。其次，提出一种改进粒子群优化BP神经网络的备件分类模型，对新入库备件分类有持续更新能力。最后，结合S公司的备件数据，利用改进的算法对备件进行分类和更新。结果表明所提出的改进聚类算法更符合实际需求，且所提出的BP神经网络平均准确率为96.77%，优于其他传统的算法，可为企业的备件分类管理提供有力的支持。
[期刊] 经济管理
[作者]
万映红 申杨
本文从价值客户管理角度出发,建立了一种基于聚类——神经网络的客户价值分类模型。阐述了客户价值分析与评价指标设计、分类建模原理与网络学习算法选择、网络学习的前导原理与聚类算法、建模流程设计,并以某地区小灵通客户价值分类预测模型的使用及客户管理策略为应用实例。提出了研究的框架与方法,为企业客户价值管理决策系统的开发提供了重要模型依据。
关键词：
客户价值 分类模型 神经网络 聚类分析
[期刊] 物流技术
[作者]
魏新 罗涛
应急系统的选址问题是突发事件应急管理的关键一环,针对突发事件发生频率低、后果严重等特点,综合考虑应急服务设施的交通、地理和经济等因素,提出将模糊方法应用到BP算法的输入值中,综合这两种算法的优势,通过模型计算得到选址的优化度。实例表明,模糊神经网络能对选址方案做出快速、准确和客观的评价,为应急系统方案的选择提供了一种有效的方法。
关键词：
应急物流 选址 模糊神经网络
[期刊] 技术经济
[作者]
黄元生 刘庆超 邱自龙
根据电力工程的特点以及三门峡发电有限公司的实际情况,构建了项目成功度后评价指标体系,并确定了标准值;提出了运用模糊神经网络对电厂建设项目成功度后评价的方法,采用相对隶属度对成功度指标值及评价标准进行模糊处理,然后通过BP神经网络进行评价,以提高结果的精确度。最后,对三门峡发电有限责任公司2×600MW机组的项目成功度进行后评价,结果合理准确。
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