合成指标评价的RBF神经网络法研究

张正华; 段树乔; 贾家妮

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合成指标评价的RBF神经网络法研究

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合成指标往往没有"真值",使其无法通过RBF神经网络法进行学习以获得分项指标在确定合成指标时的具体结构,导致该法不能对指标体系合成指标进行拟合与评价,从而限制了神经网络法在该领域的应用.如果合成指标具备"整体递增"的属性,则在不失人们对合成指标习惯性要求的前提下,可以通过"最小二乘映射法"获得合成指标的"虚拟真值",以满足RBF神经网络法对学习的需要.文中通过一个实例,进一步展示了研究成果的具体应用.

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来源
《数学的实践与认识》 |2021年第11期|120-128|共9页
作者
张正华; 段树乔; 贾家妮;
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作者单位

云南大学工商管理与旅游管理学院;

云南昆明650091;

云南省系统工程学会;

云南昆明650051;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
合成指标; 最小二乘映射法; RBF神经网络;

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