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通过组合反馈神经网络和特征层抽取,建立一个新型的神经网络预测模型。然后将该模型与核独立成分分析及独立成分分析2种方法进行比较,并通过对我国大学生就业区域流向的预测和数据验证,证明本方法在预测的运算精度和速度方面均优于单纯的反馈神经网络,并且含有“核”的成分分析方法效果优于普通成分分析。
一种应用于大学生就业区域流向的新型神经网络模型
【摘 要】
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通过组合反馈神经网络和特征层抽取,建立一个新型的神经网络预测模型。然后将该模型与核独立成分分析及独立成分分析2种方法进行比较,并通过对我国大学生就业区域流向的预测
【机 构】
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合肥工业大学管理学院合肥工业大学资源与环境工程学院
【出 处】
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第12届全国计算机模拟与信息技术学术会议
【发表日期】
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2009年7期
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