【摘 要】
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针对传统评价法中存在的无法反映非线性信息等缺点,提出了BP神经网络算法与因子分析法相结合的综合评价方法。并利用LM算法对BP神经网络中存在的容易陷入局部极小值、收敛速
【基金项目】
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主持工信部“跨境移动支付与风险管理创新研究课题”(编号2012R08-2);2015年陕西省软科学重点“科技支撑丝绸之路经济带发展对策研究”(编号2015KRA001);陕西省西安市科技计划项目(编号SF1504(3));陕西省教育厅哲学社会科学重点研究项目(编号14JZ048)
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针对传统评价法中存在的无法反映非线性信息等缺点,提出了BP神经网络算法与因子分析法相结合的综合评价方法。并利用LM算法对BP神经网络中存在的容易陷入局部极小值、收敛速度慢等不足进行了改进。构建科技支撑"丝绸之路经济带"发展评价指标体系后,用因子分析法取得评价指标体系的初始权重,并用LM-BP神经网络对评价结果进行优化调整,得到最终的评价结果。结果表明,LM-BP神经网络评价结果更为合理且网络学习效率更高。
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