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将模糊优选理论与神经网络理论相结合,确定网络拓扑结构:隐含层数、隐含层节点数与节点激励函数的合理模式.将模糊优选的相对优属度模型作为人工神经网络的激励函数,建立模糊优选神经网络权重调整BP模型.实证研究表明,模糊优选BP神经网络模型,可以较好地应用于综合后评价.
模糊优选神经网络及其在综合后评价中的应用
【摘 要】
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将模糊优选理论与神经网络理论相结合,确定网络拓扑结构:隐含层数、隐含层节点数与节点激励函数的合理模式.将模糊优选的相对优属度模型作为人工神经网络的激励函数,建立模糊
【机 构】
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河海大学商学院,中国农业大学食品科学与营养工程学院
【出 处】
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河海大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2004年03期
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