【摘 要】
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建立了基于粗糙集和BP神经网络的复合图书馆馆藏质量评价模型,首先运用粗糙集模型对评价指标体系中的指标进行约简,消除冗余,然后把约简后得到的评价指标输入到BP神经网络中
【机 构】
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鲁东大学图书馆; 山东只楚民营科技园股份有限公司;
【基金项目】
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国家自然科学基金“基于复杂网络的异类多智能体系统的协作控制和鲁棒性研究”的成果之一,项目编号:60875039
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建立了基于粗糙集和BP神经网络的复合图书馆馆藏质量评价模型,首先运用粗糙集模型对评价指标体系中的指标进行约简,消除冗余,然后把约简后得到的评价指标输入到BP神经网络中进行智能训练,最后把待评价的检测样本输入到训练好的BP网络中,得到了馆藏质量实际输出值,实际输出与期望输出结果相吻合,从而证明了评价的可行性和有效性。
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