【摘 要】
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分析了科技期刊稿件审理的指标体系与 BP 神经网络的基本原理,建立了基于 BP 神经网络的稿件质量评价系统,输入层为6个节点,输出层为1个节点,中间层为12个节点,并应用24个样
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分析了科技期刊稿件审理的指标体系与 BP 神经网络的基本原理,建立了基于 BP 神经网络的稿件质量评价系统,输入层为6个节点,输出层为1个节点,中间层为12个节点,并应用24个样本对网络进行了训练。检验结果表明,检验样本的期望输出结果与网络模型的计算结果的最大误差小于0.1%,说明该模型可行。
The paper analyzes the basic principles of index system and BP neural network of manuscript review and establishes a manuscript quality evaluation system based on BP neural network. The input layer is 6 nodes, the output layer is 1 node, the middle layer is 12 nodes, And 24 samples were used to train the network. The test results show that the maximum error between the expected output of the test sample and the calculated result of the network model is less than 0.1%, which shows that the model is feasible.
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