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利用径向基神经网络，对国内外近年来专利申请数量进行了预测。预测结果同用时间序列ARMA模型预测的结果进行了比较。预测结果表明：良好训练的径向基神经网络的输出数据能与实际专利申请数较好地吻合，而且比ARMA预测方法更为有效，可作为专利预测的一种新手段。
基于径向基神经网络的专利申请数量预测研究
【摘 要】
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利用径向基神经网络，对国内外近年来专利申请数量进行了预测。预测结果同用时间序列ARMA模型预测的结果进行了比较。预测结果表明：良好训练的径向基神经网络的输出数据能与实际
【机 构】
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东南大学法律系2004级研究生
【出 处】
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情报探索
【发表日期】
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2007年2期
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