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基于粗糙集-神经网络的产业集群生命周期识别

被引：5
作者：
王德鲁
宋学锋
机构：
[1] 中国矿业大学管理学院
来源：
中国矿业大学学报 | 2010年 / 39卷 / 02期
关键词：
粗糙集; RBF神经网络; 产业集群; 生命周期; 识别模型;
D O I：
暂无
中图分类号：
F270 [企业经济理论和方法]; F224 [经济数学方法];
学科分类号：
0701 ; 070104 ;
摘要：
将粗糙集理论与神经网络相结合,构建了基于粗糙集-径向基(RBF)神经网络集成的产业集群生命周期识别模型.该模型运用基于MDV(maximum discernibility value)函数与信息熵的模糊聚类算法进行连续属性离散化处理,采用粗糙集理论约简出重要指标体系,将训练样本输入RBF神经网络进行学习和训练,进而对检验样本的生命周期阶段进行判断.对我国138组产业集群样本数据的分析结果表明:基于MDV函数与信息熵的模糊聚类算法能够有效改善离散化效果,且该模型对检验样本的总体预测精度达到82.61%,从而证实了该识别模型的有效性和实用性.
引用
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页码：284 / 289
页数：6
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  • [1] 全球价值链中落后国家的产业集群生命周期研究
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    穆荣平
    [J]. 中国科技论坛, 2007, (12) : 55 - 59
  • [2] Heuristic Genetic Algorithm for Discretization of Continuous Attributes in Rough Set Theory[J]. CAO Yun-feng, WANG Yao-cai, WANG Jun-wei School of Information and Electric Engineering, China University of Mining ＆ Technology, Xuzhou, Jiangsu 221008, China.Journal of China University of Mining ＆ Technology（English Edition）. 2006(02)
  • [3] Image classification algorithm based on the RBF neural network and K-means. Rollet R. International Journal of Remote Sensing . 2007
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