模糊优选神经网络及其在综合后评价中的应用

被引：9

作者：

黄德春

许长新

任欢

机构：

[1] 河海大学商学院

[2] 中国农业大学食品科学与营养工程学院江苏南京　

[3] 江苏南京　

[4] 北京　

来源：

关键词：

模糊优选; 神经网络; 综合后评价; 激励函数;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

摘要：

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.

引用

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共 8 条