基于粗糙集和BP神经网络的复合图书馆馆藏质量评价研究

被引：8

作者：

张秀华 ^{[1
]}

辛江美 ^{[2
]}

机构：

[1] 鲁东大学图书馆

[2] 山东只楚民营科技园股份有限公司

来源：

情报理论与实践 | 2009年 / 11期

关键词：

粗糙集; BP神经网络; 复合图书馆; 馆藏;

D O I：

10.16353/j.cnki.1000-7490.2009.11.025

中图分类号：

G253 [藏书建设和藏书组织]; G353.1 [情报资料的分析和研究];

学科分类号：

1205 ; 120501 ;

摘要：

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。

引用

页码：107 / 111

页数：5

共 6 条

[1] 网络环境下如何评价高校图书馆馆藏资源 [J].