10.3969/j.issn.1000-3428.2007.05.054
基于粗糙集与BP神经网络的多因素预测模型
运用粗糙集方法和信息熵概念,在不改变训练样本分类质量的条件下,按照输入影响因素相对于输出的重要度的大小,对输入参数集进行约简,确定神经网络输入层变量和神经元个数.通过对典型样本的学习,建立粗糙集BP神经网络多因素预测模型,将其用于导弹系统研制费用预测.结果表明,该方法减少了网络的训练时间,改善了学习效率,具有较高的预测精度,是可行的、有效的.
粗糙集、神经网络、信息熵、多因素预测、费用预测
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TP18(自动化基础理论)
空军工程大学校科研和教改项目
2007-04-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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