本文選題：FARBF算法 + 因子分析　； 參考：《統(tǒng)計與決策》2017年06期

【摘要】：針對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡算法因原始變量間強相關(guān)性帶來的處理難度,與因子分析得分評估模型不能充分結(jié)合先驗知識等缺陷,文章綜合因子分析與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡算法的各自優(yōu)點,構(gòu)建一種基于FARBF神經(jīng)網(wǎng)絡算法的企業(yè)資產(chǎn)質(zhì)量評估模型,并給出了原始數(shù)據(jù)的同向化處理方法。實證案例分析與仿真試驗結(jié)果表明該模型精度高于單純的RBF網(wǎng)絡算法,且該算法簡化了神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu),提高了網(wǎng)絡訓練速度與算法精度。
[Abstract]:In view of the difficulty of processing RBF neural network algorithm due to the strong correlation between original variables and the failure of factor analysis score evaluation model to integrate prior knowledge fully, this paper combines the respective advantages of factor analysis and RBF neural network algorithm. A model of enterprise asset quality evaluation based on FARBF neural network algorithm is constructed, and the homotactic processing method of raw data is given. The results of empirical case analysis and simulation experiments show that the accuracy of the model is higher than that of the simple RBF network algorithm, and the algorithm simplifies the neural network structure and improves the training speed and accuracy of the algorithm.
【作者單位】： 貴州民族大學;貴州大學數(shù)學與統(tǒng)計學院;貴州大學貴州省公共大數(shù)據(jù)重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(11661018) 全國統(tǒng)計科學研究項目(2014LZ46) 貴州省自然科學基金資助項目(黔科合J字[2014]2058號)
【分類號】：TP183;F273.4

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本文編號：1838530