模糊优选神经网络及其在综合后评价中的应用

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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.

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黄德春,许长新,任欢.模糊优选神经网络及其在综合后评价中的应用[J].河海大学学报(自然科学版),2004,(3):332-335.(.[J]. Journal of Hohai University (Natural Sciences),2004,(3):332-335.(in Chinese))

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最后修改日期:2004-11-11
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在线发布日期: 2015-07-17
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