前馈多层神经网络BP算法与可靠性增长模型

• 作者: 何鸿君 罗强 罗莉
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 可靠性增长 BP算法 Gompertz模型 储存可靠性
• 年，卷（期）: 2001,（3）
• 所属期刊栏目: 算法研究
• 页码范围: 55-58
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 2899字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2001.03.017

摘要

本文叙述了可靠性增长和BP算法的基本概念，着重研究神经网络BP算法用于可靠性增长的预测方法。Gompertz模型是可靠性增长的一个很好的预测模型。本文引用文献中的多个实例，将BP算法预测结果与Gompertz模型预测结果相比较，结论基本上一致。这说明该方法不但可行，而且有简便、适应性强等独特优点。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗莉	国防科技大学计算机学院	26	233	7.0	15.0
2	罗强		20	193	6.0	13.0
3	何鸿君	国防科技大学计算机学院	20	130	7.0	10.0