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基于径向基神经网络的专利申请数量预测研究
基于径向基神经网络的专利申请数量预测研究
作者:
张玲
朱长宝
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
预测
专利申请
径向基神经网络
ARMA模型
摘要:
利用径向基神经网络,对国内外近年来专利申请数量进行了预测.预测结果同用时间序列ARMA模型预测的结果进行了比较.预测结果表明:良好训练的径向基神经网络的输出数据能与实际专利申请数较好地吻合,而且比ARMA预测方法更为有效,可作为专利预测的一种新手段.
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文献信息
篇名
基于径向基神经网络的专利申请数量预测研究
来源期刊
情报探索
学科
工学
关键词
预测
专利申请
径向基神经网络
ARMA模型
年,卷(期)
2007,(2)
所属期刊栏目
科班视界
研究方向
页码范围
116-117,120
页数
3页
分类号
TP3
字数
2541字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1005-8095.2007.02.048
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
张玲
东南大学法律系
24
140
7.0
11.0
2
朱长宝
东南大学法律系
8
46
4.0
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2020(1)
引证文献(0)
二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
预测
专利申请
径向基神经网络
ARMA模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
情报探索
主办单位:
福建省科技情报学会
福建省科技信息研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1005-8095
CN:
35-1148/N
开本:
大16开
出版地:
福州市北环西路108号省信息中心大楼
邮发代号:
创刊时间:
1987
语种:
chi
出版文献量(篇)
8004
总下载数(次)
17
总被引数(次)
29161
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