基于PSO的新算法在库存分类中的应用

• 作者: 李鸿洁 桂寿平
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 粒子群(PSO)算法 ABC分类 神经网络 反向传播算法
• 年，卷（期）: 2008,（19）
• 所属期刊栏目: 软件天地
• 页码范围: 264-266
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2008.19.110

摘要

本文提出了基于粒子群(PSO)的训练ANN的新算法,以此为基础建立了对库存品进行ABC分类的模型.新算法充分结合了PSO与BP两者的优势,在训练过程中能同时优化权值以及神经元log-Sigmoid函数.实验结果表明,新算法是企业库存信息管理系统中进行决策预测的一种可行方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	桂寿平	华南理工大学电子商务学院	51	862	16.0	28.0
2	李鸿洁	华南理工大学电子商务学院	2	13	1.0	2.0