基于神经网络库存融合控制技术

• 作者: 罗克露 陈承贵
• 来源期刊: 微型机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 预测 多层感知器 BP算法 库存
• 年，卷（期）: 2009,（8）
• 所属期刊栏目: 软件天地
• 页码范围: 8-12
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 5277字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-7720.2009.08.003

摘要

神经网络控制系统通常会面临多种选择,如样本的训练方式、神经网络的算法等,不好的选择会降低预测率.BP(Back Propagation)神经网络库存控制系统融合多种库存控制技术,利用BP算法对学习的精度和收敛的速度进行改进,能比较精确地预测库存.讨论了有关BP神经网络的算法及算法改进等问题,以品牌服装库存控制为例,提出用神经网络的多层感知器实现库存融合控制.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈承贵		21	36	4.0	5.0
2	罗克露		1	3	1.0	1.0