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摘要:
在MCAI软件评价指标体系建立的基础上,利用人工智能的方法建立了MCAI软件BP神经网络评价模型.该模型具有自学习,自适应的特点,利用层次分析法评价模型所得的评价结果集作为该模型的学习样本,经过训练后的BP神经网络具有"专家"经验,实现了对MCAI软件的评价由定性评价转为定量评价,是对MCAI软件评价方法的创新.
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文献信息
篇名 MCAI软件BP神经网络评价模型
来源期刊 计算机工程与设计 学科 工学
关键词 MCAI软件评价指标体系 BP神经网络 训练模型 训练算法 人工智能 评价模型
年,卷(期) 2009,(12) 所属期刊栏目 人工智能
研究方向 页码范围 2968-2970
页数 3页 分类号 TP311
字数 2508字 语种 中文
DOI
五维指标
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序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 谷震离 广东技术师范学院计算机科学学院 17 365 8.0 17.0
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研究主题发展历程
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MCAI软件评价指标体系
BP神经网络
训练模型
训练算法
人工智能
评价模型
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计算机工程与设计
月刊
1000-7024
11-1775/TP
大16开
北京142信箱37分箱
82-425
1980
chi
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