基于 RBF-BP 神经网络的煤炭企业物资分类算法

• 作者: 卢建军 卫晨 战金龙 陈聪
• 来源期刊: 桂林电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 煤炭企业 RBF-BP神经网络 物资分类
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 页码范围: 366-370
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 2840字
• 语种: 中文

摘要

针对现有煤炭企业在物资管理中存在分类粗放、评价标准主观、计算规模大等问题,为提高煤炭企业中物资分类的效率,提出一种基于 RBF-BP 神经网络的煤炭企业物资分类算法。根据煤炭物资相关数据,建立算法预测模型,对煤炭物资分类进行预测。实验结果表明,RBF-BP 神经网络算法较 BP 神经网络算法可提高煤炭企业物资分类的准确率,为煤炭企业物资的分类提供了较准确、可靠的方法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卢建军	西安邮电大学通信与信息工程学院	38	173	7.0	11.0
2	战金龙	西安邮电大学通信与信息工程学院	21	30	3.0	4.0
3	卫晨	西安邮电大学管理工程学院	31	159	7.0	11.0
4	陈聪	西安邮电大学通信与信息工程学院	1	1	1.0	1.0