基于前馈神经网络的智慧城市空巢老人识别

• 作者: 冯先成 周密 李寒 郭耀飞
• 来源期刊: 武汉工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 智慧城市 构造识别函数 前馈神经网络 空巢老人
• 年，卷（期）: 2015,（10）
• 页码范围: 33-39
• 页数: 7页
• 分类号: TP183
• 字数: 2899字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-2869.2015.10.007

摘要

随着社会老龄化进程的加快,空巢老人的数量呈上升趋势,老龄化成为一个不容忽视的社会问题.通过对空巢老人手机用户的识别的数据分析,提出识别信息完整的用户与信息缺失的用户的两个模型. 基于正常的用户信息表,空巢老人及其子女的数量可以准确识别,当用户的信息不够充足时,采用前馈神经网络算法,结果显示其空巢老人的识别率可以达到73.3%. 通过识别模型,及时更新空巢老人的数据,为统计局等政府部门提供了简单有效的数据分析,有助于建设智慧城市,促进社会和谐.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李寒		1	2	1.0	1.0