基于Logistic回归变量筛选的BP神经网络及应用

• 作者: 张帆 朱贺
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 Logistic回归 变量筛选
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 软件理论与方法
• 页码范围: 35-38
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 字数: 2383字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.151010

摘要

BP神经网络是一种使用非线性可导函数作为传递函数的前馈神经网络，具有较高的精确度，但过多的预测变量会影响BP神经网络的准确性。采用Logistic回归变量筛选方法能在一定程度上提高分类准确性，提高模型效率。对2013年沪深两市A股分类评级进行了研究，证明基于Logistic回归变量筛选的神经网络提高了两极类别分类的准确性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张帆	新乡医学院管理学院	104	439	11.0	15.0
5	朱贺	新乡医学院管理学院	3	2	1.0	1.0