基于广义回归神经网络的单位运营状况分类

• 作者: 崔霞霞 白艳萍 胡红萍
• 来源期刊: 火力与指挥控制
• 学科: 工学
• 关键词: 果蝇优化算法 广义回归神经网络 单位 运营 分类
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 工程实践
• 页码范围: 156-158,164
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 2842字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0640.2017.11.33

摘要

单位的运营状况会直接影响股东和广大人民的利益,针对运营状况可以使用广义回归神经网络进行分类.由于广义回归神经网络中径向基函数的扩展参数Spread的选取会导致分类的准确率,提出了一种果蝇优化算法优化参数Spread的分类模型.充分利用了果蝇优化算法的寻优能力,将优化后的参数代入到广义回归神经网络中对单位的财务数据进行运营状况的分类.结果表明,与广义回归神经网络做比较,优化后的网络模型对数据的分类可以达到很高的准确率,在相关领域的分类上有非常大的实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	白艳萍	中北大学理学院	124	639	13.0	19.0
2	胡红萍	中北大学理学院	79	243	9.0	12.0
3	崔霞霞	中北大学理学院	3	0	0.0	0.0