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摘要:
神经网络模型本质上是用数学方法模拟人类实际神经网.随着大数据时代的发展和需要,神经网络在分类与预测、系统辨识、模式识别、智能控制等领域有着广泛而吸引人的应用前景,特别在分类与预测中,人们非常重视对神经网络的学习功能.为此,主要介绍了神经网络模型BP算法,探讨了基于BP神经网络模型的人类日常生活习惯及其健康状态之间的分类与预测研究,并分析神经网络模型在分类与预测中的有效性,提出了可行性的建议.
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文献信息
篇名 神经网络模型在分类与预测中的应用研究
来源期刊 喀什大学学报 学科 工学
关键词 神经网络 模型效应 R语言
年,卷(期) 2018,(3) 所属期刊栏目 数学及应用数学
研究方向 页码范围 25-29
页数 5页 分类号 O29|TP183
字数 4904字 语种 中文
DOI 10.13933/j.cnki.2096-2134.2018.03.006
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 祖来克孜·米吉提 喀什大学数学与统计学院 3 4 1.0 1.0
传播情况
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2019(1)
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研究主题发展历程
节点文献
神经网络
模型效应
R语言
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
喀什大学学报
双月刊
2096-2134
65-1306/G4
大16开
新疆喀什市学院路29号
58-115
1980
chi
出版文献量(篇)
3368
总下载数(次)
14
总被引数(次)
6648
论文1v1指导