基于模糊神经网络的废旧手机价值评估方法

• 作者: 乔俊飞 张璐 郐晓丹 韩红桂
• 来源期刊: 北京工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 废旧手机回收 价值评估 模糊神经网络(FNN) 主成分分析法 自适应二阶参数学习算法
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 1033-1040
• 页数: 8页
• 分类号: TP183
• 字数: 6684字
• 语种: 中文
• DOI: 10. 11936/bjutxb2019070010

摘要

针对废旧手机回收过程中难以精准定价的问题,提出了一种基于模糊神经网络( fuzzy neural network, FNN)的价值评估方法. 首先,设计了一种基于主成分分析( principal component analysis, PCA)的特征提取方法,获得了影响废旧手机回收价值的关键特征变量. 其次,建立了基于FNN的价值评估模型,实现了回收价值与关键特征变量之间的非线性关系描述. 最后,提出了一种自适应二阶参数学习算法( adaptive second-order parameter learn-ing algorithm, ASOPLA),实现了价值评估模型自适应调整. 将提出的价值评估方法应用于实际交易过程,结果表明,基于FNN的价值评估方法能够实现对废旧手机的准确定价.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	乔俊飞	北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室	181	1883	22.0	31.0
2	韩红桂	北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室	73	706	16.0	21.0
3	张璐	北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室	16	120	7.0	10.0
4	郐晓丹	北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室	1	0	0.0	0.0