科技信息
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과기신식
SCIENTIFIC & TECHNICAL INFORMATION
2013年
2期
191-193
,共3页
RBF神经网络%LVQ神经网络%供应链风险等级%自动预警
RBF神經網絡%LVQ神經網絡%供應鏈風險等級%自動預警
RBF신경망락%LVQ신경망락%공응련풍험등급%자동예경
本文对径向基函数神经网络在供应链风险预警中的应用进行了研究.用专家决策法提取衡量供应链风险的参数,提出了一种应用于模式识别的RBF供应链风险预警方法,然后分析了另一种神经网络——学习矢量量化网络LVQ对供应链风险预警的效果,将它们的训练速度和分类精度进行了比较.实验结果表明,采用RBF神经网络比LVQ神经网络的分类速度更快、精度更高,更有效的被应用于供应链风险预警中.
本文對徑嚮基函數神經網絡在供應鏈風險預警中的應用進行瞭研究.用專傢決策法提取衡量供應鏈風險的參數,提齣瞭一種應用于模式識彆的RBF供應鏈風險預警方法,然後分析瞭另一種神經網絡——學習矢量量化網絡LVQ對供應鏈風險預警的效果,將它們的訓練速度和分類精度進行瞭比較.實驗結果錶明,採用RBF神經網絡比LVQ神經網絡的分類速度更快、精度更高,更有效的被應用于供應鏈風險預警中.
본문대경향기함수신경망락재공응련풍험예경중적응용진행료연구.용전가결책법제취형량공응련풍험적삼수,제출료일충응용우모식식별적RBF공응련풍험예경방법,연후분석료령일충신경망락——학습시량양화망락LVQ대공응련풍험예경적효과,장타문적훈련속도화분류정도진행료비교.실험결과표명,채용RBF신경망락비LVQ신경망락적분류속도경쾌、정도경고,경유효적피응용우공응련풍험예경중.
