典型文献
基于OPCA-IGAFNN的NQI综合服务信息平台服务质量评价
文献摘要：
针对传统模糊神经网络(FNN)评价模型在国家质量基础设施(NQI)综合服务信息平台的服务质量评价中存在收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出一种基于优化主成分分析法(OPCA)与改进遗传算法(IGA)的模糊神经网络智能评价方法.为提高FNN的网络收敛速度,利用OPCA根据评价指标间的相关性,删除冗余指标因素,减少网络输入量,实现对网络输入的降维处理;将IGA与FNN相结合,利用自适应的交叉与变异概率对FNN隶属函数的系数进行全局搜索,克服FNN在智能评价时容易陷入局部极值问题.基于我国实际的NQI综合服务信息平台服务质量调研数据开展试验分析,结果表明,OPCA-IGAFNN评价模型具有高效、准确的评价效果.
文献关键词：
国家质量基础设施综合服务信息平台;评价方法;模糊神经网络;优化主成分分析;改进遗传算法
中图分类号：
作者姓名：
唐求;吴娟;滕召胜;马俊
作者机构：
湖南大学电气与信息工程学院,湖南长沙 410082
文献出处：
引用格式：
[1]唐求;吴娟;滕召胜;马俊-.基于OPCA-IGAFNN的NQI综合服务信息平台服务质量评价)[J].湖南大学学报（自然科学版）,2022(08):109-116
A类：
OPCA,IGAFNN,优化主成分分析,国家质量基础设施综合服务信息平台
B类：
NQI,平台服务质量,服务质量评价,模糊神经网络,速度慢,局部最优解,改进遗传算法,网络智能,智能评价,网络收敛速度,删除,指标因素,输入量,降维处理,变异概率,隶属函数,全局搜索,局部极值,极值问题,调研数据,试验分析,评价效果
AB值：
0.216559
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