典型文献
基于改进自组织神经网络的创业数据评估建模与仿真
文献摘要：
针对传统创业数据建模方法在模型准确性、预测稳定性等方面存在的不足以及建模效率较低等问题,提出了基于改进自组织神经网络的创业数据评估建模与仿真方法.该方法通过SOFM算法对输入数据进行选择与分类,进而得到若干数据子集,再将数据子集通过Duplex算法划分成训练集、验证集和测试集.同时利用训练集建立回归分析模型,并采用验证集对模型进行优化,通过共识模型得到符合要求的结果.数据测试结果表明,相比于传统建模方法,文中方法所建立的模型准确性更高且预测稳定性更强,充分验证了所提方法应用于创业数据建模与仿真的可靠性.
文献关键词：
自组织神经网络;连接权值;最小二乘法;共识模型;数据建模
中图分类号：
作者姓名：
尹诗
作者机构：
上海第二工业大学,上海201209
文献出处：
引用格式：
[1]尹诗-.基于改进自组织神经网络的创业数据评估建模与仿真)[J].电子设计工程,2022(19):69-73
A类：
B类：
自组织神经网络,数据评估,评估建模,建模与仿真,数据建模,建模效率,仿真方法,SOFM,输入数据,子集,Duplex,训练集,验证集,测试集,回归分析模型,共识模型,符合要求,数据测试,中方,连接权值
AB值：
0.355101
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