基于改进遗传神经网络的图书采购模型研究  被引量:5

Research on Book Purchase Model Based on Improved Genetic Neural Network

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作  者:黄小华[1] 苗松[1] 施化吉[2] 尹纪军[2] 

机构地区:[1]江苏大学图书馆,江苏镇江212013 [2]江苏大学计算机科学与通信工程学院,江苏镇江212013

出  处:《现代情报》2009年第9期162-165,共4页Journal of Modern Information

基  金:江苏省高校自然科学指导性计划项目(05JKD520050);江苏省教育厅科技计划(DB20050816);江苏大学人文社科基金(jdr2005037)

摘  要:针对目前图书采购过程中经验性、主观性强,统一性、科学性差等缺点,提出一种基于遗传神经网络用于图书采购的建模方法。该方法首先引入遗传因子改进传统遗传算法,并以此对神经网络的权值、阈值及其结构进行优化,然后通过优化后的神经网络挖掘图书的各种属性与是否被采购之间的潜在关系,从而实现图书是否被采购的预测分类。仿真实验表明该图书采购模型具有良好的预测性能及泛化能力,具有推广价值。Aiming the disadvantages in the process of book purchase, a book purchase model based on genetic algorithm neural network was proposed. Firstly, we improve the performance of genetic algorithm through influence factor and optimize weights, thresholds and structure of neural network simultaneity with the improved genetic algorithm. Then the optimized neural network was used to mine the potential relation between books' attributes and whether will be bought. The simulation experiments show that the book purchase model has a good capability of forecasting and generalizing.

关 键 词:图书采购 遗传神经网络 改进遗传算法 优化设计 

分 类 号:G253[文化科学—图书馆学]

 

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