基于RBF神经网络的农机企业顾客满意度测评研究  

Research of Measuring the agro-mechanic industry Customer Satisfaction Degree Based on RBF Neural Network

作　　者：赵富强[1,2] 王荃[2] 张磊[2] 

机构地区：[1]天津大学管理学院,天津市300072 [2]天津财经大学,天津市300222

出　　处：《中国农机化》2011年第3期32-34,共3页Chinese Agricul Tural Mechanization

基　　金：河南省教育厅自然科学研究计划项目(2008B110005);天津市高等学校科技发展基金计划项目(20061016)

摘　　要：提出一种基于RBF神经网络的农机企业顾客满意度测评模型,它是一种典型的局部逼近神经网络,可快速完成对样本的学习与拟合,对于数据较多的情况非常适用。网络最终测评结果较BP神经网络更有效、更准确。实例证明该神经网络测评模型收敛速度快、预测精度高,为农机企业顾客满意度测评提供了实用的方法。This paper proposes a model of measuring the agro-mechanic industry customer satisfaction degree based on radial basic function neural network.It is a typical local approximation neural network and has an excellent performance on learning and convergence with a large number of samples.The results show that this model is of higher convergent speed and good prediction precision compared with BP neural network,so it offers a useful approach for measuring customer satisfaction degree.

关 键 词：径向基函数 神经网络 顾客满意度 

分 类 号：F275[经济管理—企业管理]