检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:荣莉莉[1]
机构地区:[1]大连理工大学系统工程研究所,辽宁大连116024
出 处:《研究与发展管理》2003年第2期64-69,75,共7页R&D Management
摘 要:对中国 5 2个高技术产业园区发展状况的部分数据及因子分析结果 ,建立两种具有学习能力的评价模型 ,用以评价中国高技术园区的发展状况。一种是基于模糊神经网络 ( FNN)的评价模型 ,可以提取描述高技术园区发展状况的模糊规则 ,找到发展模式 ;另一种是基于自组织特征映射 ( SOM)神经网络的评价模型 ,可以对高技术园区进行自动聚类 ,从聚类图上找到发展状况相近的高技术园区。两种模型都具有自我评价功能 。For further research on high tech parks in china,in this paper,two types of evaluation systems with the learning ability are developed based on data and the analysis results from 52 high tech industry parks. One is the fuzzy neural network (FNN) evaluation model. From this model,fuzzy rules that describe the situation of development of these high tech parks can be extracted. The another is the self organization map (SOM) network evaluation model. Using this model,the high tech parks with similar development situation can be found. These two systems have been implemented in the prototype knowledge management system of software industry successfully. So that other high tech parks can evaluate their own situations,using the two developed systems.
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