摘要
粗糙集具有强大的数值分析能力,而BP神经网络具有准确地逼近收敛能力,所以将粗糙集和BP神经网络串行结合,建立一种基于粗糙集-BP神经网络的高新技术项目投资风险评价模型。把粗糙集作为模型的前置系统进行属性约简,消除样本冗余,减少BP神经网络输入维数和隐含层神经元权值连接的个数,从而达到提高BP神经网络训练速度、运行速度和评价精度的目的。最后,仿真研究表明运用该混合模型能取得较满意的结果。
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2008年第3期63-65,共3页
Statistics & Decision
基金
国家自然科学基金(70702013)
甘肃省自然科学基金资助项目(3ZS061-A25-040)
