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基于DBN-MFSVM的玉米跨境供应链风险预警方法
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作者 葛振林 《粮油食品科技》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期202-210,共9页
针对当前玉米跨境供应链系统中存在大量的非结构化数据,具备多源异构特点。传统的风险预警方法存在过度依赖人工决策、预警准确率偏低等缺陷。为解决上述问题,提出基于深度置信网络和多类模糊支持向量机的玉米跨境供应链系统风险预警方... 针对当前玉米跨境供应链系统中存在大量的非结构化数据,具备多源异构特点。传统的风险预警方法存在过度依赖人工决策、预警准确率偏低等缺陷。为解决上述问题,提出基于深度置信网络和多类模糊支持向量机的玉米跨境供应链系统风险预警方法。首先基于嵌入编码与归一化原理,预处理玉米跨境供应链系统中的大量非结构化数据,转化为结构化数据,便于后续计算;然后基于深度置信网络,提取数据高纬度特征,自适应挖掘出玉米跨境供应链系统中风险指标变化趋势与关联性;最后将提取出的高维度特征输入到多类模糊支持向量机模型中进行训练,实现玉米跨境供应链风险分级预警。所提算法能够在运行时间相近的情况下,准确率达到94.88%,较最差算法提升52.17%,综合性能较其他算法优越,能够为玉米跨境供应链系统风险监管应用提供理论支撑。 展开更多
关键词 玉米跨境供应链 深度置信网络 支持向量机 风险预警
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