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基于BP神经网络和聚类分析的任务定价

Task Pricing Based on BP Neural Network and Cluster Analysis
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摘要 "拍照赚钱"是基于移动互联网的自助式劳务众包平台,App中的任务定价是其核心要素。首先通过建立多元线性回归以及定性分析总结得到原定价规律,再利用BP神经网络以及聚类分析建立新定价方案,对未完成任务重新定价,后又通过逻辑回归建立任务完成度模型用以评价任务定价方案的完成度,与原方案进行比较得出定价方案的实施情况。 Picture Making Money is based on the mobile Internet service platform for self service. Task pricing in App is the core element. First, establishes multiple linear regression and qualitative analysis, and sums up the original pricing rules. Uses BP neural network and cluster analysis get the new pricing scheme, which is used in unfinished task. After that, establishes the mission completion degree model by logical regression to evaluate the completion degree of the task pricing plan, and compares it with the original plan to get the implement of the new pricing plan.
作者 刘忠青 昝道广 LIU Zhong-qing,ZHAN Dao-guang(Department of Electrical Information, Shandong University of Science and Technology,Jinan 25003)
出处 《现代计算机》 2018年第9期35-39,共5页 Modern Computer
基金 潍坊教育学院青年计划(No.201102js)
关键词 多元线性回归 BP神经网络 聚类分析 逻辑回归 Multiple Linear Regression BP Neural Network Cluster Analysis Logical Regression
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