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基于支持向量机的电子商务经济效益评价 被引量:1

Economic Benefit Evaluation of Electronic Enterprises Based on Support Vector Machine
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摘要 支持向量机主要以统计学习理论为依据,在解决小样本、非线性以及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。针对如何评价电子商务经济效益问题,尝试将支持向量机引入企业经济效益评价领域;并将其与BP神经网络应用于企业经济效益评价之中,发现支持向量机评价更准确,且分类结果更容易观察理解。 Mainly based on the statistical learning theory, support vector machine has many unique aovantages in solving the small sample, nonlinear and high dimensional pattern recognition. Therefore, support vector is intro- duced to the field of enterprise economic benefit evaluation to assess the economic benefits of electronic commerce. Compared with the BP neural network evaluation method, support vector machine in enterprise economic benefit e- valuation has better accuracy, and the results of classification are easier to be observed and understood.
作者 唐诗颖 TANG Shiying(School of Mathematics, Chongqing Normal University, Chongqing 401331, China)
出处 《重庆科技学院学报(自然科学版)》 CAS 2018年第3期91-93,共3页 Journal of Chongqing University of Science and Technology:Natural Sciences Edition
基金 重庆市教委科学技术研究项目"关于风险模型中分红问题的研究"(KJ1400521) 重庆市教委科学技术研究项目"经济预测的多变量灰色复合模型研究"(KJ130658)
关键词 经济效益 支持向量机 神经网络 economic benefits support vector machines neural networks
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二级参考文献29

共引文献32

同被引文献7

引证文献1

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