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基于神经网络的多标准库存分类

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摘要在如今市场竞争的环境中,企业规模的不断扩大,库存单位的种类和数量越来越多,库存单位分类的标准也越来越多.神经网络由于其能检测和提取变量之间的非线性关系和相互作用,以及其预测模式不依赖于关于变量的各种假设.因此本文提出了一种差分进化算法(DE)结合BP(back propagation)神经网络的库存分类模型,运用DE算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,再将优化后的权值和阈值带入神经网络中进行预测.通过数值实验证明了DE-BP神经网络在多标准库存分类上的有效性.

作者陶永强

机构地区重庆交通大学经济与管理学院

出处《IT经理世界》 2020年第7期146-146,149,共2页

关键词差分进化 BP神经网络多标准

分类号 TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]

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