【摘 要】
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合成指标往往没有“真值”,使其无法通过RBF神经网络法进行学习以获得分项指标在确定合成指标时的具体结构,导致该法不能对指标体系合成指标进行拟合与评价,从而限制了神经网
【机 构】
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云南大学工商管理与旅游管理学院,云南 昆明650091;云南省系统工程学会,云南 昆明650051
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合成指标往往没有“真值”,使其无法通过RBF神经网络法进行学习以获得分项指标在确定合成指标时的具体结构,导致该法不能对指标体系合成指标进行拟合与评价,从而限制了神经网络法在该领域的应用.如果合成指标具备“整体递增”的属性,则在不失人们对合成指标习惯性要求的前提下,可以通过“最小二乘映射法”获得合成指标的“虚拟真值”,以满足RBF神经网络法对学习的需要.文中通过一个实例,进一步展示了研究成果的具体应用.
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