基于自适应模糊神经网络的信息汇聚质量评估方法

针对信息质量评估系统中各环节影响因素的评估问题,提出了一种基于自适应模糊神经网络(FNN)的信息汇聚质量评估方法,从汇聚结果满足用户需求的角度判断信息汇聚质量的优劣。依据用户体验满意度调查数据,结合神经网络的自主学习与模糊控制的模糊推理能力,提出了该方法,并将生成的TS型模糊推理系统作为汇聚质量评估参考模型。试验结果表明,该方法预测汇聚质量可反映人工专家经验。...

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Veröffentlicht in:指挥信息系统与技术 2016, Vol.7 (2), p.38-42
1. Verfasser: 钱夔 郑玄 蒋锴 王小玉
Format: Artikel
Sprache:chi
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Beschreibung
Zusammenfassung:针对信息质量评估系统中各环节影响因素的评估问题,提出了一种基于自适应模糊神经网络(FNN)的信息汇聚质量评估方法,从汇聚结果满足用户需求的角度判断信息汇聚质量的优劣。依据用户体验满意度调查数据,结合神经网络的自主学习与模糊控制的模糊推理能力,提出了该方法,并将生成的TS型模糊推理系统作为汇聚质量评估参考模型。试验结果表明,该方法预测汇聚质量可反映人工专家经验。
ISSN:1674-909X
DOI:10.15908/j.cnki.cist.2016.02.007