| 基于神經(jīng)網(wǎng)絡庫存融合控制技術 | |
| 所屬分類:技術論文 | |
| 上傳者:aet | |
| 文檔大?。?span>1160 K | |
| 標簽: 光傳輸網(wǎng)絡 | |
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| 文檔介紹: 摘 要:神經(jīng)網(wǎng)絡控制系統(tǒng)通常會面臨多種選擇,如樣本的訓練方式、神經(jīng)網(wǎng)絡的算法等,不好的選擇會降低預測率。BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡庫存控制系統(tǒng)融合多種庫存控制技術,利用BP算法對學習的精度和收斂的速度進行改進,能比較精確地預測庫存。討論了有關BP神經(jīng)網(wǎng)絡的算法及算法改進等問題,以品牌服裝庫存控制為例,提出用神經(jīng)網(wǎng)絡的多層感知器實現(xiàn)庫存融合控制。 關鍵詞:神經(jīng)網(wǎng)絡;預測;多層感知器;BP算法;庫存 基于神經(jīng)網(wǎng)絡.pdf | |
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