1、“.....。以高斯公式作为成员函数,将和模糊化。输入输出变量用来表示等级,他们的范围分别是,。其神经网络结构共为层第层为精确输入层,和的值直接输入到该层的神经元,在本层中神经元的输入变量的隶属函数,并将各隶属函数的最大值作为输出,然后,在规则层与计算隶属函数层各输出相对应的规则节点被激活,相应的规则参与推理计算,形成推理结果,并在精确输出层进行反模糊化计算,得到推理的精确输出。该输出与样本理想输出之间的偏差就是模糊集合填入相应的数值,由于专家可能不了解什么是隶属度,所以界定数值在,这样就得到模糊集合的隶属度。确定语言变量的隶属函数。定性变量没有数值论域,同样的事物每个人的理解不同,存在主观差异。相关文献采用钟型函数比较恰当,可以根模糊逻辑在企业评价系统中的应用原稿网络模型。该模型适用于以语言型变量为主的系统的评价问题。样本数据集的建立及语言型变量的描述,通过挖掘专家知识......”。

2、“.....从而得到与决策者的评价结论相同的评价结果。该体系模型由个定量指标和个定性指标组成,利用经网络结构。输入数据是学生的和往年累计的绩点。和的取值范围是,。以高斯公式作为成员函数,将和模糊化。输入输出变量用来表示等级,他们的范围分别是,。其神经网络结构共为研究生,主要研究方向信息管理与信息系统。摘要利用现代数据挖掘技术构建企业经营状况评价体系模型。给出决策系统中常用的算法模糊神经网络,分析说明该算法具有精确可靠快速的优点。提出种专家系统中常用的学习型评价系统的建立方法,完整模糊神算隶属函数层规则层精确输出层。当组数据输入系统后,首先,在计算隶属函数层计算各输入变量的隶属函数,并将各隶属函数的最大值作为输出,然后,在规则层与计算隶属函数层各输出相对应的规则节点被激活,相应的规则参与推理计算,形成推理结果,状况做出科学的评价......”。

3、“.....模糊逻辑在企业评价系统中的应用原稿。第层称为计算隶属函数层,该层采用高斯函数作为传递函数主要用于实现模糊隶属度函数,计在精确输出层进行反模糊化计算,得到推理的精确输出。该输出与样本理想输出之间的偏差则用来调节网络相应的参数,直到输出误差达到要求。基于模糊神经网络的学生学习情况评价模型基于模糊神经网络的学生学习情况的评价模型该模型是个层前馈式的神关键词模糊逻辑决策系统模糊神经网络评价语言型变量引言问题提出。在世纪的今天,随着经济的迅速发展和市场竞争的日益激烈,企业要在残酷的商业竞争中立于不败之地,就要能够通过在对自己的生产经营活动经营成果及财务状况进行综合评价并企业经营状况评价体系模型。给出决策系统中常用的算法模糊神经网络,分析说明该算法具有精确可靠快速的优点。提出种专家系统中常用的学习型评价系统的建立方法,完整模糊神经网络模型......”。

4、“.....样本数据集价系统的建立方法,来分析说明该算法具有精确可靠快速的优点。然后利用模糊神经网络的原理,构建个基于神经网络和模糊逻辑的企业评价系统,来综合评估企业的业务绩效。该体系模型由个定量指标和个定性指标组成,利用专家样本数据训练神经网络第层为精确输入层,和的值直接输入到该层的神经元,在本层中神经元的输入等于输出。模糊逻辑在企业评价系统中的应用原稿。建立符合专家偏好的隶属函数确定定性变量的模糊划分及隶属度。采集专家样本数据的表格如表。请专家按列,在精确输出层进行反模糊化计算,得到推理的精确输出。该输出与样本理想输出之间的偏差则用来调节网络相应的参数,直到输出误差达到要求。基于模糊神经网络的学生学习情况评价模型基于模糊神经网络的学生学习情况的评价模型该模型是个层前馈式的神网络模型。该模型适用于以语言型变量为主的系统的评价问题。样本数据集的建立及语言型变量的描述......”。

5、“.....建立符合其偏好的隶属函数实现的,从而得到与决策者的评价结论相同的评价结果。该体系模型由个定量指标和个定性指标组成,利用企业财务指标的层面上,而单方面的指标无法对企业的经营状况做出科学的评价,因此我们要综合企业的内部运作状况发展潜力状况企业外界影响力状况的各项指标进行综合评价。模糊逻辑在企业评价系统中的应用原稿。作者简介陶晓晶,女,上海人,硕模糊逻辑在企业评价系统中的应用原稿建立及语言型变量的描述,通过挖掘专家知识,建立符合其偏好的隶属函数实现的,从而得到与决策者的评价结论相同的评价结果。该体系模型由个定量指标和个定性指标组成,利用专家样本数据训练神经网络,使训练出来的神经网络可以像专家样进行评价活网络模型。该模型适用于以语言型变量为主的系统的评价问题。样本数据集的建立及语言型变量的描述,通过挖掘专家知识,建立符合其偏好的隶属函数实现的......”。

6、“.....该体系模型由个定量指标和个定性指标组成,利用。通过学习获取知识,用内部神经元存储知识信息。它以大规模模拟计算为主,具有容错性和鲁棒性,学习能力强,并能在学习中不断完善。作者简介陶晓晶,女,上海人,硕士研究生,主要研究方向信息管理与信息系统。摘要利用现代数据挖掘技术构规则所具有的信度。权重在神经网络的训练过程中得到修正。关键词模糊逻辑决策系统模糊神经网络评价语言型变量引言问题提出。在世纪的今天,随着经济的迅速发展和市场竞争的日益激烈,企业要在残酷的商业竞争中立于不败之地,就要能够通过,使训练出来的神经网络可以像专家样进行评价活动。基本原理人工神经网络人工神经网络,是由大量处理单元神经元互连而成的网络,是对人脑的抽象简化和模拟,反映人脑的基本特在精确输出层进行反模糊化计算,得到推理的精确输出。该输出与样本理想输出之间的偏差则用来调节网络相应的参数,直到输出误差达到要求......”。

7、“.....使训练出来的神经网络可以像专家样进行评价活动。本文主要讨论如何在神经网络中引入模糊逻辑来处理企业的各种语言描述性信息。首先讨论决策支持系统中常用的算法模糊神经网络,通过介绍种专家系统中常用的学习型研究生,主要研究方向信息管理与信息系统。摘要利用现代数据挖掘技术构建企业经营状况评价体系模型。给出决策系统中常用的算法模糊神经网络,分析说明该算法具有精确可靠快速的优点。提出种专家系统中常用的学习型评价系统的建立方法,完整模糊神并正确认识自身的生产经营活动后,做出正确的战略决策与经营决策。良好有效的决策首先是建立在对企业的经营状况有个全面精准的评价基础上。但是,现阶段许多企业综合评价系统大多仍停留在评价企业财务指标的层面上......”。

8、“.....做出正确的战略决策与经营决策。良好有效的决策首先是建立在对企业的经营状况有个全面精准的评价基础上。但是,现阶段许多企业综合评价系统大多仍停留在评价模糊逻辑在企业评价系统中的应用原稿网络模型。该模型适用于以语言型变量为主的系统的评价问题。样本数据集的建立及语言型变量的描述,通过挖掘专家知识,建立符合其偏好的隶属函数实现的,从而得到与决策者的评价结论相同的评价结果。该体系模型由个定量指标和个定性指标组成,利用于输出。第层称为计算隶属函数层,该层采用高斯函数作为传递函数主要用于实现模糊隶属度函数,计算出个分属于语言变量的隶属。第层称为规则层,每个神经元调表单个模糊规则。这里要注意的是第层和第层之间的权重代表相应研究生,主要研究方向信息管理与信息系统。摘要利用现代数据挖掘技术构建企业经营状况评价体系模型。给出决策系统中常用的算法模糊神经网络......”。

9、“.....提出种专家系统中常用的学习型评价系统的建立方法,完整模糊神则用来调节网络相应的参数,直到输出误差达到要求。基于模糊神经网络的学生学习情况评价模型基于模糊神经网络的学生学习情况的评价模型该模型是个层前馈式的神经网络结构。输入数据是学生的和往年累计的绩点。和的取值范斜率的不同来表示这种主观上的差异。利用钟型函数,可用如下的公式表示分别表示强中弱式中,。模糊神经网络结构分为层,依次为输入层计算隶属函数层规则层精确输出层。当组数据输入系统后,首先,在计算隶属函数层计算各输第层为精确输入层,和的值直接输入到该层的神经元,在本层中神经元的输入等于输出。模糊逻辑在企业评价系统中的应用原稿。建立符合专家偏好的隶属函数确定定性变量的模糊划分及隶属度。采集专家样本数据的表格如表。请专家按列,在精确输出层进行反模糊化计算,得到推理的精确输出......”。