一种基于BP神经网络的属性重要性计算方法

发布时间：2018-11-04 20:42

【摘要】：人工神经网络学习作为机器学习的重要方式,在人工智能、模式识别、图像处理等领域已成功应用;BP网络作为神经网络学习的精华,它利用误差反传的方式不断修正权重以达到最佳拟合.多属性决策问题是决策理论研究领域的热点,当研究的问题涉及多个属性时,需要分析各属性的重要程度,即属性的权重.针对多分类输出结果的多输入属性相关性和重要性问题,提出了利用BP神经网络计算复杂输入属性的重要性方法;并对神经网络的节点数量、网络层数、学习策略、学习因子等进行研究,建立了适合属性重要性计算的BP神经网络模型;以烟台大学学生评教数据作为具体实例,利用k-fold方法验证其可行性和有效性.
[Abstract]:As an important way of machine learning, artificial neural network learning has been successfully applied in artificial intelligence, pattern recognition, image processing and other fields. As the essence of neural network learning, BP network uses the way of error backpropagation to constantly modify the weight to achieve the best fit. Multi-attribute decision making is a hot topic in the field of decision theory. When multiple attributes are involved, it is necessary to analyze the importance of each attribute, that is, the weight of attribute. Aiming at the problem of the correlation and importance of multi-input attributes in multi-classification output, a method of calculating the importance of complex input attributes using BP neural network is proposed. The number of nodes, the number of network layers, learning strategies and learning factors of the neural network are studied, and the BP neural network model suitable for attribute importance calculation is established. Taking the student evaluation data of Yantai University as an example, the k-fold method is used to verify its feasibility and effectiveness.
【作者单位】： 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院;烟台大学计算机与控制工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61472095,61502140,61572418)资助
【分类号】：TP183

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本文编号：2311078