一种基于BP神经网络的属性重要性计算方法

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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.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/94257X/201701/671457325.html

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关键词：BP神经网络 属性重要性 神经网络 计算方法 重要性 BP神经网络 属性重要性 多分类输出 学生评教