方贤
- 作品数：2 被引量：21H指数：2
- 供职机构：安徽新华学院信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金安徽省高校省级自然科学研究项目安徽省教育厅人文社会科学研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 小微企业信用风险评估的IDGSO-BP集成模型构建研究被引量：18
- 2017年
- 针对传统BP神经网络在小微企业信用风险评估实际应用中,随机初始权值和阈值导致网络学习速度慢、易陷入局部解以及运算结果误差较大等缺陷,借助群智能萤火虫(GSO)算法,提出一种基于改进离散型萤火虫(IDGSO)算法的BP神经网络集成学习算法的小微企业信用风险评估IDGSO-BP模型。该模型以BP神经网络为基本框架,在学习过程中引入离散型萤火虫算法,优化设计神经网络的网络结构与连接权值,得到一组相对合适的权值与阈值,再进行新一轮网络训练,以"均平方误差最小"为评价准则,产生网络的输出结果,以此建立小微企业信用风险评估模型。其仿真实验结果表明,该模型在收敛速度及运算精度方面较传统BP神经网络模型、遗传GABP模型及连续GSO-BP模型有较明显优势。因此,IDGSO-BP模型可以有效提高小微企业信用风险评估的准确性。
- 胡贤德曹蓉李敬明阮素梅方贤
- 关键词：信用风险评估BP神经网络
- 基于改进协同过滤算法的图书网站个性化推荐模型构建研究被引量：3
- 2016年
- 协同过滤是推荐系统应用最广泛的方法,其中项目之间的相关性是影响推荐算法质量的关键因素之一,针对基本协同过滤算法中未充分利用项目之间的相关系数,且算法的计算量也会随着用户和项目的不断增加呈现出爆炸性的增长,从而导致推荐质量低下等问题,本文提出了一种基于聚类分析的改进协同过滤算法。该算法加入项目相关性计算,利用聚类分析算法提高推荐算法效率,并将其应用于图书网站个性化推荐模型的构建。仿真实验表明,这种改进后的算法在收敛速度与算法准确性方面取得了显著的提高。
- 李敬明程家兴张伟方贤
- 关键词：个性化推荐图书推荐
