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J-GLOBAL ID：201602217001025682   整理番号：15A1352498

GA-BPニューラルネットワークに基づく巨大プロジェクトのための入力評価の改善【Powered by NICT】

Improvement of input evaluation for giant projects based on GA-BP neural network

著者 (3件)： Ren Hong (Fac. of Construction Management and Real Estate, Chongqing Univ., Chongqing) ,  Ma Xianrui (Fac. of Construction Management and Real Estate, Chongqing Univ., Chongqing) ,  Liu Huabing (Fac. of Construction Management and Real Estate, Chongqing Univ., Chongqing)
資料名： Xitong Gongcheng Lilun yu Shijian  (Xitong Gongcheng Lilun yu Shijian)
巻： 35  号： 6  ページ： 1474-1481  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2070A  ISSN： 1000-6788  CODEN： XGLSE2  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 巨大プロジェクトの膨大な資源の入力と多様性,複雑さとその入力と出力の社会的効果を考慮して,入出力評価指標システムは,三コア原理」に従って確立した。巨大プロジェクトの各入力方式は,最初のDEA法で評価し,効果的な入力方式を選択した。最初の評価からGA-BPニューラルネットワークと結果に基づき,多重有効スキームは再び評価し最適なものを選択した。経験的分析は,この改善された評価モデルは巨大プロジェクトの特性に適応することを示した。だけでなく入力評価を巨大プロジェクトの客観性を保証し,が全ての入力方式を配列決定する目的を達成することができる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 中心核 ,  *ニューラルネットワーク ,  多重化
準シソーラス用語： 評価モデル ,  複雑性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 利益管理  (KA05030A)

タイトルに関連する用語 (4件)： Ga ,  BPニューラルネットワーク ,  プロジェクト ,  評価