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J-GLOBAL ID：201702244305554859   整理番号：17A1522108

ベンチャー開発研究のためのニューラルネットワークの予測は,RBFモデルとBPモデルを用いることである。【JST・京大機械翻訳】

Neural Network Prediction Model for R&D of GEM: BP Model or RBF Model?

著者 (2件)： Li Jinglu (云南大学会計学院,云南昆明,650091) ,  Hu Zhenfei (云南大学会計学院,云南昆明,650091)
資料名： Keji Guanli Yanjiu  (Keji Guanli Yanjiu)
巻： 37  号： 5  ページ： 183-190  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3489A  ISSN： 1000-7695  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： 起業会社の成立時間が短く、企業の規模が小さく、その研究開発投入の影響要素が多く、営業純金利、株式収益、監督の高い年金、持続可能な成長率、資産負債率、現金流量の額とGDPの指標を用いた。動径基底関数神経回路網(RBF)と逆伝搬神経回路網(BP)法を用いて訓練した神経回路網モデルを構築し、RBFニューラルネットワークモデルがBP神経回路網モデルよりよいフィッティング、予測効果があることを発見した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 利子 ,  *予測 ,  成長率 ,  神経回路網 ,  負債 ,  *ニューラルネットワーク ,  年金 ,  流量 ,  動径基底関数
準シソーラス用語： 動径基底関数ニューラルネットワーク ,  神経回路網モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： R&D ,  Neural Network ,  BP neural network ,  RBF neural network ,  forecasting

分類 (1件)： 脳・神経系モデル  (EL02050C)

タイトルに関連する用語 (7件)： 開発 ,  研究 ,  ニューラルネットワーク ,  予測 ,  RbF ,  モデル ,  BP