基于模块化神经网络模型评价高校资产运行水平

摘要：

选取2015年75所高校国有资产基本情况统计数据,针对高校的资产运行水平评价问题,借助SPSS和MATLAB等工具构建相关性分析、聚类模型及BP神经网络模型.针对单个BP神经网络模型在实际应用场景中检验正确率低的问题,采用多个BP神经网络先串后并的方式搭建模块化神经网络模型,将模型检验正确率优化至90％以上,并根据模型运行结果得到各高校的资产运行水平排名,对于排名靠后的高校进行薄弱性分析,找出薄弱高校的薄弱指标,为高校进一步提高资产运行水平提供参考依据.

关键词：相关性分析、K-means算法、贴合度、BP神经网络、模块化神经网络

所属期刊栏目：38

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2018-02-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：29-32