基于前馈神经网络的智慧城市空巢老人识别

摘要：

随着社会老龄化进程的加快,空巢老人的数量呈上升趋势,老龄化成为一个不容忽视的社会问题.通过对空巢老人手机用户的识别的数据分析,提出识别信息完整的用户与信息缺失的用户的两个模型. 基于正常的用户信息表,空巢老人及其子女的数量可以准确识别,当用户的信息不够充足时,采用前馈神经网络算法,结果显示其空巢老人的识别率可以达到73.3%. 通过识别模型,及时更新空巢老人的数据,为统计局等政府部门提供了简单有效的数据分析,有助于建设智慧城市,促进社会和谐.

关键词：智慧城市、构造识别函数、前馈神经网络、空巢老人

所属期刊栏目：37

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：住房和城乡建设部科研项目2015-R3-007;武汉工程大学研究生教育创新基金CX2014045

在线出版日期：2015-11-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：33-39