基于人工神经网络的馆藏核心期刊评价模型研究

摘要：

@@ 人工神经网络是近年来计算机科学、信息科学和医学交互发展形成的一门边缘学科[1,2].在人工神经网络中,BP(Back propagation)神经网络即误差反传信息前馈神经网络的提出和发展为人工神经网络理论注入了新的活力.BP神经网络不要求变量满足正态性和独立性等条件,它对信息的处理方式提示BP神经网络是一种非传统的多元非线性模型.本文将借助BP神经网络,构建出一个动态评价馆藏核心期刊的模型,以期为馆藏核心期刊的评价建立起一个科学、实用、有效的评价体系.

机标关键词：人工神经网络、馆藏、核心期刊、信息科学、神经网络理论、前馈神经网络、评价体系、计算机科学、非线性模型、误差反传、交互发展、动态评价、边缘学科、正态性、非传统、独立性、医学、构建、处理、变量

所属期刊栏目：23

分类号：G35(情报学、情报工作)

在线出版日期：2006-09-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：343-344,346