基于RBF神经网络的话费估计问题研究

文档摘要：数据丢失常常会造成损失，需要根据已有数据估计所丢失的数据。本文利用RBF神经网络估计丢失的话费数据，取得了较好的效果。在利用RBF神经网络处理数值估计问题时，要从散布常数、神经元个数和均方误差三个方面归纳最优估计值选择原则。

Abstract：Duetotheexpenseofthelostdata,itisimportanttoestimatethelostdataaccordingtotheexistingdata.Inthispaper,thelosttelephonechargingdataareestimatedbyRBFneuralnetwork,whichachievesbettereffect.WhenRBFneuralnetworkisappliedtonumericalvalueestimating,itisimportanttoconcludeprinciplesofchoosingthebestestimatevalueformaspectsofthespreadconstant,nervecellsnumberandmeansquarederror.

作者：孙立炜  林峰Author：SunLiwei  LinFeng
作者单位：厦门警备区厦门361003
刊名：办公自动化（学术版）
Journal：OfficeAutomation
年，卷(期)：2013, (11)
分类号：TN915.5
关键词：RBF  神经网络  估计  计费  
Keywords：RBF  Neuralnetwork  Estimate  Charging  
机标分类号：TP3TN9
在线出版日期：2013年12月4日
基金项目：基于RBF神经网络的话费估计问题研究[
期刊论文]  办公自动化（学术版）--2013, (11)孙立炜  林峰数据丢失常常会造成损失，需要根据已有数据估计所丢失的数据。本文利用RBF神经网络估计丢失的话费数据，取得了较好的效果。在利用RBF神经网络处理数值估计问题时，要从散布常数、神经元个数和均方误差三个方面归纳最优估计值...参考文献和引证文献
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关键词：RBF,神经网络,估计,计费,

2024-10-4 00:30 上传 基于RBF神经网络的话费估计问题研究.pdf

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