【摘 要】
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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
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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.
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