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文章通过组合反馈神经网络和特征层抽取建立一个新型的神经网络预测模型，使用了核独立成分分析及独立成分分析2种方法进行比较；通过对合肥工业大学毕业生就业流向的预测和数据验证，结果表明，上述方法在预测的运算精度和速度方面均优于单纯的反馈神经网络，并且含有“核心”的成分分析方法效果优于普通成分分析。
核特征抽取的反馈神经网络的探索及应用
【摘 要】
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文章通过组合反馈神经网络和特征层抽取建立一个新型的神经网络预测模型，使用了核独立成分分析及独立成分分析2种方法进行比较；通过对合肥工业大学毕业生就业流向的预测和数据
【机 构】
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合肥工业大学管理学院,合肥工业大学仪器科学与光电学院
【出 处】
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合肥工业大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2008年3期
【基金项目】
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安徽省教育厅人文社会科学研究资助项目（2006sk004）,教育部人文社会科学研究资助项目（07ja880037）
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