【摘 要】
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神经网络控制系统通常会面临多种选择,如样本的训练方式、神经网络的算法等,不好的选择会降低预测率。BP(Back Propagation)神经网络库存控制系统融合多种库存控制技术,利用B
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神经网络控制系统通常会面临多种选择,如样本的训练方式、神经网络的算法等,不好的选择会降低预测率。BP(Back Propagation)神经网络库存控制系统融合多种库存控制技术,利用BP算法对学习的精度和收敛的速度进行改进,能比较精确地预测库存。讨论了有关BP神经网络的算法及算法改进等问题,以品牌服装库存控制为例,提出用神经网络的多层感知器实现库存融合控制。
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