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复杂对象系统的综合评价是一项复杂的多目标决策活动，本文将Ｂ－Ｐ神经网络应用于复杂对象系统的综合评价，描述了用于多目标综合评价的三层Ｂ－Ｐ神经网络结构，给出了神经网络输入指标特征值量化的方法，讨论了神经网络学习及其计算机实现算法，最后给出了应用该方法综合评价我国大中城市整体发展水平的具体实例。
基于B—P神经网络的复杂对象系统多目标综合评价方法及其应用
【摘 要】
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复杂对象系统的综合评价是一项复杂的多目标决策活动，本文将Ｂ－Ｐ神经网络应用于复杂对象系统的综合评价，描述了用于多目标综合评价的三层Ｂ－Ｐ神经网络结构，给出了神经网络输入指标特征值
【机 构】
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华中理工大学工商管理学院
【出 处】
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小型微型计算机系统
【发表日期】
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1995年1期
【基金项目】
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中科院管理、决策与信息系统开放研究实验室基金
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