科技期刊学术水平综合评价的神经网络模型

被引：9

作者：

楼文高 ^{[1
,2
]}

张卫 ^{[2
]}

杨雪梅 ^{[2
]}

机构：

[1] 上海商学院

[2] 上海理工大学出版印刷与艺术设计学院

来源：

情报杂志 | 2009年 / 09期

关键词：

科技期刊; 学术水平; 神经网络; 综合评价; 评价指标体系;

D O I：

暂无

中图分类号：

G353 [情报资料的处理];

学科分类号：

1205 ;

摘要：

根据科技期刊学术水平评价指标体系和评价标准,生成足够多用于神经网络建模用的训练样本、检验样本和测试样本,取尽可能紧凑的结构以避免出现"过拟合"现象,检验样本实时监控训练过程以消除"过训练"影响,用测试样本评价模型的泛化能力,从而建立了用于期刊学术水平综合评价的神经网络模型。示例研究表明,生成样本的原理是可行的和有效的,建模过程可靠、合理,建立的模型可用于实际期刊学术水平的综合评价。

引用

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页数：5

共 8 条

[1] 基于主成分分析法的科技期刊评价方法 [J].