本文主要研究内容
作者袁章帅,李敬明,闫瑞林,严升（2019）在《大学生个人信用评价模型》一文中研究指出：首先改进萤火虫算法的初始种群与移动步长,并用来优化BP神经网络初始权值与阈值参数,以构建IGSO-BP神经网络协同集成学习算法。建立基于该学习算法的大学生个人信用评价模型,Matlab仿真验证了模型的可行性。
Abstract
shou xian gai jin ying huo chong suan fa de chu shi chong qun yu yi dong bu chang ,bing yong lai you hua BPshen jing wang lao chu shi quan zhi yu yu zhi can shu ,yi gou jian IGSO-BPshen jing wang lao xie tong ji cheng xue xi suan fa 。jian li ji yu gai xue xi suan fa de da xue sheng ge ren xin yong ping jia mo xing ,Matlabfang zhen yan zheng le mo xing de ke hang xing 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自长春工业大学学报的袁章帅,李敬明,闫瑞林,严升，发表于刊物长春工业大学学报2019年03期论文，是一篇关于萤火虫算法论文,神经网络论文,信用评估论文,长春工业大学学报2019年03期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自长春工业大学学报2019年03期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：萤火虫算法论文; 神经网络论文; 信用评估论文; 长春工业大学学报2019年03期论文;