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基于径向基神经网络的专利申请数量预测研究

作者:张玲; 朱长宝预测专利申请数量径向基神经网络arma模型

摘要:利用径向基神经网络,对国内外近年来专利申请数量进行了预测。预测结果同用时间序列ARMA模型预测的结果进行了比较。预测结果表明:良好训练的径向基神经网络的输出数据能与实际专利申请数较好地吻合,而且比ARMA预测方法更为有效,可作为专利预测的一种新手段。

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情报探索

《情报探索》(CN:35-1148/N)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《情报探索》办刊宗旨是积极探讨和交流情报学理论和信息工作的实践经验,跟踪国内外信息技术业和信息服务业的最新进展,及时传播信息技术、网络经济等新的理论、观点、技术、信息和动态,深受全国科技情报(信息)学界的欢迎。

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