深度RBF神经网络与基于熵权的AHP结合的预警方法
- 专利权人:
- 贵州大学
- 发明人:
- 耿志强,商迪瑞,韩永明
- 申请号：
- CN201810886943.7
- 公开号：
- CN109086887A
- 申请日:
- 2018.08.06
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2018
- 代理人:
- 张洪年
- 摘要：
- 本发明公开了一种深度RBF神经网络与基于熵权的AHP结合的预警方法，首先采用基于熵权的AHP算法对复杂食品安全监测数据进行风险融合，将风险融合结果作为深度RBF神经网络的期望输出。然后使用深度RBF神经网络对食品安全监测数据进行建模，使用该模型可以获得更加准确的风险预测结果，从而指导食品安全预警工作。基于熵权的AHP算法根据数据内部规律确定各个指标的权重，避免了传统AHP算法可能出现的判断失误。深度RBF预警模型具有比BP、RBF等浅层神经网络模型更强的泛化能力和特征表示能力，从而使得该模型能够得到更加精确的食品安全监测数据风险预警的结果。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
