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基于改进的五层模糊神经网络的农业科技成果估值研究

文献类型： 中文期刊

作者： 曹艳 1 ; 刘强 1 ; 胡亮 1 ; 胡旭 1 ; 刘远利 1 ;

作者机构： 1.四川省农业科学院农业信息与农村经济研究所;四川省农业科学院

关键词： 农业科技成果;价值评估;五层模糊神经网络;增量学习

期刊名称： 西南农业学报

ISSN： 1001-4829

年卷期： 2023 年 36 卷 009 期

页码： 2059-2068

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： [目的]针对农业科技成果估值难的问题,研究计算机动态评估农业科技成果价值的方法,为农业科技成果的转化、交易或转移提供数据支撑和定价依据.[方法]采用模糊理论与神经网络相结合的方法构建五层模糊神经网络模型FNN(Fuzzy neural network),从农业科技成果历史交易中学习、存储规则知识并用于成果的交易价格预测,经实际业务数据测试,FNN估值准确率仅达到80%,为进一步提高估值准确率,适应交易样本不断增加引起的变化,降低重新训练所有样本数据的资源消耗,引入增量学习,提出了改进的五层模糊神经网络模型IFNN(Improved fuzzy neural network)和改进的估值流程.[结果]在实际业务数据处理中,通过应用改进的估值流程,完成增量数据的训练,改进的五层模糊神经网络IFNN估值准确率达到86.7%.选取15个油菜品种,对比FNN和IFNN模型估值结果,FNN和IFNN模糊隶属度不同,对比表明,IFNN估值准确度高于FNN.IFNN模型从算法上满足估值准确度随增量学习持续提高的要求.但为了进一步提高估值准确度,还需要更完备的训练数据.[结论]改进的五层模糊神经网络IFNN能在实际业务中,基于客观数据进行农业科技成果的动态估值,能够适应不断变化和发展的社会,具有较高的实际应用价值.

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