資料介紹
神經(jīng)網(wǎng)絡控制系統(tǒng)通常會面臨多種選擇,如樣本的訓練方式、神經(jīng)網(wǎng)絡的算法等,不好的選擇會降低預測率。BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡庫存控制系統(tǒng)融合多種庫存控制技術,利用BP算法對學習的精度和收斂的速度進行改進,能比較精確地預測庫存。討論了有關BP神經(jīng)網(wǎng)絡的算法及算法改進等問題,以品牌服裝庫存控制為例,提出用神經(jīng)網(wǎng)絡的多層感知器實現(xiàn)庫存融合控制。
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