基于模糊神经网络的废旧手机价值评估方法

查看全文 作　　者：[1]韩红桂;[1]郐晓丹;[1]张璐;[1]乔俊飞

机构地区：[1]北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室索引

出　　处：《北京工业大学学报》索引2019年第45卷第11期,共8页

基　　金：国家重点研发计划资助项目(2018YFC1900800-05);北京高校卓越青年科学家项目(BJJWZYJH01201910005020) 摘　　要：针对废旧手机回收过程中难以精准定价的问题,提出了一种基于模糊神经网络(fuzzy neural network,FNN)的价值评估方法.首先,设计了一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)的特征提取方法,获得了影响废旧手机回收价值的关键特征变量.其次,建立了基于FNN的价值评估模型,实现了回收价值与关键特征变量之间的非线性关系描述.最后,提出了一种自适应二阶参数学习算法(adaptive second-order parameter learning algorithm,ASOPLA),实现了价值评估模型自适应调整.将提出的价值评估方法应用于实际交易过程,结果表明,基于FNN的价值评估方法能够实现对废旧手机的准确定价. 关键词：废旧手机回收价值评估模糊神经网络(FNN) 主成分分析法自适应二阶参数学习算法

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