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  • 简介:针对信息质量评估系统中各环节影响因素的评估问题,提出了一种基于自适应模糊神经网络(FNN)的信息汇聚质量评估方法,从汇聚结果满足用户需求的角度判断信息汇聚质量的优劣。依据用户体验满意度调查数据,结合神经网络的自主学习与模糊控制的模糊推理能力,提出了该方法,并将生成的TS型模糊推理系统作为汇聚质量评估参考模型。试验结果表明,该方法预测汇聚质量可反映人工专家经验。

  • 标签: 信息汇聚 质量评估 自适应模糊神经网络 模糊推理 反向传播算法