基于改進(jìn)遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖書采購(gòu)系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展和人類知識(shí)的不斷更新，人類對(duì)科技文化生活的需求急劇增加。各圖書館為了滿足人類日益增長(zhǎng)的科技文化需要，繼承、傳播民族優(yōu)秀文化和交流借鑒世界先進(jìn)文化，就要不斷地進(jìn)行圖書采購(gòu)，為圖書館的藏書建設(shè)補(bǔ)充新的血液。 然而，傳統(tǒng)人工采購(gòu)方法存在諸多缺陷，不能滿足當(dāng)前圖書采購(gòu)工作的需要，因而迫切需要使用一種高效、科學(xué)的工具進(jìn)行該項(xiàng)工作。自然，作為現(xiàn)代工具的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)被引入到圖書采購(gòu)工作中，籍以提高圖書采購(gòu)工作的質(zhì)量和效率。

2、 本文結(jié)合遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能技術(shù)，提出了一個(gè)智能圖書采購(gòu)方案，并以此為依據(jù)建立了相應(yīng)的原型系統(tǒng)。 本文的主要研究工作如下： [1] 對(duì)現(xiàn)有的圖書采購(gòu)方法進(jìn)行了介紹與研究，針對(duì)傳統(tǒng)圖書采購(gòu)方法存在的缺陷與不足，探討了圖書采購(gòu)智能處理的可行性，為本文的進(jìn)一步研究提供了思路。 [2] 針對(duì)傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法具有收斂速度慢、易陷入局部最小點(diǎn)等不足，在分析了已有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練常見(jiàn)改進(jìn)方法的基礎(chǔ)上，對(duì)一種較

3、好的全局尋優(yōu)算法——遺傳算法進(jìn)行了研究，并對(duì)其做了改進(jìn)，提出了帶有影響因子的遺傳算法。該算法可用于優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在優(yōu)化的過(guò)程中動(dòng)態(tài)地調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)閾值及結(jié)構(gòu)，使網(wǎng)絡(luò)快速收斂到最優(yōu)點(diǎn)，最終得到一個(gè)具有較好泛化能力知識(shí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 [3] 分析并研究了將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于智能圖書采購(gòu)的方法，并以此為基礎(chǔ)，針對(duì)圖書采購(gòu)行為的特征，設(shè)計(jì)了一個(gè)基于改進(jìn)遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能圖書采購(gòu)系統(tǒng)模型。該系統(tǒng)模型的基本思想是：通過(guò)改進(jìn)遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)閾