上进草莓
2021-06-11 18:22
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求python3代码(利用bp神经网络计算评价结果)

对风险进行评价,通过专家评分利用层次分析法已经计算出各指标的权重,如何利用BP神经网络对指标进行评价,只是需要将样本数据输入到BP神经网络中,一共有35个二级指标(权重已经确定),设计一个三层的神经网络,隐含层节点个数未知,一个输出节点,只需找到在相对误差范围内的合适的隐含层节点数,并得到输出结果得到训练结果和误差,相关代码如何编写呢?

恳请大神可以帮忙解决代码问题,非常感谢!

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  • CSDN专家-AlanMax 2021-06-12 13:31
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    这个需要问主提供具体的数据,后面可以使用多层感知机等方法对数据进行拟合。划分等级的话可以用聚类相关算法完成

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  • 上进草莓 2021-06-12 18:29

    专家您好,风险等级不需要再进行划分了,只是需要将样本数据输入到BP神经网络中,一共有35个二级指标(权重已经确定),设计一个三层的神经网络,隐含层节点个数未知,一个输出节点,只需找到在相对误差范围内的合适的隐含层节点数,并得到输出结果,我会根据最终的输出结果对应到风险等级中。如何编写相关代码?

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  • 有问必答小助手 2021-06-15 17:27

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