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摘要
提出了用BP神经网络对排序算法进行模拟。首先利用BP神经网络对排序算法的实际输出结果进行预测,然后用匈牙利算法和全局贪心两种算法对网络输出结果与输入数据进行平衡匹配。实验证明两种算法均对低维数据的排序有更好的效果。针对10维数据经匈牙利算法匹配后排序正确率为75.70%,经贪心算法匹配后排序正确率为44.85%,且匈牙利算法的排序正确率均不低于贪心算法。
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提出了用BP神经网络对排序算法进行模拟。首先利用BP神经网络对排序算法的实际输出结果进行预测,然后用匈牙利算法和全局贪心两种算法对网络输出结果与输入数据进行平衡匹配。实验证明两种算法均对低维数据的排序有更好的效果。针对10维数据经匈牙利算法匹配后排序正确率为75.70%,经贪心算法匹配后排序正确率为44.85%,且匈牙利算法的排序正确率均不低于贪心算法。
