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摘要
为更加精准地测量企业创新能力,利用熵值法和相关性分析,从创新投入、创新产出、创新支撑3个维度建立企业创新能力评价指标体系,构建企业创新能力评价的RBF-BP复合神经网络模型。该模型由1个输入层、1个RBF隐含层、1个BP隐含层以及1个输出层组成,其特点是将RBF隐含层的输出作为BP隐含层的输入。十折交叉验证与随机二次抽样2种方法检验表明,与单一RBF神经网络、单一BP神经网络相比,RBF-BP复合神经网络模型的平均均方误差与平均绝对误差分别下降28.21%、15.19%和12.51%、12.55%,表明RBF-BP复合神经网络模型具有最优的数据拟合能力,更适合于企业创新能力评价。
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