基于模糊神经网络的废旧手机价值评估方法

作者：韩红桂; 郐晓丹; 张璐; 乔俊飞

来源：北京工业大学学报, 2019, 45(11): 1033-1040.

• 废旧手机回收
• 价值评估
• 模糊神经网络(FNN)
• 主成分分析法
• 自适应二阶参数学习算法

针对废旧手机回收过程中难以精准定价的问题,提出了一种基于模糊神经网络(fuzzy neural network,FNN)的价值评估方法.首先,设计了一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)的特征提取方法,获得了影响废旧手机回收价值的关键特征变量.其次,建立了基于FNN的价值评估模型,实现了回收价值与关键特征变量之间的非线性关系描述.最后,提出了一种自适应二阶参数学习算法(adaptive second-order parameter learning algorithm,ASOPLA),实现了价值评估模型自适应调整.将提出的价值评估方法应用于实际交易过程,结果表明,基于FNN的价值评估方法能够实现对废旧手机的准确定价.

• 单位
  北京工业大学