【摘 要】
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深入分析了城市物流竞争力的研究现状,结合深度学习相关理论,以深层自编码器(Deep Auto Encoder,DAE)标准模型与标准算法为基础,提出了基于Widrow函数的深层自编码器动量更新
【机 构】
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中国（西安）丝绸之路研究院,西安财经学院管理学院,空军工程大学航空工程学院
【基金项目】
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中国(西安)丝绸之路研究院基金项目(No.2018SY08);陕西省教育厅专项科研基金项目(No.18JK0302)
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深入分析了城市物流竞争力的研究现状,结合深度学习相关理论,以深层自编码器(Deep Auto Encoder,DAE)标准模型与标准算法为基础,提出了基于Widrow函数的深层自编码器动量更新算法(DAE-WMA)。依据城市物流竞争力分析数据量特点,选取三种UCI数据集,对基于误差函数的标准算法(DAE-ESA)、基于交叉熵的标准算法(DAE-CSA)以及DAE-WMA的模式分类能力进行仿真,仿真结果表明后者的性能优于前两者。依据物流竞争实力与竞争潜力,基于层次分析法(Analytic Hierarchy
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