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基于RBF神经网络的客户分类模型
引用本文:匡芳君,王艳华,唐贤瑛. 基于RBF神经网络的客户分类模型[J]. 长沙理工大学学报(自然科学版), 2005, 2(4): 70-73
作者姓名:匡芳君  王艳华  唐贤瑛
作者单位:长沙理工大学,计算机与通信工程学院,湖南,长沙,410076;长沙理工大学,计算机与通信工程学院,湖南,长沙,410076;长沙理工大学,计算机与通信工程学院,湖南,长沙,410076
摘    要:运用径向基函数(RBF)神经网络和K均值聚类算法建立了客户价值分类模型,并用最小二乘法调整RBF的权值.仿真结果证明了该方法的有效性.

关 键 词:客户关系管理  客户分类  径向基函数(RBF)神经网络  K均值聚类算法  最小二乘法
文章编号:1672-9331(2005)04-0070-04
收稿时间:2005-01-13
修稿时间:2005-01-13

Customer Classifying Model Based on RBF Neural Networks
KUANG Fang-jun,WANG Yan-hua,TANG Xian-ying. Customer Classifying Model Based on RBF Neural Networks[J]. Journal of Changsha University of Science and Technology(Natural Science), 2005, 2(4): 70-73
Authors:KUANG Fang-jun  WANG Yan-hua  TANG Xian-ying
Affiliation:College of Computer and Communication Engineering, Changsha University of Science and Technology, Changsha 410076, China
Abstract:Radial basis function neural network(RBFNN) and K-means clustering algorithms to set up a classifying model for customer values was adopted.And the LSM algorithms is used to adjust the weights of RBF networks.The simulation results verify the effectiveness of the proposed design method.
Keywords:customer relationship management(CRM)  customer classifying  RBF neural network  K-means clustering algorithms  least squares training method
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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