In this study, typical three layere

In this study, typical three layered back-propagation ANN models were established to model the risk allocation decision- making mechanism. Each of the ANN models consisted of an input layer, a hidden layer, and an output layer. The input layer has six nodes, which represent the six independent variables. The output layer has one node, which represent the single DV. The number of nodes in the hidden layer was determined by trial and error to achieve more accurate performance of ANN models. The architecture of the ANN models is demonstrated in Fig. 2. The transfer functions of hidden and output layers are tangent-sigmoid and linear, respectively rounds of training. The related training performance indexes, i.e. RMSE (root mean squared error), are defined as follows

Results (Vietnamese) 1:

Trong nghiên cứu này, điển hình ba lớp tuyên truyền trở lại ANN mô hình được thiết lập để mô hình cơ chế ra quyết định phân bổ rủi ro. Mỗi người trong số các mô hình ANN bao gồm một đầu vào lớp, một lớp ẩn và một lớp đầu ra. Các lớp đầu vào có sáu nút, đại diện cho các biến độc lập sáu. Các lớp ra có một nút, mà đại diện cho DV duy nhất. Số lượng các nút trong các lớp ẩn đã được xác định bằng cách thử và lỗi để đạt được hiệu suất chính xác hơn của mô hình ANN. Kiến trúc của mô hình ANN được thể hiện trong hình 2. Các chức năng chuyển ẩn và đầu ra lớp sigmoid ốp và tuyến tính, tương ứng viên đạn đào tạo. Chỉ số hoạt động liên quan đến đào tạo, tức là Whattheschmidt (root mean squared lỗi), được xác định như sau

Results (Vietnamese) 2:

Trong nghiên cứu này, điển hình ba lớp lan truyền ngược mô hình ANN đã được thành lập để mô hình phân bổ rủi ro ra quyết định cơ chế. Mỗi mô hình ANN gồm một lớp đầu vào, một lớp ẩn, và một lớp ra. Lớp đầu vào có sáu nút, mà đại diện cho sáu biến độc lập. Các lớp ra có một nút, mà đại diện cho DV duy nhất. Số lượng các nút trong lớp ẩn được xác định bằng cách thử và sai để đạt được hiệu suất chính xác hơn về mô hình ANN. Các kiến ​​trúc của các mô hình ANN được thể hiện trong hình. 2. Các chức năng chuyển giao các lớp ẩn và đầu ra được ốp-sigmoid và tuyến tính, tương ứng đợt huấn luyện. Các chỉ số hiệu suất đào tạo liên quan, tức là RMSE (root có nghĩa là lỗi bình phương), được xác định như sau

Results (Vietnamese) 3:

Trong đó nghiên cứu các mô hình rủi ro, xây dựng cơ chế ra quyết định quyết định phân phối là điển hình của BP ba mô hình mạng lưới thần kinh.Mỗi một mô hình mạng thần kinh nhân tạo bao gồm một lớp đầu vào, ẩn chứa một tầng và một tầng xuất.Nhập vào tầng có 6 nút, nó đại diện cho 6 một biến độc lập.Lớp đầu ra có một nút, đại diện cho single DV.Giấu trong số tầng nút là vượt qua thử thách và sai lầm, chính xác hơn để đạt được hiệu suất của mô hình mạng thần kinh nhân tạo.Mạng nơ - ron nhân tạo mô hình kiến trúc ở đồ 2 hiển thị.Che giấu và lớp đầu ra của hàm truyền là tiếp tuyến đại tràng và tuyến vòng huấn luyện, riêng biệt.Liên quan đến huấn luyện Performance Index, i.e. đều căn thức lỗi (lỗi đều căn), được định nghĩa như sau: