文献类型：期刊文章

作　　者：冯先成[1] 李寒[2] 周密[1] 郭耀飞[1]

机构地区：[1]智能机器人湖北省重点实验室(武汉工程大学),湖北武汉430205 [2]北京汉通达科技有限公司,北京100081

出　　处：《武汉工程大学学报》

基　　金：住房和城乡建设部科研项目(2015-R3-007);武汉工程大学研究生教育创新基金(CX2014045)

年　　份：2015

卷　　号：37

期　　号：10

起止页码：33-39

语　　种：中文

收录情况：CAS、JST、普通刊

摘　　要：随着社会老龄化进程的加快,空巢老人的数量呈上升趋势,老龄化成为一个不容忽视的社会问题.通过对空巢老人手机用户的识别的数据分析,提出识别信息完整的用户与信息缺失的用户的两个模型.基于正常的用户信息表,空巢老人及其子女的数量可以准确识别,当用户的信息不够充足时,采用前馈神经网络算法,结果显示其空巢老人的识别率可以达到73.3%.通过识别模型,及时更新空巢老人的数据,为统计局等政府部门提供了简单有效的数据分析,有助于建设智慧城市,促进社会和谐.

关 键 词：智慧城市 构造识别函数  前馈神经网络 空巢老人

分 类 号：TP183]