一种基于模糊迁移学习的废旧手机智能定价方法

摘要

本发明提出了一种基于模糊迁移学习的废旧手机智能定价方法，针对废旧手机交易数据量不足的情况下，难以获得精确定价模型的问题。本发明采用主成分分析算法提取特征变量并通过建立基于模糊神经网络的定价模型，利用回收过程的知识和交易数据完成定价模型的参数调整，实现跨机型废旧手机的精准定价，解决了传统模糊神经网络在数据不足的情况下泛化能力较差的问题，具有较好的学习效率和预测精度，能够保证电子产品回收的高效稳定运行。