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논문 상세정보

經營 科學 = Korean management science review v.11 no.2, 1994년, pp.133 - 146   피인용횟수: 1

A comparison of neural networks to ols regression in process/quality control applications

Nam, Kyungdoo   (Business Administration Division, University  ); Sanford, Clive C.    (Business Computer Information Systems Department College of Business Administration University of North Texas   ); Jayakumar, Maliyakal D.    (Business Computer Information Systems Department College of Business Administration University of North Texas  );
  • 초록

    This study compares the performance of neural networks and ordinary least squares regression with quality-control processes. We examine the applicability of neural networks because they do not require any assumptions regarding either the functional from of the underlying process or the distribution of errors. The coefficient of determination( $R^2$ ), mean absolute deviation(MAD), and the mean squared error(MSE) metrics indicate that neural networks are a viable and can be a superior technique. We also demonstrate that an assessment of the magnitude of the neural notwork input layer cumulative weights can be used to determine the relative importance of predictor variables.


  • 이 논문을 인용한 문헌 (1)

    1. 1995. "Performance Evaluation of Linear Regression, Back-Propagation Neural Network, and Linear Hebbian Neural Network for Fitting Linear Function" 한국경영과학회지 = Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society, 20(3): 17~29     

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