基于三层BP网络的多指标综合评估方法及应用

发布时间：2018-03-17 19:41

  本文选题：人工神经网络　切入点：多指标综合评价　出处：《系统工程理论与实践》1999年05期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：提出一种基于人工神经网络的综合指标评估方法．文章首先提出了一种新的归一化效用函数，把不同类型，不同量纲的原始评估值转换到［－１，１］区间，该效用函数较好地体现了“奖优罚劣”原则，同时对于神经网络又更容易学习和训练；其次，分析了一般多指标评估中各权值的确定方法及存在的困难；第三，详细介绍了基于人工神经网络的多指标综合评价原理及实现方法，并将之实际应用到一柴油机行业的综合经济效益评估中，，取得了较满意的结果．文末讨论了基于神经网络的综合评价方法的优点
[Abstract]:A synthetic index evaluation method based on artificial neural network is proposed in this paper. Firstly, a new normalized utility function is proposed, in which the original evaluation values of different types and dimensions are converted to the [-1 ~ (-1)] interval. The utility function well reflects the principle of "reward, fine and punishment", and at the same time, it is easier to learn and train for neural network. Secondly, it analyzes the methods of determining the weights and the difficulties in the general multi-index evaluation. This paper introduces the principle and realization method of multi-index comprehensive evaluation based on artificial neural network in detail, and applies it to the comprehensive economic evaluation of a diesel engine industry. At the end of this paper, the advantages of the comprehensive evaluation method based on neural network are discussed.
【作者单位】： 杭州商学院电子系
【分类号】：C931.1,C934

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1626209