基于模糊神经网络的交合分析改进方法

为了克服传统交合分析法(CA)存在的总体效用模型可能会失效及没有较好反映评价问题内在复杂作用关系和没有考虑到专家主观判断不准确性的缺陷,本文借鉴从定性到定量综合集成的复杂系统分析方法论,应用模糊神经网络技术,提出一种基于模糊神经网络的交合分析改进方法。该方法能够比较有效地近似反映出复杂系统蕴含的、难以为专家识别的内在复杂作用机理,因而是一种能够适应各种系统评价问题的一般性、普适性方法。数值验证的结果表明,应用基于模糊神经网络的交合分析改进方法得出的待评价对象排序结果明显好于传统CA法。这说明该方法不但是科学的,而且是比传统CA法更为有效的。     

基于人工神经网络的企业知识管理综合评价模型研究

本文主要研究人工神经网络在企业知识管理评价中的应用问题。为了克服综合评价过程的随机性与评价专家主观上的不确定性,本文提出基于人工神经网络的企业知识管理综合评价模型。该模型采用多层前馈神经网络及BP算法,其仿真实现是以MATLAB下神经网络工具箱作为开发工具。通过仿真实例与专家评估相比较,验证了该模型的有效性。     

基于BP神经网络的管理信息系统评价研究

管理信息系统的评价是对一个MIS系统的性能进行全面估计与测试,良好的评价可以促进系统设计目标的实现,提高投资效益.本文提出一种利用BP神经网络进行评价的方法,并且对神经网络的样本评价采用了AHP以及模糊评价的方法.该方法充分利用了模糊数学理论与神经网络方法,为管理信息系统的评价提供了可行的途径.     

智能型武汉市发展水平综合评价支持系统的设计与实现

本文综合运用决策支持系统，人工智能，模糊集，神经网络等理论方法，提出了武汉市发展水平综合评价的指标体系，给出了智能型武汉市发展水平综合评价支持系统的基本结构模式，描述了ＩＷＣＥＳＳ中各个组成部分的功能，介绍了ＩＷＣＥＳＳ中的综合信息查询子系统，城市发展水平综合评价子系统，政策模拟子系统的设计特点，讨论了ＩＷＣＥＳＳ的实现技术与方法，给出了ＩＷＣＥＳＳ的应用实例。     

基于理想解法的动态评价方法研究

为了比较多个系统在不同时刻的总体发展水平,需要进行动态评价。将二维数据加入时序数据扩展为三维数据,提出基于理想解法的动态评价方法,该方法既考虑评价指标值差异程度又考虑指标值增长程度,既可以得到各评价对象各时刻的综合评价值及排序,也可以得到各评价对象在某个时间段内总体的评价值和排序结果。最后用一个实例说明本研究实际应用上的有效性。基于理想解的动态评价方法给比较多个系统在不同时刻的总体发展水平(动态评价)提供了思路,是综合评价方法研究的有益补充,可以利用该方法进行应用研究。     

基于神经网络的企业未来获利能力综合评价

本文分析了相关分析──多指标综合评价法在确定企业未来获利能力方面的优点和不足之处。提出了基于神经网络的多指标综合评价法,从企业外部环境和企业技术实力等七个方面进行综合评价,并通过仿真试验,证明采用该方法获得的结果是令人满意的。     

基于BP神经网络的电子政务绩效评价研究

在构建电子政务绩效评价指标体系的基础上,提出了一种基于BP神经网络的电子政务绩效综合评价方法。神经网络方法有效克服了现有专家评价方法的不足,为评价电子政务系统的建设质量、成本耗费及绩效水平提供了一种新的模型。     

基于GRA和PCA的BP神经网络应用研究

运用BP神经网络方法对复杂系统建模的过程中，经常遇到指标多、历史数据不足而降低网络泛化能力的情况。为了提高神经网络的泛化能力，本文从简化网络规模的角度出发，运用灰色关联分析法和主成分分析法对原始数据集做降维预处理，达到减少神经网络输入节点个数的目的。将由此建立的预测模型应用于我国粮食产量的预测，与一般的BP神经网络模型和基于主成分的BP神经网络模型相比，该预测模型明显简化了网络结构，提高了预测效率，同时较大地提高了预测精度。     

满足一定分布规律的多指标综合评价方法的优化选择

本文在假定评价对象的一组指标数值满足某种分布规律的情况下，给出了一种进行多指标综合评价方法优化选择的分析思路     

建设项目系统综合评价法研究

系统综合评价法是对工程建设项目后评价在理论方法上的一个探索。将“定性指标定量化”是系统综合评价法与其它评价方法相比最具特色之处。通过建立数学模型,推导出了系统综合评价计算公式。该方法克服了以定性描述为主,辅以经济指标计算的评价方法的不足。它具有理论与经验互补,可操作性强的特点。同时,这种方法既可对单目标项目进行评估,也可对多目标项目进行评价,适用性强。     

社会保障综合评价指标体系和评价方法研究

本文建立了我国社会保障的综合评价指标体系，包括五个层次和四级子系统，内容涉及社会保险、社会救济、社会优抚和社会福利四个子目标。在分析主观评价和客观评价方法的基础上，提出了应用因子分析模糊综合评价方法，对我国部分省市社会福利建设状况作了评价，得出了经济持续发展是建立与完善社会福利制度的必要条件的结论。     

高职院校财务管理水平多级模糊综合评价

高职院校财务管理涉及因素多，评价其财务管理水平属于多目标综合评价。在分析高职院校财务管理影响因素的基础上，构建了包括综合实力、运行绩效和发展潜力的3大类38项指标的高职院校财务管理水平三级综合评价指标体系，分定性指标和定量指标确定了指标评定标准，设计了包含一级指标单评价和总目标评价的综合评价方法。评价实例表明了方法的有效性和可操作性。     

泛综合评价信息集成框架求解算法及应用

针对多信息来源、多数据结构的复杂评价问题,对传统评价模式进行拓展并提出了泛综合评价的方法。泛综合评价理论主要为复杂评价信息的整合及求解提供支撑,具体而言主要采用构建信息融合框架的方式对不同类别与结构的多源信息进行整合,并通过随机模拟仿真的方法对信息融合框架的求解算法进行了探讨。由于信息融合框架中包含信息的复杂性增加了框架的求解成本,因而进一步分析了信息集成框架的简化求解算法,并通过算例的方式对信息集成框架简化求解算法的有效性进行了验证。简化求解算法的研究提升了泛综合评价在实际应用中的可操作性。"区域发展绩效的参与式评价"算例的构建,说明泛综合评价的理论为不同利益主体之间的民主决策提供了可能。本文的研究可为大数据背景下群体智慧的挖掘、民主决策的结果分析等实际应用问题提供理论和技术支撑。     

基于修剪平均的神经网络集成时序预测方法

由于复杂时序存在结构性断点和异常值等问题，往往导致预测模型训练效果不佳，并可能出现极端预测值的情况。为此，本文提出了基于修剪平均的神经网络集成预测方法。该方法首先从训练数据中生成多组训练集，然后分别训练多个神经网络预测模型，最后将多个神经网络的预测结果使用修剪平均策略进行集成。相较于简单平均策略而言，修剪平均策略不容易受到极值的影响，能够使集成模型获得鲁棒性强的预测效果。在实证研究中，本文构造了两种神经网络集成预测模型，分别为基于修剪平均的自举神经网络集成模型(Trimmed Average based Bootstrap Neural Network Ensemble, TA-BNNE)和基于修剪平均的蒙特卡洛神经网络集成模型(Trimmed Average based Monte Carlo Neural Network Ensemble, TA-MCNNE)，并采用这两种模型对NN3竞赛数据集进行预测，结果表明在常规和复杂数据集上，修剪平均策略比简单平均策略具有更好的预测精度。此外，本文将所提出的集成模型与NN3的前十名模型进行比较，发现两种模型在全部数据集上均超过了第6名，在复杂数据集上的表现均超过了第1名，进一步验证本文所提方法的有效性。     

基于Vague集和属性综合评价的股票投资价值分析方法

对二级市场上同一行业内的不同股票进行投资价值分析是一个系统综合评价问题。本文从评价指标的选择、单项指标的评价、多项指标的综合评价和属性识别准则四部分来阐述属性测度理论在股票投资价值分析中的应用。特别需要指出的是,股票投资价值评价指标体系的建立和指标权重的确定应用了Vague集的理论和方法。最后,我们应用属性综合评价方法对电子元器件制造业的公司股票进行投资价值分析,结果验证了该方法的实用性和正确性。     

电视塔消防应急管理综合评价模型

本文以电视塔火灾应急管理为背景，提出了当前国内本行业所存在的不足。在分析电视塔不同于其它高层建筑的结构特点之后，从实际出发建立了电视塔消防应急管理综合评价指标体系。采用德尔菲法和层次分析法计算各评价目标和指标的权重，然后利用线形加权法计算各个被评价对象的评分．最后采用模糊聚类分析法对评价对象进行分类。算例验证了这种综合评价模型的实用价值。     

决策评价系统数学模型设计及实现

本文运用层次分析法(AHP)、调整判断矩阵、建立模糊关系矩阵等给出了通用多层次、多目标综合决策评价系统数学模型。主要步骤是建立系统层次结构模型,构建群组决策两两判断矩阵,计算单层次排序权重和针对评价目标的层次总排序权重,最终得到评价结果。为决策评价系统设计提出完整、高效和可行的解决方案。     

基于遗传算法的装备采购决策优化研究

在装备采购中，由于需求单位地域分布和担负的任务各不相同，对装备的品种、数量、时限要求也就不一样，如何使装备采购科学化、合理化，是一个涉及多变量、多目标的复杂系统问题。在综合考虑装备采购各项因素的基础上，构建多约束条件下的多目标模糊指派模型，提出了基于遗传算法的解决方案，最后通过案例进行仿真实验，验证该算法的可行性和有效性，解决了采用传统优化方法难以解决的装备采购优化决策问题。     

一种基于证据理论的动态综合效绩评价实用方法

本文针对一体化管理体系综合绩效的多指标、多层次、评价标准模糊,且属性复杂等评价特点,建立了综合绩效评价体系;提出了基于证据理论的动态综合模糊评价方法;给出了具体的评价步骤;按指标属性将评价指标区分为定性和定量两类:对各指标进行量化、一致性和无量纲化处理;从评价体系准则层开始进行动态立体综合评价;逐层合成综合绩效值.最后通过实例说明该方法的实用性和科学性.     

电子中介中考虑第三方评价的多属性商品交易匹配研究

针对电子中介中多属性商品交易过程表现出的依赖第三方评价的情形，在运用概率统计理论处理第三方评价或反馈信息基础上，给出了一种考虑第三方评价的多属性商品交易匹配方法。首先，将买卖双方给出的多种信息形式的供需信息转化为统一的带有累积分布函数的信息；然后，将第三方评价主体给出的多种信息形式的评价或反馈信息也转化为带有累积分布函数的信息；在此基础上，通过测度买卖双方在考虑第三方评价或反馈信息下的综合匹配满意度，并考虑将买卖双方商品交易中综合匹配满意度最大化以及中介收益最大化作为目标，构建了多目标优化模型，进一步地，通过基于隶属函数的加权和方法将其转化为单目标优化模型，通过求解得到最优的匹配结果。最后，通过一个实例分析来说明了本文提出方法的可行性与有效性。