复杂对象系统多目标综合评价的神经网络方法

复杂对象系统多目标综合评价是一个典型的定性与定量相结合的模糊决策问题，本文将神经网络理论应用于复杂对象系统的综合评价，提出了一种基于Ｂ－Ｐ神经网络的复杂对象系统多目标综合评价方法，并对神经网络的结构、神经网络输入指标属性值的量化方法、神经网络学习及其应用神经网络综合评价的计算机实现算法做了讨论。本文最后介绍了该方法在城市发展水平综合评价中的应用实例。