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電力企業(yè)信息系統(tǒng)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系 及專家神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的研究

2013-11-21 10:05:13 電力信息化　 點(diǎn)擊量： 評(píng)論 (0)
電力企業(yè)信息系統(tǒng)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及專家神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的研究王敬敏，郭輝（華北電力大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理系 河北保定 071003）Abstract: Base on the construction of an evaluation index system for the m

評(píng)語(yǔ) 很好 好 較好 一般 較差 差
得分 1-0.9 0.9-0.7 0.7-0.5 0.5-0.3 0.3-0.1 0.1以下
2）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出是[0，1]之間的數(shù)，專家體系根據(jù)網(wǎng)絡(luò)輸出的結(jié)果與評(píng)語(yǔ)集中的評(píng)語(yǔ)進(jìn)行匹配，從而給出該體系的運(yùn)行效果。
3）設(shè)專家個(gè)數(shù)為n，專家體系將計(jì)算各輸入變量對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響能力，并予以解釋，的計(jì)算公式采用：。
4 具體算例
邀請(qǐng)相關(guān)專家對(duì)某省10個(gè)電力企業(yè)的管理信息系統(tǒng)做出評(píng)價(jià)，應(yīng)用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的管理信息系統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)方法進(jìn)行仿真評(píng)價(jià)。把有專家評(píng)價(jià)得到的10組典型數(shù)據(jù)作為樣本，數(shù)據(jù)如下表所示，各列分別表示各評(píng)價(jià)指標(biāo)在系統(tǒng)中相應(yīng)的專家評(píng)價(jià)值。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
0.9 0.7 0.9 0.9 1 0.9 1 0.7 0.7 0.9
0.9 0.1 0.9 1 0.9 0.9 0.9 0.9 0.1 0.9
0.7 1 0.9 1 0.1 0.9 0.7 0.9 0.1 1
0.1 0.9 0.1 0.9 0.9 0.9 0.9 0.7 0.9 0.7
0.1 0.7 0.7 0.9 0.9 0.9 1 1 0.9 0.7
0.5 0.7 1 0.7 0.9 0.5 1 0.5 0.9 0.9
0.7 0.3 1 0.7 0.7 0.9 0.3 0.5 0.9 0.9
0.9 1 0.5 0.5 0.3 0.3 0.1 0.5 0.9 0.5
0.5 0.3 0.7 0.1 0.3 0.5 0.7 0.5 0.7 0.7
0.5 0.1 1 0.7 0.3 0.7 0.9 0.9 0.5 0.1
0.9 1 0.7 0.5 0.5 0.9 0.1 0.1 0.3 1
0.1 0.3 0.1 0.1 0.1 0.9 0.3 0.7 0.5 1
0.1 0.9 0.5 0.5 0.9 1 1 0.1 1 0.5
0.1 0.9 0.1 0.7 0.5 0.1 0.7 1 1 0.1
0.7 1 0.1 1 0.3 0.1 0.1 0.5 0.3 0.9
0.3 0.9 0.9 0.7 0.7 0.3 1 0.1 0.3 0.3
0.5 0.1 0.7 0.5 0.5 0.7 0.3 0.5 0.5 0.9
0.9 0.5 0.1 0.3 0.7 0.1 0.3 1 0.3 0.9
0.7 0.7 1 0.3 0.1 0.9 0.3 0.1 0.1 1
0.3 0.9 0.5 1 0.1 0.3 0.3 0.3 0.9 0.7
選取上列10組樣本數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練信號(hào)，訓(xùn)練該網(wǎng)絡(luò)，模擬待評(píng)估的對(duì)象。給定精度為，網(wǎng)絡(luò)隱含層神經(jīng)元選為6個(gè)，訓(xùn)練次數(shù)次，權(quán)值調(diào)整參數(shù)，偏置值調(diào)整參數(shù)，學(xué)習(xí)結(jié)果如下表所示，它們與期望的輸出非常接近，仿真評(píng)價(jià)結(jié)果與專家對(duì)管理信息系統(tǒng)的評(píng)價(jià)結(jié)果完全一致。
  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
訓(xùn)練結(jié)果 0.6825 0.7475 0.66 0.675 0.4175 0.7175 0.6475 0.4375 0.595 0.845
專家評(píng)價(jià) 0.6895 0.7397 0.6569 0.6735 0.4160 0.7153 0.6422 0.4330 0.5924 0.8371
相對(duì)誤差（%） 1.0392 0.4561 0.2154 0.2756 0.3015 0.804 0.8365 0.441 0.9379 0.5036
仿真歸類 較好 好 較好 較好 一般 好 較好 一般 較好 好
專家歸類 較好
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責(zé)任編輯：和碩涵

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