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電力企業(yè)信息系統(tǒng)評價指標體系 及專家神經網絡算法的研究

2013-11-21 10:05:13 電力信息化　 點擊量： 評論 (0)
電力企業(yè)信息系統(tǒng)評價指標體系及專家神經網絡算法的研究王敬敏，郭輝（華北電力大學 經濟管理系 河北保定 071003）Abstract: Base on the construction of an evaluation index system for the m

評語 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）神經網絡的輸出是[0，1]之間的數，專家體系根據網絡輸出的結果與評語集中的評語進行匹配，從而給出該體系的運行效果。
3）設專家個數為n，專家體系將計算各輸入變量對評價結果的影響能力，并予以解釋，的計算公式采用：。
4 具體算例
邀請相關專家對某省10個電力企業(yè)的管理信息系統(tǒng)做出評價，應用基于神經網絡的管理信息系統(tǒng)綜合評價方法進行仿真評價。把有專家評價得到的10組典型數據作為樣本，數據如下表所示，各列分別表示各評價指標在系統(tǒng)中相應的專家評價值。
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組樣本數據作為訓練信號，訓練該網絡，模擬待評估的對象。給定精度為，網絡隱含層神經元選為6個，訓練次數次，權值調整參數，偏置值調整參數，學習結果如下表所示，它們與期望的輸出非常接近，仿真評價結果與專家對管理信息系統(tǒng)的評價結果完全一致。
  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
訓練結果 0.6825 0.7475 0.66 0.675 0.4175 0.7175 0.6475 0.4375 0.595 0.845
專家評價 0.6895 0.7397 0.6569 0.6735 0.4160 0.7153 0.6422 0.4330 0.5924 0.8371
相對誤差（%） 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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責任編輯：和碩涵

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