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电力企业信息系统评价指标体系 及专家神经网络算法的研究

2013-11-21 10:05:13 电力信息化　 点击量： 评论 (0)
电力企业信息系统评价指标体系及专家神经网络算法的研究王敬敏，郭辉（华北电力大学 经济管理系 河北保定 071003）Abstract: Base on the construction of an evaluation index system for the m

评语 很好 好 较好 一般 较差 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）神经网络的输出是[0，1]之间的数，专家体系根据网络输出的结果与评语集中的评语进行匹配，从而给出该体系的运行效果。
3）设专家个数为n，专家体系将计算各输入变量对评价结果的影响能力，并予以解释，的计算公式采用：。
4 具体算例
邀请相关专家对某省10个电力企业的管理信息系统做出评价，应用基于神经网络的管理信息系统综合评价方法进行仿真评价。把有专家评价得到的10组典型数据作为样本，数据如下表所示，各列分别表示各评价指标在系统中相应的专家评价值。
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
选取上列10组样本数据作为训练信号，训练该网络，模拟待评估的对象。给定精度为，网络隐含层神经元选为6个，训练次数次，权值调整参数，偏置值调整参数，学习结果如下表所示，它们与期望的输出非常接近，仿真评价结果与专家对管理信息系统的评价结果完全一致。
  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
训练结果 0.6825 0.7475 0.66 0.675 0.4175 0.7175 0.6475 0.4375 0.595 0.845
专家评价 0.6895 0.7397 0.6569 0.6735 0.4160 0.7153 0.6422 0.4330 0.5924 0.8371
相对误差（%） 1.0392 0.4561 0.2154 0.2756 0.3015 0.804 0.8365 0.441 0.9379 0.5036
仿真归类 较好 好 较好 较好 一般 好 较好 一般 较好 好
专家归类 较好
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