基于BP神经网络的交互式赋权法及应用研究

论文题目: 基于BP神经网络的交互式赋权法及应用研究

论文类型: 硕士论文

论文专业: 管理科学与工程

作者: 许叶军

导师: 达庆利

关键词: 多属性决策,算子,神经网络,企业技术创新能力评价

文献来源: 东南大学

发表年度: 2005

论文摘要: 多属性决策问题广泛存在于社会、经济、管理等各个领域中,如投资决策、项目评估、质量评估、方案优选、经济效益综合评价等,因此多属性决策理论及方法有着广阔的应用前景。多属性决策主要由两方面工作组成:(1)决策信息的获取。决策信息一般包括属性权重和属性值这两个方面的内容。(2)通过一定的方式对决策信息进行集结并对方案进行排序和择优。目前被人们广泛应用的两种简洁的决策信息集结方式是:加性加权平均(AWA)和有序加权平均(OWA)。本文针对上述两方面工作进行了研究,重点研究了权重的确定问题。本文内容共分为六章:第一章介绍了多属性决策问题有关概念和特点,简述了多属性决策权重的研究现状,概括了本文的内容和结构。第二章介绍了多属性决策问题中的属性集的分类,给出了属性集不同分类的规范化方法,尤其重新归纳给出了指数函数形式的变换法。第三章针对现有主观赋权法和客观赋权法的不足之处,给出了一种新的组合赋权法,即基于理想点的主客观赋权法。第四章提出了一种集结决策信息的有序加权欧氏平均(OWEA)算子,详细研究了该算子与OWA算子之间的关系,提出了一种基于OWEA算子的多属性决策方法,并给出了应用实例。第五章首先介绍了BP神经网络基本原理及其算法,然后在此基础上给出了基于BP神经网络的交互式赋权法。该方法首先运用主观赋权法来对多属性决策问题赋权,然后运用离差最大化法来调整前一步骤得到的主观赋权,并将运用OWEA算子计算得到的评价结果作为学习样本,对BP神经网络进行训练并赋权。最后,将该方法用于评价江苏省企业技术创新能力问题。第六章对本文进行了总结。概述了论文的主要创新之处,并讨论了进一步的研究方向。

论文目录:

摘要

ABSTRACT

第一章 绪论

1.1 多属性决策问题概述

1.2 研究现状

1.3 本文工作概述

第二章 属性集分类及决策矩阵规范化

2.1 属性分类

2.2 决策矩阵规范化

2.2.1 效益型属性的规范化

2.2.2 成本型属性的规范化

2.2.3 固定型属性的规范化

2.2.4 区间型属性的规范化

2.2.5 偏离型属性的规范化

2.2.6 偏离区间型属性的规范化

2.3 小结

第三章 基于理想点的主客观赋权法

3.1 主观赋权法

3.2 客观赋权法

3.3 组合赋权法

3.4 基于理想点的主客观赋权法

3.4.1 原理与方法

3.4.2 应用算例

3.5 小结

第四章 有序加权欧氏平均算子及其在决策中的应用

4.1 引言

4.2 有序加权欧氏平均(OWEA)算子

4.3 基于OWEA算子的多属性决策方法

4.4 应用实例

4.5 小结

第五章 基于BP神经网络的交互式赋权法及其应用

5.1 人工神经网络及其模型概述

5.2 BP神经网络及其算法

5.3 Matlab神经网络设计

5.3.1 BP神经网络的初始化

5.3.2 BP神经网络的创建

5.3.3 BP神经网络的训练

5.4 基于BP神经网络的交互式赋权法

5.4.1 基于BP神经网络的交互式赋权法的思路

5.4.2 基于BP神经网络的交互式赋权法

5.4.2.1 两两比较判断矩阵法

5.4.2.2 离差最大化法

5.4.2.3 用BP神经网络赋权

5.5 实证分析

5.6 小结

第六章 结论与展望

6.1 论文工作

6.2 展望

致谢

参考文献

作者在攻读硕士期间参与的科研项目和发表的论文

发布时间: 2007-07-05

参考文献

• [1].基于BP神经网络船舶风险评价研究[D]. 黄通涵.大连海事大学2010
• [2].基于BP神经网络技术对时尚服装销量预测的应用方法研究[D]. 赵丽萍.上海交通大学2009
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• [5].基于BP神经网络的混沌时间序列预测方法研究[D]. 王媛媛.河北经贸大学2011
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• [7].基于优化BP神经网络和粒计算的股指预测研究[D]. 张翔宇.南京大学2012
• [8].基于BP神经网络的中小企业信用体系研究[D]. 宋峰.青岛大学2009
• [9].BP神经网络在经济预测中的应用[D]. 李旭军.华中师范大学2008
• [10].基于BP神经网络的企业国际化进程中人力资本投资决策模型研究[D]. 郭东硕.西南大学2012

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