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基于PSO_GA模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的企業(yè)IT外包風險評價模型研究

發(fā)布時間:2017-04-15 13:10

  本文關鍵詞:基于PSO_GA模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的企業(yè)IT外包風險評價模型研究,,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:IT外包在過去十幾年里快速發(fā)展,它給企業(yè)帶來很多好處,如降低IT成本、提高管理效率、將資源集中于核心競爭力等,但是,IT外包在給企業(yè)帶來好處的同時,也給企業(yè)帶來大量風險。IT外包風險評價是企業(yè)IT外包風險管理的重要環(huán)節(jié),評價方法恰當與否將影響風險管理的成效,而現(xiàn)有評價方法在評價過程中存在過分依賴專家主觀評語,評價結果容易受到專家的主觀偏好、知識結構及判斷水平的影響使得評價結果不夠科學客觀的問題。本文在已有的企業(yè)IT外包風險評價方法研究成果的基礎上,針對企業(yè)IT外包風險復雜性、不確定性、動態(tài)性及模糊性等特征,提出了一種將因子分析法與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡結合的方法來建立企業(yè)IT外包風險評價模型,以使企業(yè)可以依據(jù)此模型對IT外包項目風險進行科學的定量評價。本文首先在依據(jù)科學性、系統(tǒng)性、可行性、重要性原則基礎上,通過大量閱讀、總結國內外文獻的方法,建立了企業(yè)IT外包風險評價指標體系。之后,針對企業(yè)IT外包風險評價指標眾多的問題對風險評價指標進行了基于調查問卷的因子分析,得到了風險評價指標的綜合因子,約簡的風險評價指標為評價模型的建立提供了基礎。其次,基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的處理模糊數(shù)據(jù)及非線性映射功能,結合因子分析得到的評價指標綜合因子構建了企業(yè)IT外包風險評價模型。通過分析此模型發(fā)現(xiàn)它雖在一定程度上提高了評價的客觀性和準確性,但它的評價效率和準確性還有待提高,因此,本文從模糊神經(jīng)網(wǎng)絡學習算法優(yōu)化和模型樣本選擇兩方面對評價模型進行了優(yōu)化,提出了PSO_GA學習算法及基于加權距離的樣本選擇方法以提高評價模型的評價效率和準確性。最后,基于網(wǎng)站整合外包項目的實證研究,證明了所建模型的可行性。
【關鍵詞】:IT外包 風險評價 因子分析 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡 學習算法 樣本選擇
【學位授予單位】:河北工業(yè)大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2015
【分類號】:F49;F752.68;TP183
【目錄】:
  • 摘要4-5
  • ABSTRACT5-8
  • 第一章 緒論8-16
  • 1.1 研究背景、問題的提出及研究意義8-11
  • 1.1.1 研究的背景8-9
  • 1.1.2 研究問題的提出9-10
  • 1.1.3 研究的意義10-11
  • 1.2 本文的研究內容及技術路線11-13
  • 1.2.1 研究內容11-12
  • 1.2.2 研究技術路線12-13
  • 1.3 本文的研究方法及創(chuàng)新點13-16
  • 1.3.1 研究方法13
  • 1.3.2 創(chuàng)新點13-16
  • 第二章 相關文獻綜述16-26
  • 2.1 IT外包的研究綜述16-21
  • 2.1.1 IT外包的國外研究現(xiàn)狀16-19
  • 2.1.2 IT外包的國內研究現(xiàn)狀19-21
  • 2.2 IT外包風險評價研究現(xiàn)狀21-24
  • 2.3 目前研究存在的不足24-26
  • 第三章 企業(yè)IT外包風險評價指標體系及其因子分析26-38
  • 3.1 IT外包風險評價指標體系的構建26-31
  • 3.1.1 評價指標體系構建的基本原則26-27
  • 3.1.2 企業(yè)IT外包風險評價指標體系27-28
  • 3.1.3 企業(yè)IT外包風險評價指標分析28-31
  • 3.2 基于問卷調查的企業(yè)IT外包風險評價指標體系因子分析31-36
  • 3.3 本章小結36-38
  • 第四章 企業(yè)IT外包風險評價模型的研究38-46
  • 4.1 企業(yè)IT外包風險評價模型的構建38-40
  • 4.1.1 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡構建企業(yè)IT外包風險評價模型的可行性38-39
  • 4.1.2 企業(yè)IT外包風險評價模型的建立39-40
  • 4.2 企業(yè)IT外包風險評價模型的優(yōu)化研究40-45
  • 4.2.1 企業(yè)IT外包風險評價模型的挑戰(zhàn)40-41
  • 4.2.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡算法改進研究41-44
  • 4.2.3 樣本選擇研究44-45
  • 4.3 本章小結45-46
  • 第五章 實證研究46-54
  • 5.1 企業(yè)IT外包項目概況46-47
  • 5.2 項目綜合評價47-53
  • 5.2.1 數(shù)據(jù)的獲取47
  • 5.2.2 數(shù)據(jù)模糊預處理47-50
  • 5.2.3 網(wǎng)絡建模50
  • 5.2.4 輸入數(shù)據(jù)的歸一化50
  • 5.2.5 評價參數(shù)的選取50
  • 5.2.6 神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練50-52
  • 5.2.7 項目的風險評價52-53
  • 5.3 本章小結53-54
  • 第六章 總結與展望54-56
  • 6.1 總結54
  • 6.2 展望54-56
  • 參考文獻56-60
  • 附錄60-62
  • 致謝62

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本文編號:308469

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