本文關(guān)鍵詞：綜合評(píng)價(jià)決策支持系統(tǒng)模型的研究與應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： 決策支持系統(tǒng) 模型 模型庫(kù) 模糊綜合評(píng)價(jià)法 遺傳算法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

【摘要】： 決策支持系統(tǒng)(DSS)是二十世紀(jì)七十年代在管理信息系統(tǒng)(MIS)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的,是以現(xiàn)代信息技術(shù)為手段,輔助決策者通過(guò)數(shù)據(jù)、模型和知識(shí)等,以人機(jī)交互方式進(jìn)行半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化決策的計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng),現(xiàn)已成為信息領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。在決策支持過(guò)程中,模型庫(kù)發(fā)揮了舉足輕重的作用,是其核心所在。高效、合理的模型庫(kù)是決策支持系統(tǒng)走向?qū)嵱煤统晒Φ年P(guān)鍵,針對(duì)決策支持系統(tǒng)中的模型具有種類繁多、變化頻繁的特點(diǎn),本文主要研究的是綜合評(píng)價(jià)決策支持系統(tǒng)中優(yōu)化模型的設(shè)計(jì)與應(yīng)用。 現(xiàn)行的綜合評(píng)價(jià)方法主要有層次分析法、主成分分析法、綜合指數(shù)法、模糊綜合評(píng)價(jià)法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等。本文在對(duì)目前用得比較多的模糊綜合評(píng)價(jià)法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等方法進(jìn)行深入研究的基礎(chǔ)上,提出了基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊綜合評(píng)價(jià)模型,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明此法優(yōu)于同類其他方法。具體地,本文首先概述了綜合評(píng)價(jià)決策支持系統(tǒng)的基本理論和相關(guān)技術(shù);然后對(duì)模糊綜合評(píng)價(jià)法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法等算法進(jìn)行了研究;在此基礎(chǔ)上,針對(duì)企業(yè)綜合實(shí)力評(píng)價(jià)的要求和特點(diǎn),建立了基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊綜合評(píng)價(jià)模型,該模型以模糊綜合評(píng)價(jià)法為基礎(chǔ),其中的權(quán)重向量是通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法訓(xùn)練而得到,并利用遺傳算法的預(yù)學(xué)習(xí)來(lái)提高網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度;最后把該模型的性能和評(píng)價(jià)效果與基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的綜合評(píng)價(jià)模型的性能和評(píng)價(jià)效果進(jìn)行了詳細(xì)的比較分析。文章通過(guò)實(shí)例驗(yàn)證,利用上述兩種模型進(jìn)行企業(yè)綜合實(shí)力評(píng)價(jià)是有效的,比較結(jié)果說(shuō)明了本文所提出的基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊綜合評(píng)價(jià)模型更合理。
【關(guān)鍵詞】：決策支持系統(tǒng) 模型 模型庫(kù) 模糊綜合評(píng)價(jià)法 遺傳算法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：廣州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類號(hào)】：C934
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-14
• 第一章 緒論14-19
• 1.1 論文的研究背景和意義14-15
• 1.2 國(guó)內(nèi)外同類研究現(xiàn)狀概述15-18
• 1.2.1 綜合評(píng)價(jià)決策模型研究現(xiàn)狀15-16
• 1.2.2 決策支持系統(tǒng)研究現(xiàn)狀16-18
• 1.3 論文的主要內(nèi)容和結(jié)構(gòu)18
• 1.4 小結(jié)18-19
• 第二章 綜合評(píng)價(jià)及決策支持系統(tǒng)的基本理論19-27
• 2.1 綜合評(píng)價(jià)的基本理論19-22
• 2.1.1 綜合評(píng)價(jià)的基本概念19
• 2.1.2 綜合評(píng)價(jià)的基本步驟19-20
• 2.1.3 綜合評(píng)價(jià)的主要方法20-21
• 2.1.4 綜合評(píng)價(jià)研究的新趨勢(shì)21-22
• 2.2 決策支持系統(tǒng)基本理論22-26
• 2.2.1 決策支持系統(tǒng)的概念22-23
• 2.2.2 決策支持系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)23-24
• 2.2.3 決策支持系統(tǒng)發(fā)展的新領(lǐng)域24-26
• 2.3 小結(jié)26-27
• 第三章 模糊綜合評(píng)價(jià)法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法基本理論27-40
• 3.1 模糊綜合評(píng)價(jià)法基本理論27-28
• 3.1.1 模糊綜合評(píng)價(jià)法基本原理27-28
• 3.1.2 模糊綜合評(píng)價(jià)法的關(guān)鍵技術(shù)28
• 3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本理論28-34
• 3.2.1 神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的基本原理29-30
• 3.2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接方式30-32
• 3.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方式32
• 3.2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類32-33
• 3.2.5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)33-34
• 3.3 遺傳算法基本理論34-39
• 3.3.1 遺傳算法的基本思想34-35
• 3.3.2 遺傳算法的操作步驟35-36
• 3.3.3 遺傳算法的基本實(shí)現(xiàn)技術(shù)36-39
• 3.4 小結(jié)39-40
• 第四章 基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊綜合評(píng)價(jià)模型40-47
• 4.1 模糊綜合評(píng)價(jià)一般步驟40-41
• 4.2 構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)41-43
• 4.3 由遺傳算法得到參加BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的初始權(quán)值43-44
• 4.4 通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練確定連接權(quán)44-45
• 4.5 基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊綜合評(píng)價(jià)模型的算法45-46
• 4.6 小結(jié)46-47
• 第五章 實(shí)例分析47-56
• 5.1 指標(biāo)體系的建立47
• 5.2 數(shù)據(jù)獲取與整理47-48
• 5.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的企業(yè)綜合實(shí)力評(píng)價(jià)48-50
• 5.4 基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的企業(yè)模糊綜合實(shí)力評(píng)價(jià)50-53
• 5.5 評(píng)價(jià)結(jié)果比較分析53-55
• 5.6 小結(jié)55-56
• 第六章 總結(jié)與研究展望56-58
• 6.1 總結(jié)56
• 6.2 研究展望56-58
• 參考文獻(xiàn)58-61
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文61-62
• 致謝62-63
• 附錄 1 房地產(chǎn)上市公司2005年度數(shù)據(jù)63-66
• 附錄 2 房地產(chǎn)上市公司2006年度數(shù)據(jù)66-69
• 附錄 3 房地產(chǎn)上市公司2005年度標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)69-72
• 附錄 4 房地產(chǎn)上市公司2006年度標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)72-75
• 附錄 5 訓(xùn)練樣本75-76
• 附錄 6 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果76-79
• 附錄 7 基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊綜合評(píng)價(jià)結(jié)果79-82
• 附錄 8 基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊綜合評(píng)價(jià)結(jié)果排名及所屬等級(jí)82-84

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