本文關(guān)鍵詞： 績效評價方法 最大熵馬爾科夫模型 最大熵 隱馬爾科夫模型 Viterbi算法 改進(jìn)迭代算法　出處：《控制理論與應(yīng)用》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：本文提出了一種基于最大熵馬爾科夫模型的績效評價方法.該方法采用馬氏模型來定量化建模專家打分過程,采用特征函數(shù)表征打分規(guī)則,通過在訓(xùn)練集上最大化熵來獲得符合專家經(jīng)驗的最優(yōu)的打分模型.與傳統(tǒng)方法相比,所提出的方法可以融合各種打分規(guī)則、專家經(jīng)驗和指標(biāo)邏輯關(guān)系得到綜合打分結(jié)果.為了提高模型的訓(xùn)練和打分的效率,本文提出了基于改進(jìn)迭代算法的參數(shù)估計方法,并利用Viterbi算法進(jìn)行快速打分計算.利用中國大洋協(xié)會績效評價指標(biāo)體系歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行的仿真實驗表明,與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和最大熵方法進(jìn)行對比,本文所提出的方法具有更高的打分正確率.
[Abstract]:In this paper, a performance evaluation method based on maximum entropy Markov model is proposed, in which Markov model is used to quantify the process of modeling expert scoring, and the characteristic function is used to characterize the scoring rules. The optimal scoring model is obtained by maximizing entropy on the training set. Compared with the traditional method, the proposed method can integrate various scoring rules. In order to improve the efficiency of model training and scoring, a parameter estimation method based on improved iterative algorithm is proposed. The Viterbi algorithm is used for fast scoring calculation, and the simulation results based on the historical data of Comra performance evaluation index system show that it is compared with the BP neural network method and the maximum entropy method. The method proposed in this paper has higher scoring accuracy.
【作者單位】： 中國大洋協(xié)會辦公室;清華大學(xué)自動化系;清華大學(xué)工業(yè)工程系;
【基金】：國家海洋局大洋專項基金項目(DYXY 125) 國家自然科學(xué)基金項目(61273233) 中國博士后科學(xué)基金特別項目(61503211) 教育部高等學(xué)校博士點(diǎn)基金項目(20130002130010)資助~~
【分類號】：F272.5;TP183

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本文編號：1536686