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浅谈现代企业综合经济实力评价方法

上传者：侯文杲
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上传时间：2015-04-26
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浅谈现代企业综合经济实力评价方法

浅谈现代企业综合经济实力评价方法

内容摘要:本文主要介绍了BP神经网络在现代企业经济实力评价体系中的应用方法和步骤,并介绍了BP神经网络学习算法中MATLAB的实现。

关键词:BP 神经网络模型 神经元 神经网络工具箱

随着中国更加紧密地融入全球经济,如何对现代企业的综合经济实力进行正确评价,成为应对瞬息万变的商业环境的重要问题。BP神经网络为解决这一问题提供了很好的解决方法。BP神经网络是一种神经网络学习算法,由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。周而复始的信息正向传播和误差反向传播过程,是各层权值不断调整的过程,也是神经网络学习训练的过程,此过程一直进行到网络输出的误差减少到可以接受的程度,或者预先设定的学习次数为止。

BP神经网络模型的建立

企业综合经济实力评价的BP神经网络模型由三层神经元组成:输入层、隐含层和输出层,不同层之间的神经元采用全互联方式,同一层的神经元之间不存在相互连接。模型中的评价指标大致可以根据实际情况分为较为重要的若干类,然后选取每类指标中具有代表性、数据可得性的n项评价指标作为网络的输入神经元。此时,输入层有n个神经元。关于隐含层结构的确定以根据实际评价需要,设定一层隐含层或多个隐含层。假设隐含层包括p个神经元。数据经隐含层处理后,由具有q个神经元的输出层输出,输出结果即评价结果。其取值范围归一转化在0到1之间,其数值越大则企业的综合经济实力越强,反之亦然。利用MATLAB对应的神经网络工具箱提供的newff,train 函数对此网络进行训练。训练好的网络所拥有的权系数就是企业综合经济实力评价指标的权重。将目标企业综合经济实力评价指标的具体值输入BP神经网络经过各层处理可得到目标企业的综合经济实力评价。

BP神经网络的学习算法

第一步,网络初始化。给各连接权值分别赋一个区间(-1,1)内的随机数,设定误差函数e,给定计算精度值ε和最大学习次数m。

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