電力企業信息系統評價指標體系 及專家神經網絡算法的研究
電力企業信息系統評價指標體系及專家神經網絡算法的研究王敬敏，郭輝（華北電力大學 經濟管理系 河北保定 071003）Abstract: Base on the construction of an evaluation index system for the m
| 評語 | 很好 | 好 | 較好 | 一般 | 較差 | 差 |
| 得分 | 1-0.9 | 0.9-0.7 | 0.7-0.5 | 0.5-0.3 | 0.3-0.1 | 0.1以下 |
3）設專家個數為n，專家體系將計算各輸入變量
對評價結果的影響能力
，并予以解釋，的計算公式采用：
。4 具體算例
邀請相關專家對某省10個電力企業的管理信息系統做出評價，應用基于神經網絡的管理信息系統綜合評價方法進行仿真評價。把有專家評價得到的10組典型數據作為樣本，數據如下表所示，各列分別表示各評價指標在系統中相應的專家評價值。
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
| 0.9 | 0.7 | 0.9 | 0.9 | 1 | 0.9 | 1 | 0.7 | 0.7 | 0.9 |
| 0.9 | 0.1 | 0.9 | 1 | 0.9 | 0.9 | 0.9 | 0.9 | 0.1 | 0.9 |
| 0.7 | 1 | 0.9 | 1 | 0.1 | 0.9 | 0.7 | 0.9 | 0.1 | 1 |
| 0.1 | 0.9 | 0.1 | 0.9 | 0.9 | 0.9 | 0.9 | 0.7 | 0.9 | 0.7 |
| 0.1 | 0.7 | 0.7 | 0.9 | 0.9 | 0.9 | 1 | 1 | 0.9 | 0.7 |
| 0.5 | 0.7 | 1 | 0.7 | 0.9 | 0.5 | 1 | 0.5 | 0.9 | 0.9 |
| 0.7 | 0.3 | 1 | 0.7 | 0.7 | 0.9 | 0.3 | 0.5 | 0.9 | 0.9 |
| 0.9 | 1 | 0.5 | 0.5 | 0.3 | 0.3 | 0.1 | 0.5 | 0.9 | 0.5 |
| 0.5 | 0.3 | 0.7 | 0.1 | 0.3 | 0.5 | 0.7 | 0.5 | 0.7 | 0.7 |
| 0.5 | 0.1 | 1 | 0.7 | 0.3 | 0.7 | 0.9 | 0.9 | 0.5 | 0.1 |
| 0.9 | 1 | 0.7 | 0.5 | 0.5 | 0.9 | 0.1 | 0.1 | 0.3 | 1 |
| 0.1 | 0.3 | 0.1 | 0.1 | 0.1 | 0.9 | 0.3 | 0.7 | 0.5 | 1 |
| 0.1 | 0.9 | 0.5 | 0.5 | 0.9 | 1 | 1 | 0.1 | 1 | 0.5 |
| 0.1 | 0.9 | 0.1 | 0.7 | 0.5 | 0.1 | 0.7 | 1 | 1 | 0.1 |
| 0.7 | 1 | 0.1 | 1 | 0.3 | 0.1 | 0.1 | 0.5 | 0.3 | 0.9 |
| 0.3 | 0.9 | 0.9 | 0.7 | 0.7 | 0.3 | 1 | 0.1 | 0.3 | 0.3 |
| 0.5 | 0.1 | 0.7 | 0.5 | 0.5 | 0.7 | 0.3 | 0.5 | 0.5 | 0.9 |
| 0.9 | 0.5 | 0.1 | 0.3 | 0.7 | 0.1 | 0.3 | 1 | 0.3 | 0.9 |
| 0.7 | 0.7 | 1 | 0.3 | 0.1 | 0.9 | 0.3 | 0.1 | 0.1 | 1 |
| 0.3 | 0.9 | 0.5 | 1 | 0.1 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.9 | 0.7 |
，網絡隱含層神經元選為6個，訓練次數
次，權值調整參數
，偏置值調整參數
，學習結果如下表所示，它們與期望的輸出非常接近，仿真評價結果與專家對管理信息系統的評價結果完全一致。| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | |
| 訓練結果 | 0.6825 | 0.7475 | 0.66 | 0.675 | 0.4175 | 0.7175 | 0.6475 | 0.4375 | 0.595 | 0.845 |
| 專家評價 | 0.6895 | 0.7397 | 0.6569 | 0.6735 | 0.4160 | 0.7153 | 0.6422 | 0.4330 | 0.5924 | 0.8371 |
| 相對誤差（%） | 1.0392 | 0.4561 | 0.2154 | 0.2756 | 0.3015 | 0.804 | 0.8365 | 0.441 | 0.9379 | 0.5036 |
| 仿真歸類 | 較好 | 好 | 較好 | 較好 | 一般 | 好 | 較好 | 一般 | 較好 | 好 |
| 專家歸類 | 較好 |
責任編輯：和碩涵
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