電力企業(yè)信息系統(tǒng)評價指標(biāo)體系 及專家神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的研究
電力企業(yè)信息系統(tǒng)評價指標(biāo)體系及專家神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的研究王敬敏,郭輝(華北電力大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理系 河北保定 071003)Abstract: Base on the construction of an evaluation index system for the m
電力企業(yè)信息系統(tǒng)評價指標(biāo)體系
及專家神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的研究
王敬敏,郭輝
(華北電力大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理系 河北保定 071003)
Abstract: Base on the construction of an evaluation index system for the management information system, this paper proposes a neural network model for comprehensive evaluating the management information system. Integrating with the expert system, the neural network model can be used to facilitate intelligent and comprehensive evaluation of the management information system.
Keywords: system evaluation; expert system; neural network
隨著計算機(jī)技術(shù)、通訊技術(shù)的飛速發(fā)展,信息系統(tǒng)在電力企業(yè)生產(chǎn)和管理中日顯重要,因而科學(xué)的評價信息系統(tǒng)的好壞有著十分重要的意義。本文在建立管理信息系統(tǒng)評價指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上,提出了一種基于專家打分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的指標(biāo)評價方法。
1 管理信息系統(tǒng)評價指標(biāo)體系
針對電力系統(tǒng)的特點,建立科學(xué)、合理、可行的信息系統(tǒng)評價體系。從信息系統(tǒng)的技術(shù)水平、性能、價值和操作4個方面進(jìn)行評價,每一方面在提出具體的評價指標(biāo),從而建立具有分層結(jié)構(gòu)的評價指標(biāo)體系,共20個指標(biāo)。(如下表所示)。
表1 信息系統(tǒng)綜合評價指標(biāo)體系表
2 管理信息系統(tǒng)綜合評價的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP模式
單隱層BP網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)示意圖
1) 網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)初始化:用較小的隨機(jī)數(shù)對網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和以及偏置值和置初值;
2) 輸入第1個學(xué)習(xí)樣本;
3) 把學(xué)習(xí)樣本的值作為輸入層單元的輸入,用輸入層到中間層的權(quán)值和中間層單元的偏置值求出對中間層單元的輸入以及相應(yīng)的輸出
;其中,采用Sigmoid函數(shù);
4) 用中間層的輸出、中間層到輸出層的連接權(quán)值以及輸出層單元的偏置值求出輸出層單元的輸入以及相應(yīng)的輸出,; 。
5) 根據(jù)學(xué)習(xí)樣本的期望信號和輸出層的輸出的誤差求出有關(guān)輸出層單元的偏置值以及連接到其上的權(quán)值的誤差,;
6) 根據(jù)誤差,從中間層到輸出層的權(quán)值以及中間層的輸出,求出有關(guān)中間層單元的偏置值以及連接到其上的權(quán)值的誤差,;
7) 根據(jù)5)求得的以及和常數(shù)對從中間層單元到輸出層單元的權(quán)值加以調(diào)整。另外,根據(jù)和常數(shù)對輸出層單元的偏置加以調(diào)整
;
8) 根據(jù)誤差,輸入單元的輸入以及常數(shù)對從輸入單元到中間層單元的的偏置加以調(diào)整 ,;
9) 輸入下一個學(xué)習(xí)樣本;
10)若有學(xué)習(xí)樣本則返回3);
11)更新學(xué)習(xí)次數(shù);
12)若學(xué)習(xí)次數(shù)尚小于規(guī)定次數(shù),則返回2);否則,訓(xùn)練繼續(xù)下去。
3 管理信息系統(tǒng)的專家神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
1)利用專家經(jīng)驗給出評價指標(biāo)體系個指標(biāo)的評價值。每個指標(biāo)給出6個等級:很好,好,較好,一般,較差,差,并予以量化處理為[0,1]之間的數(shù)值,見下表:
表2 定性指標(biāo)的量化
及專家神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的研究
王敬敏,郭輝
(華北電力大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理系 河北保定 071003)
Abstract: Base on the construction of an evaluation index system for the management information system, this paper proposes a neural network model for comprehensive evaluating the management information system. Integrating with the expert system, the neural network model can be used to facilitate intelligent and comprehensive evaluation of the management information system.
Keywords: system evaluation; expert system; neural network
隨著計算機(jī)技術(shù)、通訊技術(shù)的飛速發(fā)展,信息系統(tǒng)在電力企業(yè)生產(chǎn)和管理中日顯重要,因而科學(xué)的評價信息系統(tǒng)的好壞有著十分重要的意義。本文在建立管理信息系統(tǒng)評價指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上,提出了一種基于專家打分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的指標(biāo)評價方法。
1 管理信息系統(tǒng)評價指標(biāo)體系
針對電力系統(tǒng)的特點,建立科學(xué)、合理、可行的信息系統(tǒng)評價體系。從信息系統(tǒng)的技術(shù)水平、性能、價值和操作4個方面進(jìn)行評價,每一方面在提出具體的評價指標(biāo),從而建立具有分層結(jié)構(gòu)的評價指標(biāo)體系,共20個指標(biāo)。(如下表所示)。
表1 信息系統(tǒng)綜合評價指標(biāo)體系表
信息系統(tǒng)綜合評價A | 技術(shù)水平B1 | 目標(biāo)規(guī)劃實現(xiàn)度C11 |
軟件質(zhì)量C12 | ||
響應(yīng)時間C13 | ||
外存取能力C14 | ||
資源利用率C15 | ||
性能因素B2 | 系統(tǒng)可靠性C21 | |
系統(tǒng)效率C22 | ||
可維護(hù)性C23 | ||
可擴(kuò)充性C24 | ||
可移植性C25 | ||
可共享性C26 | ||
系統(tǒng)安全保密性C27 | ||
價值因素B3 | 用戶滿意度C31 | |
系統(tǒng)利用率C32 | ||
管理科學(xué)性C33 | ||
操作因素B4 | 輸入標(biāo)準(zhǔn)化C41 | |
輸出標(biāo)準(zhǔn)化C42 | ||
文檔完備性C43 | ||
操作安全與可靠性C44 | ||
界面友好性C45 |
2 管理信息系統(tǒng)綜合評價的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP模式
單隱層BP網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)示意圖
1) 網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)初始化:用較小的隨機(jī)數(shù)對網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和以及偏置值和置初值;
2) 輸入第1個學(xué)習(xí)樣本;
3) 把學(xué)習(xí)樣本的值作為輸入層單元的輸入,用輸入層到中間層的權(quán)值和中間層單元的偏置值求出對中間層單元的輸入以及相應(yīng)的輸出
;其中,采用Sigmoid函數(shù);
4) 用中間層的輸出、中間層到輸出層的連接權(quán)值以及輸出層單元的偏置值求出輸出層單元的輸入以及相應(yīng)的輸出,; 。
5) 根據(jù)學(xué)習(xí)樣本的期望信號和輸出層的輸出的誤差求出有關(guān)輸出層單元的偏置值以及連接到其上的權(quán)值的誤差,;
6) 根據(jù)誤差,從中間層到輸出層的權(quán)值以及中間層的輸出,求出有關(guān)中間層單元的偏置值以及連接到其上的權(quán)值的誤差,;
7) 根據(jù)5)求得的以及和常數(shù)對從中間層單元到輸出層單元的權(quán)值加以調(diào)整。另外,根據(jù)和常數(shù)對輸出層單元的偏置加以調(diào)整
;
8) 根據(jù)誤差,輸入單元的輸入以及常數(shù)對從輸入單元到中間層單元的的偏置加以調(diào)整 ,;
9) 輸入下一個學(xué)習(xí)樣本;
10)若有學(xué)習(xí)樣本則返回3);
11)更新學(xué)習(xí)次數(shù);
12)若學(xué)習(xí)次數(shù)尚小于規(guī)定次數(shù),則返回2);否則,訓(xùn)練繼續(xù)下去。
3 管理信息系統(tǒng)的專家神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
1)利用專家經(jīng)驗給出評價指標(biāo)體系個指標(biāo)的評價值。每個指標(biāo)給出6個等級:很好,好,較好,一般,較差,差,并予以量化處理為[0,1]之間的數(shù)值,見下表:
表2 定性指標(biāo)的量化
責(zé)任編輯:和碩涵
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