GA －BP 神经网络模型在地区工业技术创新能力评价中的应用

针对当前技术创新能力评价方法大多建立在线性模型的基础上,且技术创新能力影响因素较多,可能存在多重共线性的缺陷,本文提出了遗传算法优化的BP神经网络模型。GA－BP神经网络模型在以下几方面做出了改进：①利用了神经网络强大的非线性关系映射能力,避免了传统线性模型的缺陷。②利用遗传算法对评价指标进行了降维,去除了多重共线性。③使用遗传算法从全局搜寻BP神经网络权值和阀值向量,优化了BP神经网络模型,避免了BP神经网络由于使用梯度下降算法,容易陷入局部最优解的缺陷。本文最后选取2008～2013年全国31个省市规模以上工业企业技术创新能力124条数据作为训练样本,31条数据作为测试样本,分别测试遗传算法优化的BP神经网络和未优化的BP神经网络,测试结果显示遗传算法优化的BP神经网络模型预测准确率高于未优化的BP神经网络模型。     

决策支持系统体系结构研究

结合决策支持系统(DSS)的发展过程,依据DSS组成部件的体系结构把DSS分成了3种基本类型,阐述了各个类型的组成及其功能特点,进一步论述了DSS综合结构的组成及运行机制,最后讨论了DSS体系结构的选择问题。