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第一种模糊评价方法：内燃机性能评价。
第二种数据包络分析法人工神经网络评价法思想与原理人工神经网络是模仿生物神经网络功能的一种经验模型，输入和输出之间的变换关系一般是非线性的。
首先根据输入的信息尽力神经元，通过学习规则或自组织等过程建立相应的非线性数学模型，并不断进行修正，是输出结果与实际值之间的差距不断缩小。
人工神经网络通过样本的“学习和培训”，可记忆客观事物在空间、时间方面比较复杂的关系。
由于人工神经网络本身具有非线性的特点，且在应用中只需对神经网络进行专门问题的样本训练，它能够把问题的特征反映在神经元之间相互关系的权中，所以，把实际问题特征参数输入后，神经网络输出端就能给出解决问题的结果。
神经网络的特点是，神经网络将信息或知识分布储存在大量的神经元或整个系统中。
它具有全息联想的特征，具有高速运算的能力，具有很强的适应能力，具有自学习、自组织的潜力。
他能根据历史数据通过学习和训练能找出输入和输出之间的内在联系，从而能得出问题的解。
另外，他有较强的容错能力，能够处理那些有噪声或不完全的数据。
部分节点不参与运算，也不会对整个系统的性能造成太大的影响。
反向传播（Back Propagation，BP）神经网络是由Rumelhart等人于1985年提出的一种很有影响的神经元模型，它是一种多层次反馈性模型，使用的石油“导师”的学习算法。
有广阔的应用前景。
模型和步骤处理单元，或称之为神经元，是神经网络的最基本组成部分。
一个神经网络系统中有许多处理单元，每个处理单元的具体操作步骤都是从其相邻的其他单元中接受输入，然后产生出输出送到与其相邻的单元中去。
神经网络的处理单元可以分为三种类型：输入单元、输出单元和隐含单元。
输入单元是从外界环境接受信息，输出单元则给出神经网络系统对外界环境的作用，这两种处理单元与外界都有直接的联系。
隐含单元则处于神经网络之中，他不与外界产生直接的联系。
它从网络内不接受输入信息，是哟产生的输出则制作能够用于神经网络系统中的其他处理单元。
人工神经网络评价法第一节思想和原理在当今社会,面临许许多多的选择或决策问题。
人们通过分析各种影响因素，建立相应的数学模型，通过求解最优解来得到最佳方案.由于数学模型有较强的条件限制，导致得出的最佳方案与现实有较大误差。
只有重新对各种因素进行分析，重新建立模型，这样存在许多重复的工作，而且以前的一些经验性的知识不能得到充分利用。
为了解决这些问题，人们提出模拟人脑的神经网络工作原理，建立能够“学习"的模型,并能将经验性知识积累和充分利用，从而使求出的最佳解与实际值之间的误差最小化。
通常把这种解决问题的方法称之为人工神经网络（Artificial Neural Network）。
人工神经网络主要是由大量与自然神经细胞类似的人工神经元互联而成的网络。
各种实验与研究表明：人类的大脑中存在着由巨量神经元细胞结合而成的神经网络，而且神经元之间以某种形式相互联系。
人工神经网络的工作原理大致模拟人脑的工作原理,它主要根据所提供的数据，通过学习和训练,找出输入与输出之间的内在联系,从而求取问题的解。
人工神经网络反映了人脑功能的基本特性,但并不是生物神经系统的逼真描述,只是一定层次和程度上的模仿和简化。
强调大量神经元之间的协同作用和通过学习的方法解决问题是人工神经网络的重要特征。
人工神经网络是模仿生物神经网络功能的一种经验模型,首先根据输入的信息建立神经元，通过学习规则或自组织等过程建立相应的非线性数学模型，并不断进行修正,使输出结果与实际值之间差距不断缩小。
人工神经网络通过样本的“学习和培训”，可记忆客观事物在空间、时间方面比较复杂的关系，它能够把问题的特征反映在神经元之间相互联系的权值中，所以，把实际问题特征参数输入后，神经网络输出端就能给出解决问题的结果。
神经网络的特点是，神经网络将信息或知识分布储存在大量的神经元或整个系统中.它具有全息联想的特征，具有高速运算的能力，具有很强的适应能力，具有自学习、自组织的潜力。
现代综合评价方法综述张晶管理科学与工程现代综合评价方法综述摘要:将现代综合评价方法归纳、分类，讨论了各方法的原理、优缺点及适用领域，并提出综合评价方法研究的趋势及存在问题。
0引言评价是人类社会中一项经常性的、极为重要的认识活动。
对一个事物的评价常常要涉及多个因素或多个指标,评价是在多因素相互作用下的一种综合判断。
综合评价概指对以多属性体系结构描述的对象系统作出全局性、整体性的评价,即对评价对象的全体，根据所给的条件，采用一定的方法给每个评价对象赋予一个评价值，再据此择优或排序。
1现代综合评价方法分类及基本方法评价方法的分类很多，按照评价与所使用信息特征的关系，可分为基于数据的分析、基于模型的评价、基于专家知识的评价以及基于数据、模型、专家知识的评价。
由于本文的定位是现代综合评价方法，根据各评价方法所依据的理论基础，把综合评价方法大致分为四大类：1.1 专家评价方法1。
1.1 专家打分评判法专家评分法是出现较早且应用较广的一种评价方法。
它是在定量和定性分析的基础上，以打分等方式做出定量评价，其结果具有数理统计特性。
主要步骤是：首先根据评价对象的具体情况选定评价指标，对每个指标均定出评价等级,每个等级的标准用分值表示；然后以此为基准，由专家对评价对象进行分析和评价，确定各个指标的分值;最后采用加法评分法、加权评分法、连乘评分法或加乘评分法求出各评价对象的总分值,从而得到评价结果。
专家评分法的最大优点是，在缺乏足够统计数据和原始资料的情况下，可以做出定量估价，专家评价法具有使用简单、直观性强的特点。
但专家评价的准确程度，主要取决于专家的阅历经验以及知识的广度和深度,主观性极强，并且其理论性与系统性不强，一般情况下难以保证评价结果的客观性和准确性。
1.2 运筹学与其他数学方法1。
2。
1 层次分析法（AHP）层次分析法（AHP）是1973年美国学者T。
L。
Saaty最早提出的，经过多年的发展现已成为一种较为成熟的，一种定性与定量分析相结合的多准则决策方法。
基于AHP的动态模糊评价法在科技人力资源竞争力评价中的应用摘要文章分析了科技人力资源竞争力评价方法选择的特殊要求，在对当前现有的评价方法进行述评的基础上，提出了基于ahp （层次分析法）的动态模糊评价法。
关键词科技人力资源竞争力评价动态模糊评价法0 引言科技人力资源指的是实际从事或有潜力从事系统性科学和技术知识的产生、促进、传播和应用活动的人力资源。
我国的科技人力资源包括科技活动人员、专业技术人员、研究与试验（r&d）人员等三类。
①科技人力资源竞争力是指科技人力资源自身拥有的综合竞争力，包括规模、结构、科技投入、科技产出、科技创新和科技环境支撑等。
②科技人力资源综合竞争力与区域科技创新、经济发展和综合实力密切相关，其综合竞争力强弱直接关系着一个地区的整体经济发展和社会进步。
所以如何正确评价科技人力资源的竞争力，直接关系到能否将科技人力资源优化配置以及充分利用，从而促进经济的发展和社会的进步。
1 科技人力资源竞争力评价方法的选择要求科技人力资源竞争力评价方法虽然有很多，但对其的选择并不是主观随意的。
在选择评价方法过程中，应遵循一定的原则，包括一般原则与特殊原则（特定评价对象对评价方法的特殊要求）。
评价方法选择的一般原则包括：科学性原则、③系统性原则、可比性原则、④可行性原则等。
由于科技人力资源自身的复杂性与发展性，科技人力资源竞争力的评价方法的选择除了要考虑以上一般原则外，还有其自身的特殊要求。
1.1 综合性由于科技人力资源竞争力涉及到规模、结构、科技投入、科技产出、科技创新、科技环境支撑等多种因素，因此在对其进行评价时，一方面要全面、系统地而不能孤立地单从某一个方面对科技人力资源竞争力进行评价；另一方面要尽量地多考虑与之相关联的一切因素，做到综合分析，统筹兼顾。
只有这样，才能完整、准确地去评价一个国家或地区的科技人力资源竞争力的强弱。
1.2 模糊性在对科技人力资源竞争力进行定性分析过程中，会遇到具有很强不明确性的概念，比如科技环境支撑的好与坏、创新能力的高与低等。
2001年3月系统工程理论与实践第3期 文章编号:100026788(2001)0320059205A H P法专家调查法与神经网络相结合的综合定权方法梁 杰,侯志伟(沈阳工业大学经管学院,辽宁沈阳110023)摘要: 针对多目标决策中评价指标权系数的确定问题,在分析现有两大类方法(主观赋权法、客观赋权法)优缺点的基础上,提出一种以层次分析法、专家调查法与误差逆传播神经网络技术(B P网)相结合的综合分析方法,同时运用M ath W o rk s公司开发的M A TLAB5.1作为系统工具进行程序编制,得出最终结果Λ关键词: 赋权法;人工神经网络;矩阵实验室中图分类号: F4232 文献标识码: A αA Syn thetic W eigh ting M ethod of Connecting A H Pand D elph i w ith A rtificial N eu ral N etw o rk sL I AN G J ie,HOU Zh i2w ei(Shenyang Po lytechn ic U n iversity,Shenyang110023,Ch ina)Abstract In th is paper,ai m ing at the p rob lem of w eigh ting in m u lti2ob ject decisi on,asyn thetic w eigh ting m ethod of connecting A H P and D elph i w ith artificial neu ralnetw o rk s based on analysing tw o k inds of w eigh ting m ethods is p resen ted,at the sam eti m e the softw are M atlab5.1is u sed to draw a final conclu si on.Keywords w eigh ting m ethod;artificial neu ral netw o rk s;M A TLAB1 引言随着我国社会主义市场经济体制改革的不断深入,世界经济一体化的趋势越发强烈,在各个领域开展客观公正的评价工作成为社会发展的必然趋势Λ大到国家的综合国力评价、省市的经济实力评价,小到企业的综合业绩评价、竞争力评价、人力资源评价等工作,目前都已在不同程度上开展起来Λ在开展各项评价工作时影响评价结果客观准确性的最重要的两个问题是:1)评价分指标的选择;2)评价分指标权系数的确定Λ本文仅针对第二个问题进行探讨Λ目前关于权系数的确定方法有数十种之多,根据计算权系数时原始数据的来源不同,这些方法大致可分为两大类:一类为主观赋权法,其原始数据主要由专家根据经验主观判断得到,如古林法、A H P法、专家调查法等;另一类为客观赋权法,其原始数据由各指标在被评价单位中的实际数据形成,如均方差法、主成份分析法、离差最大化法、熵值法、代表计数法、组合赋权法等Λ这两类方法各有优缺点:主观赋权法客观性较差,但解释性强Λ客观赋权法确定的权数在大多数情况下精度较高,但有时会与实际情况相悖,而且解释性比较差,对所得结果难以给出明确地解释Λ基于上述原因,人们提出了综合主、客观赋权法的第三类方法,即组合赋权法Λ本人提出的以A H P法、专家调查法与误差逆传播神经网络技术(BP网)相结合的综合分析方法正是组合赋权法中的一种Λα2 主、客观赋权法的优缺点2.1 主观赋权法的优缺点目前对于主观赋权法的研究比较成熟,这些方法的共同特点是各评价指标的权重是由专家根据自己的经验和对实际的判断给出Λ选取的专家不同,得出的权系数也不同;这类方法的主要缺点是主观随意性大,这一点并未因采取诸如增加专家数量、仔细选专家等措施而得到根本改善Λ因而,在某些个别情况下应用单一一种主观赋权法得到的权重结果可能会与实际情况存在较大差异Λ该类方法的优点是专家可以根据实际问题,较为合理地确定各指标之间的排序,也就是说尽管主观赋权法不能准确地确定各指标的权系数,但在通常情况下,主观赋权法可以在一定程度上有效地确定各指标按重要程度给定的权系数的先后顺序Λ2.2 客观赋权法的优缺点客观赋权法的原始数据来源于评价矩阵的实际数据,使系数具有绝对的客观性Λ视评价指标对所有的评价方案差异大小来决定其权系数的大小Λ这类方法的突出优点是权系数客观性强,但有时会与实际不符Λ在实际情况中,依据上述原理确定的权系数,最重要的指标不一定具有最大的权系数,最不重要的指标可能具有最大的权系数Λ3 AHP法、专家调查法与误差逆传播神经网络技术(BP网)相结合的综合分析方法3.1 原始数据的归一化原始数据的归一化工作利用S型传递函数(Y ij=1-e -M ij1+e-M ij)来完成Ζ此函数是非线性递增函数,当M ij →0时,Y ij的导数d ij=f′(M ij)逐渐变大,Y ij=f(M ij)→0,函数曲线越来越陡;当M ij→∞时,Y ij的导数d ij =f′(M ij)→0,Y ij=f(M ij)→±1,函数曲线越来越平缓Ζ如此归一化处理,一方面可以防止某一指标过大时左右整个综合指标,另一方面当原始值小于平均值时,其效用函数为负,体现“奖优罚劣”Ζ3.2 AHP法与专家调查法的基本原理由于A H P法与专家调查法的使用已有数十年的历史,应用范围又较为广泛,其基本原理也早已为广大学者熟知,故于本文中,本人不在累述Ζ为防止使用单一主观赋权法所得权重重要程度排序与实际情况不符,本人在所提出的综合赋权法中分别采用A H P法和专家调查法得出两套权重重要程度排序结果Λ比较两套结果是否一致,若一致则可利用得到的一致权重重要程度排序结果作为检验神经网络所得权重结果重要程度排序的标准Λ若不一致,则需重新调整上述两种方法直到一致为止Λ这样便可在很大程度上提高主观赋权法重要度排序的准确性Λ3.3 误差逆传播神经网络技术(BP网)的基本原理神经网络技术是近年来才兴起的一门新兴技术,由许多并行运算的功能简单的单元组成,这些单元类似于生物神经系统的单元Ζ这些神经元函数模型为:S j=6n i=0W3ij X i+b j,Y j=f(S j)其中Y j为输出,X i为输入,b j为偏差,W j i称为连接权系数,f(・)为变换函数Ζ神经网络是一个非线性动力学系统,其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理Λ虽然单个神经元的结构极其简单,功能有限,但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的Λ和数字计算机相比,神经网络系统具有集体运算的能力和自适应的学习能力ΛBP网络的产生归功于BP算法的获得ΛBP算法是最著名的多层神经网络的训练方法,依照A daline网络所采用的最小误差学习方法及修改后D elta学习规则,以适应多层网络ΛBP算法的主要思想为:对于q个学习样本:p1,p2,…,p q,已知与其对应的输出样本为:T1,T2,…,T qΖ学习的目的是用网络的实际输出A1,A2,…,A q与目标矢量T1,T2,…,T q之间的误差来修改其权值,A l(l= 1,2,…,q)l与期望的T l尽可能的接近;即:使网络输出层的误差平方和达到最小Ζ它是通过连续不断地在相对于误差函数斜率下降的方向上计算网络权值和偏差的变化而逐渐逼近目标的Ζ每一次权值和偏差的06系统工程理论与实践2001年3月变化都与网络误差的变化成正比,并以反向传播的方式传递到每一层ΖBP 算法是由两部分组成:信息的正向传递与误差的反向传播Ζ在正向传播过程中,输入信息从输入经隐含层逐层计算传向输出层,每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态Ζ如果在输出层没有得到期望的输出,则计算输出层的误差变化值,然后转向反向传播,通过网络将误差信号沿原来的连接通路反传回来修改各层神经元的权值直至达到期望目标Ζ设输入为p ,输入神经元有r 个,隐含层有s 1个神经元,激活函数为F1,输出层内有s 2个神经元,对应的激活函数为F 2,输出为A ,目标矢量为T Ζ信息的正向传递1)隐含层中第i 个神经元的输出为:a 1i =f 16rj =1w 1ij p j +b 1i , i =1,2,…,s 12)输出层中第k 个神经元的输出为:a 2i =f 26rj =1w 2k i a 1i +b 2k ,k =1,2,…,s 23)定义误差函数为:E (W ,B )=126s 2k =1(t k -a 2k )2利用梯度下降法求权值变化及误差的反向传播1)输出层的权值变化对从第i 个输入到第k 个输出的权值有:∃w 2k i =-Γ5E 5w 2k i =-Γ5E5a 2k 5a 2k 5w 2k i=Γ(t k -a 2k )f 2′a 1i =Γ∆k i a 1i其中:∆k i =(t k -a 2k )=e k f 2′,e k =t k -a 2k同理可得:∃b 2k i =-Γ5E 5b 2k i =-Γ5E5a 2k 5a 2k 5b 2k i=Γ(t k -a 2k )f 2′=Γ∆k i a 1i 2)隐含层的权值变化对从第j 个输入到第i 个输出的权值有:∃w 1ij =-Γ5E 5w 1ij =-Γ5E5a 2k 5a 2k 5a 1i 5a 1i 5w 1ij =Γ6s 2k =1(t k -a 2k )f 2′ w 2k i f 1′p j =Γ∆k i p j其中:∆ij =e i f 1′,e i =6s 2k =1∆k i w 2k i同理可得:∃b 1i =Γ∆ij .但是由于BP 网涉及复杂的多维输入和输出空间,因而其误差面可能有一些局部的最低点(L ocal m in i m um )Λ在网络训练时,往往权重矢量被调节在局部的最低点,而不能达到实际的最小误差Λ同时神经网络是“黑箱推理”,全部知识都存在于网络内部,难以对最终的结果提供可信的解释Λ因而在确定评价企业经营业绩指标体系的权重时,结合上述两种方法,扬其所长、避其所短,形成一种综合分析方法.3.4 M AT LAB 5.1(矩阵实验室)神经网络工具箱简介M A TLAB 是M ath W o rk s 公司于1982年起开始推出的一套高性能的数值计算和可视化软件Λ它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体,构成了一个方便的、界面友好的用户环境ΛM A TLAB 5.1是于1997年5月推出的,包括神经网络(neu ral netw o rk ),信号处理(signal p rocessing ),控制系统(con tro lsystem ),图象处理(i m age p rocessing ),鲁棒控制(robu st con tro l ),非线性系统控制设计(non linear con tro l system design ),系统辨别(system iden tificati on ,最优化(op ti m isati on ),分析与综合(analysis and syn thesis ),模糊逻辑(fuzzy logic ),小波(w avelet ),样条(sp line )等工具箱Λ神经网络工具箱中的实用函数包括误差分析函数,∆函数,设计,初始化,学习规则,矩阵,邻域,绘图,仿真,训练,传递函数Λ利用这些函数和M A TLAB 提供的基本命令、函数便可以方便、快捷、直观地进行神经网络设计,完成繁复的工作Λ16第3期A H P 法专家调查法与神经网络相结合的综合定权方法3.5 综合分析方法运用步骤1)分别运用A H P 法、专家调查法和BP 网络得出合理的权重Λ2)判断上述两种方法得出的结果中各指标的权系数重要程度排序是否一致Λ在多目标决策中,各指标的相对重要程度是不同的Λ指标按其重要程度可分为若干等级,依次为P 1,P 2,…,P k ,重要性依次降低Λ每一类指标等级中又含有若干个指标,这些指标重要程度的差别远小于跨等级指标之间的差别Λ比较利用BP 网络训练、检验后得出的的结果与使用A H P 法、专家调查法定性分析得出的重要等级排序是否一致Λ如果一致,则说明BP 网络在训练过程中没有陷入到误差面中的局部最小点,达到了真正的最小点,得出的结果可以信赖Λ如果不一致,则说明BP 网络在训练过程中陷入到误差面中的局部最小点,没有达到真正的最小点,这就需要采取:重新选择初始权重、训练数据、增加隐层神经元数、改用动量算法等措施来重新训练、检验网络,得出新的权重值,直到与使用A H P 法、专家调查法定性分析得出的重要等级排序一致为止Λ3)利用已得权重结果对各待评对象进行评价Λ使用BP 网络所得评价结果虽然准确度很高,但解释性极差,因而就必须同时运用A H P 法和专家调查法增强评价结果的解释性Λ4 实证分析表1为我国14个省、直辖市1992年主要工业统计指标及综合评估值Λ表1省市评价指标全员劳动生产率(元 人)资金利税率(%)销售利润率(%)工业产值占用流动资金率(%)产值利税率(%)综合评估值北京 47177 16.61 8.89 31.05 15.77 0.7896天津433239.083.6529.808.440.3238上海5902313.846.0626.5512.870.7366江苏4682110.593.5122.467.410.4687浙江4164613.244.4624.339.330.5355安徽2644610.162.3826.809.850.2846福建3838111.974.7926.4510.640.4862广东5780810.294.5423.009.230.5895辽宁288697.682.1231.089.050.1543山东388128.923.3825.688.730.3562湖北3072110.874.1530.3611.440.3524湖南2464810.772.4230.7111.370.2594河南269259.343.0630.1110.840.2571江西232698.252.5832.578.620.1111 此问题是一个多指标决策与排序问题Λ上述5个评价指标从主观上很难判断哪个指标更为重要,因此认为它们处于同一重要等级Λ使用A H P 法及专家调查法所得5个评价指标权重值均在0.2左右Λ应用本文所述的基于人工神经网络的多指标综合评价方法,设有5个输入节点,分别是全员劳动生产率,资金利税率,销售利润率,工业产值占用流动资金率,产值利税率Λ输出节点1个,为综合评估指标Λ根据经验,隐层节点数选取为6Λ26系统工程理论与实践2001年3月将表1数据分为两部分,前14组数据用作学习样本,作为训练神经网络连接权值用,学习精度为SSE =0.001,后2组数据作为检验用Λ经过1606次的训练,训练所得权重矩阵结果(未详细列述)符合以A H P 法和专家调查法所得的重要度基本一致的判断标准Λ由此可见,BP 网的训练是建立在权重重要程度排序与实际情况相符的基础上进行的Λ运用网络输出与样本期望值之间的差异结果分析本人所建BP 网的自学习能力,详情见表2Λ表2 网络输出与样本期望值差异比较省份北京天津上海江苏浙江安徽福建网络输出0.79580.31450.73100.46900.53760.29900.4766期望值0.78960.32380.73660.46870.53550.28460.4862相对误差0.00780.02870.00760.00060.00390.05600.0197省份广东辽宁山东湖北湖南河南江西网络输出0.59300.15000.36630.34660.24470.26820.1165期望值0.58950.15430.35620.35240.25940.25710.1111相对误差0.00590.02790.02840.01650.05670.04320.0486 训练结束后,利用训练好的三层BP 网,分别输入校验后的数据,得到的结果如下:网络输出 期望值 相对误差河北 0.1865 0.1893 0.0148山西 0.1619 0.1616 0.0018 由以上结果可以看出,利用BP 网得出的训练数据输出值与样本之间的最大相对误差为0.0567,检验数据输出值与期望值之间的最大相对误差为0.0148,可见该网络的自学习能力非常强,网络性能很好Λ这说明此种综合评价方法是有效的Λ参考文献:[1] 王明涛.多指标综合评价中权系数确定的一种综合分析方法[J ].系统工程,1999,17(2):56-61.[2] 戴文战.基于三层BP 网络的多指标综合评估方法及应用[J ].系统工程理论与实践,1999,19(5):29-34.[3] 张际先,宓霞.神经网络及其在工程中的应用[M ].北京:机械工业出版社.1996.[4] 楼顺天,于卫,闫华梁.M A TLAB 程序设计语言[M ].西安:西安电子科技大学出版社.1997.[5] 楼顺天,施阳.基于M A TLAB 的系统分析与设计——神经网络[M ].西安:西安电子科技大学出版社.1998.36第3期A H P 法专家调查法与神经网络相结合的综合定权方法。
神经网络模型评估指南引言：随着人工智能技术的快速发展，神经网络模型成为了解决复杂问题的重要工具。
然而，如何评估神经网络模型的性能和稳定性却是一个关键的问题。
本文将为大家介绍一些神经网络模型评估的指南，帮助读者更好地理解和应用这一技术。
一、数据集的选择数据集是神经网络模型评估的基础。
在选择数据集时，应确保其具有代表性、多样性和充分性。
代表性意味着数据集应能够真实反映出模型在实际应用场景中可能遇到的各种情况。
多样性则要求数据集中包含不同类别、不同属性的样本，以确保模型能够适应各种情况。
充分性则要求数据集的规模足够大，以避免模型过拟合或欠拟合的问题。
二、模型性能评估指标在评估模型性能时，需要选择合适的指标来衡量模型的准确性和稳定性。
常用的指标包括准确率、精确率、召回率、F1值等。
准确率是指模型正确预测的样本占总样本数的比例，精确率是指模型预测为正例的样本中实际为正例的比例，召回率是指模型正确预测为正例的样本占实际正例样本的比例，F1值是精确率和召回率的调和平均值。
根据具体问题的需求，选择适当的指标进行评估。
三、交叉验证为了减小模型评估的偶然性，交叉验证是一种常用的方法。
交叉验证将数据集分为训练集和验证集，多次进行训练和验证，最终得到模型的平均性能。
常用的交叉验证方法包括K折交叉验证和留一交叉验证。
K折交叉验证将数据集分为K个子集，每次使用K-1个子集进行训练，剩下的一个子集进行验证，重复K次后取平均值。
留一交叉验证则是将每个样本单独作为验证集，其余样本作为训练集，重复N次后取平均值。
通过交叉验证可以更准确地评估模型的性能。
四、模型泛化能力模型的泛化能力是指模型对未见过的数据的适应能力。
为了评估模型的泛化能力，可以使用测试集进行验证。
测试集是与训练集和验证集不重复的数据集，用于模拟模型在实际应用中的表现。
通过测试集的评估，可以判断模型是否过拟合或欠拟合，以及模型在不同数据集上的性能表现。
五、模型调优在模型评估过程中，如果发现模型性能不佳，可以尝试进行模型调优。
BP神经⽹络综合评价法
BP神经⽹络综合评价法是⼀种交互式的评价⽅法，⼀种既能避免⼈为计取权重的不精确性, ⼜能避免相关系数求解的复杂性,还能对数量较⼤且指标更多的实例进⾏综合评价的⽅法,它可以根据⽤户期望的输出不断修改指标的权值，直到⽤户满意为⽌。
因此，⼀般来说，⼈⼯神经⽹络评价⽅法得到的结果会更符合实际情况。
BP神经⽹络是⼀种典型的多层前向神经⽹络，由输⼊层、隐,层和输出层组成，层与层之间采⽤全部连接⽅式，同层节点之间不存在相互连接，其中输⼊层节点仅在信号输⼊作⽤，输出层节点起线性加权作⽤，隐层节点负责对信息进⾏最主要的数学处理。
不失⼀般性，设输
⼊层有 M 个节点，隐层有L个节点，输出层有P个节点，样本数为N，输⼊向量为，为隐层节点与输⼊层节点的连接权值，则隐层节点的输⼊和输出分别为：
隐层节点的激励函数⼀般选取双曲正切函数或型函数等⾮线性函数，⽽输⼊层节点的激励函数⼀般选取等⽐喻出的线性函数。
⽽输
出层节点与隐层节点的连接权值为，则输⼊层节点的输出为：
采⽤算法对⽹络进⾏训练。
算法是⾮线性最⼩⼆乘⽆约束优化算法，其本质是⾼斯-⽜顿法的改进⽅式，具有⼆阶收敛速度，既具有⾼斯-⽜顿法的局部收敛⽅式，⼜具有梯度下降法的全局收敛特性。
基于BP神经网络对学生学习专业课程效果的评价摘要本文从学习一门专业课程效果的评价现状，分析得到采用BP神经网络的原理用于课程效果评价是理想的。
通过建立BP神经网络的课程效果评价模型结构，并在MATLAB系统上对样本数据进行仿真实现，最后进行数据验证。
结果表明，应用人工神经网络对课程效果进行评价，排除了专家主观因素对在评价效果的影响，能够获得客观满意的评价结果，具有广泛的适用性。
关键词专业课程 BP 神经网络效果评价随着我国高等教育的迅猛发展，学校办学质量也日益被重视，作为检验学生掌握知识的一个因素，学习效果也被人们关注，它反应出学生对知识的掌握程度以及教师教学成果和管理的优劣。
当然，有许多因素同时影响着教学效果，并且各自占有的影响比重是不同的，因此，我们在评估度量学生学习效果时，很难用数学解析表达式来对其进行表示，显然，这是一个典型的非线性的几何问题[1]。
目前，还没有一个公认的、理想的学习效果评价体系，因此，寻找一个简单、优化、客观的学习效果评价方法是相当必要的。
从现有的研究状况来看，学习效果评价主要集中在两个方面，一是对学习效果评价体系中的内容的研究，二是对体系中各个指标确定后，如何最终评定学习效果等级方法的研究.1．学生学习某一门课程效果评价体系的研究现状1.1学习效果评价内容的研究我们知道，学生的学习和其自身的发展是一个没有丝毫中断的过程，并且学生学习和其成长生活环境不拘一格，所以将评价指标置于学生学习过程中，从过程管理的层面分析，多因素相互作用和多环节的综合体现于整个教学过程，因此，我们若要对来自不同学科分类，不同性质课程、不同学习环节、不同学习对象的学习效果进行对比，将会非常困难。
基于以上原因，我们必须要从最能直接反映学习效果并有共性的基本因素等方面去设计评价体系，这样才具有一定的实际可操作性。
以下几类要素常应用于现有的学习效果评价体系中：（1）学习态度：学习是否认真投入，预习是否及时，作业完成是否认真。
人工神经网络在企业盈利能力评价与预测中的应用作者：张振来源：《商业会计》2014年第05期摘要：人工神经网络具有计算原理简单、可操作性强、运行速度快、模拟精度高、客观性强、应用面广等众多优点，近年来，随着以MATLAB为代表的数学软件的进步与会计电算化的推广，人工神经网络在企业财务管理领域的运用越来越广泛。
本文以沪市52家上市公司2013年第一季度的财务数据为样本，针对人工神经网络在企业盈利能力的评价与预测的方法方面的应用进行了演示与说明。
关键词：人工神经网络盈利能力评价预测上市公司一、人工神经网络简介人工神经网络（Artificial Neural Network，以下简称ANN），是一种对生物神经网络的结构与功能进行模仿的数学计算模型。
神经网络依靠大量的人工“神经元”联结组合而成，每个“神经元”代表一种激励函数，它属于一种特定的输出函数。
对每两个“神经元”间的连接都赋予一个权重（Weight），它代表通过该连接信号的加权值，这与活体生物的神经网络相类似。
网络的激励函数、连接方式与权重值的不同决定了网络输出的不同。
同时，ANN是一种自适应系统，它能根据外界信息的变化改变自身的内部结构，通过对输入、输出变量的不同关系的分析，掌握其中的内在规律，建立不同的非线性统计性数据模型，这一建模的过程也被称为“训练”。
如图1所示，a1、a2、……、an为输入向量的各个分量；W1、W2、……、Wn为神经元各个连接的权重，b为偏置，f为非线性传递函数，t为神经元输出，t=f（WA′+b），其中，W 为权向量，A为输入向量，A′为A向量的转置。
盈利能力是衡量企业经营业绩的重要指标，是为维持企业生存、推动企业发展的根本动力，备受企业的管理者、所有者、债权人、政府监管部门等利益相关者的关注。
因此，必须对企业的盈利能力进行准确、合理的评价与预测。
由于企业的盈利能力不仅涉及到一系列定量的指标，还包括了大量定性的指标，这些指标本身就非常复杂，再加上会计信息本身所特有的模糊性，对盈利能力的评价与预测造成了很大的难度。
人工神经网络评价法
评价法的过程主要包括数据预处理、网络训练与测试、性能度量和模型选择几个关键步骤。
首先进行数据预处理，包括数据的清洗、归一化、特征选择等操作。
清洗数据是为了去除异常值和噪声，从而提高数据的质量。
归一化是将数据映射到一个统一的区间，以消除不同特征之间的数值差异。
特征选择是从原始特征中选择出对问题解决有意义的特征，以减少信息冗余和噪声。
然后进行网络训练与测试。
网络训练是通过反向传播算法来调整网络中的权值和偏置，以使网络的输出误差最小化。
训练过程中需要选择合适的学习速率和迭代次数，以避免过拟合和欠拟合问题。
网络测试是用测试集来评估经过训练的网络模型的性能表现。
接下来进行性能度量，常用的性能度量指标包括准确率、精确率、召回率、F1值等。
准确率用于衡量分类任务的正确率，精确率和召回率用于衡量二分类任务中预测结果的准确程度和覆盖率，F1值是精确率和召回率的调和平均值。
最后进行模型选择，选择合适的网络结构和参数配置。
模型选择可以通过交叉验证、网格和集成学习等方法来进行。
交叉验证是将数据分为训练集和验证集，通过在验证集上的性能表现来选择最优的模型。
网格是通过遍历不同的参数组合来选择最优的参数配置。
集成学习是通过结合多个不同的神经网络模型来提高性能。
