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动态模糊神经网络在综合评判中的应用

作　者: 刘小艳
导　师: 丁正生
学　校: 西安科技大学
专　业: 应用数学
关键词: 模糊理论神经网络动态模糊神经网络综合评判
分类号: O242.1
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 107次
引　用: 3次
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内容摘要

随着模糊综合评判方法在各领域中的广泛应用,综合评判方法的重要性和优越性也越来越明显和突出。尽管国内外有不少理论研究者和实际工作者对综合评判模型进行了不断地完善和拓宽,但随着社会的发展、科技的进步、智能技术的发展以及其它不同学科的相互渗入,利用神经网络和模糊技术的互补优势,建立更完善的评判模型己成为综合评判研究的必然。近年来对动态综合评判的研究受到了普遍关注,成为综合评判研究的热点和前沿。由于动态综合评判问题比较复杂,使得动态综合评判问题的研究成果相当少,尚未形成完整的框架体系,因此动态综合评判的很多方面都需要进一步的研究和丰富。动态综合评判问题是一类很有现实意义和应用价值的决策问题,其应用领域包括随时间变动指标或参数变动较大的系统。现实中,动态经济系统、管理者的绩效评判和考核、候选人的排序等问题均涉及动态评判问题。本文在研究模糊理论及神经网络模型,模糊理论和神经网络的有效结合,对已有的综合评判模型的优劣进行研究分析,在此基础上结合已有的评判模型,根据BP网络和RBF网络各自的优点和不足,采用BP网络和RBF网络二者有效结合建立了新的二级综合评判模型。本文所建模型的主要特点:在学习的过程中(1)参数可以自动调节,(2)结构在学习的过程中自动确立;引入了时间的概念,即确定评判指标在不同时刻的权重系数,也就是采用相同的评判系统在不同的时刻对被评判对象进行连续的评价,将评价结果构造成一组“序列”,并通过时间权向量集结这个“序列”得到最终的评判值。所建模型应用于教师绩效的评判中,验证了网络模型的有效性和实用性。

全文目录

摘要  2-3
ABSTRACT  3-7
1 绪论  7-10
  1.1 研究背景  7
  1.2 综合评判研究的现状及进展  7-8
  1.3 采用动态模糊神经网络进行综合评判研究的意义  8-9
  1.4 本文的主要工作及各章内容安排  9-10
2 模糊理论及神经网络的理论基础  10-23
  2.1 模糊理论  10-17
    2.1.1 模糊集合的定义  10
    2.1.2 模糊集合的表示  10-11
    2.1.3 隶属函数的确定  11-14
    2.1.4 模糊矩阵  14-16
    2.1.5 模糊映射、模糊变换及模糊关系之间的关系  16-17
  2.2 神经网络的基本理论  17-22
    2.2.1 神经网络的特性  17-18
    2.2.2 人工神经元模型  18
    2.2.3 神经网络常用的激发函数  18-19
    2.2.4 神经网络的组成及分类  19-20
    2.2.5 神经网络的学习方法  20-22
  2.3 小结  22-23
3 模糊神经网络的基本理论  23-26
  3.1 模糊神经网络的提出  23-24
  3.2 模糊神经网络的发展  24
  3.3 模糊神经网络的特点  24-25
  3.4 模糊神经网络的结构辨识分类  25
  3.5 小结  25-26
4 综合评判方法的研究与分析  26-37
  4.1 模糊综合评判模型  26-32
    4.1.1 模糊综合评判  26-31
    4.1.2 模糊综合评判模型优缺点分析  31-32
  4.2 神经网络的综合评判模型及优缺点分析  32-33
  4.3 模糊神经网络的综合评判模型  33-36
  4.4 小结  36-37
5 基于动态模糊神经网络的综合评判模型  37-49
  5.1 建立新模型的必要性  37-38
  5.2 综合评判的基本步骤  38-39
  5.3 基于动态模糊神经网络的综合评判模型  39-48
    5.3.1 网络模型的设计思想  39-41
    5.3.2 二级综合评判的动态模糊神经网络的模型结构  41-48
  5.4 小结  48-49
6 基于动态模糊神经网络的综合评判模型的应用  49-54
  6.1 引言  49
  6.2 应用举例  49-50
  6.3 网络模型结构确定  50-52
  6.4 实验结果分析  52-53
  6.5 小结  53-54
7 结论  54-55
  7.1 本文工作的总结  54
  7.2 后续研究工作的展望  54-55
致谢  55-56
参考文献  56-59
附录  59

动态模糊神经网络在综合评判中的应用

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