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1、對(duì)復(fù)雜對(duì)象綜合評(píng)價(jià)的研究一直是普遍關(guān)注的問(wèn)題,而國(guó)家助學(xué)貸款的高校學(xué)生信用評(píng)價(jià)是典型的復(fù)雜對(duì)象綜合評(píng)價(jià)問(wèn)題。該評(píng)價(jià)涉及多方面因素,各因素的描述方式不同,而且普遍存在模糊性,在對(duì)其進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)時(shí),應(yīng)該充分考慮模糊性的影響。 本文以國(guó)家助學(xué)貸款的高校學(xué)生信用評(píng)價(jià)為研究背景,首先介紹了復(fù)雜對(duì)象綜合評(píng)價(jià)相關(guān)理論和方法,研究了綜合評(píng)價(jià)的發(fā)展現(xiàn)狀,分析了綜合評(píng)價(jià)存在的問(wèn)題,然后根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)方法和模糊系統(tǒng)的各自特點(diǎn),對(duì)兩者進(jìn)行了比較。在此
2、基礎(chǔ)上,對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊系統(tǒng)的結(jié)合進(jìn)行了研究,建立了一種模糊評(píng)價(jià)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,解決國(guó)家助學(xué)貸款的高校學(xué)生信用評(píng)價(jià)中的模糊性問(wèn)題。 模糊評(píng)價(jià)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊綜合評(píng)價(jià)建立的綜合評(píng)價(jià)模型。本文研究了模型的具體結(jié)構(gòu)和算法,以及模型涉及的隸屬函數(shù)確定,權(quán)值建立,模糊合成算子選取等關(guān)鍵問(wèn)題。模糊評(píng)價(jià)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型將模糊綜合評(píng)價(jià)理論嵌入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),匯聚神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊綜合評(píng)價(jià)的優(yōu)點(diǎn)。該網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)與參數(shù)具有鮮明的物理意義,使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的
3、求解過(guò)程不再是“黑箱”;通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)來(lái)抽取模糊綜合評(píng)價(jià)方法,處理模糊信息所依賴的隸屬函數(shù)和權(quán)值;根據(jù)模糊綜合評(píng)價(jià)理論確定網(wǎng)絡(luò)的初始化參數(shù),使模糊評(píng)價(jià)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法的收斂速度明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的算法。 基于模糊評(píng)價(jià)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對(duì)國(guó)家助學(xué)貸款的高校學(xué)生信用評(píng)價(jià)進(jìn)行了研究。首先對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取和評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的建立進(jìn)行了研究。其次確定了相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),利用改進(jìn)的層次分析法確定了各級(jí)初始權(quán)值,并采用了等分區(qū)間法建立隸屬函數(shù),根據(jù)評(píng)價(jià)指
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