動態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡在綜合評判中的應用.pdf

1、隨著模糊綜合評判方法在各領域中的廣泛應用,綜合評判方法的重要性和優(yōu)越性也越來越明顯和突出。盡管國內(nèi)外有不少理論研究者和實際工作者對綜合評判模型進行了不斷地完善和拓寬，但隨著社會的發(fā)展、科技的進步、智能技術的發(fā)展以及其它不同學科的相互滲入，利用神經(jīng)網(wǎng)絡和模糊技術的互補優(yōu)勢，建立更完善的評判模型己成為綜合評判研究的必然。近年來對動態(tài)綜合評判的研究受到了普遍關注，成為綜合評判研究的熱點和前沿。由于動態(tài)綜合評判問題比較復雜，使得動態(tài)綜合評判問題

2、的研究成果相當少，尚未形成完整的框架體系，因此動態(tài)綜合評判的很多方面都需要進一步的研究和豐富。
　　 動態(tài)綜合評判問題是一類很有現(xiàn)實意義和應用價值的決策問題，其應用領域包括隨時間變動指標或參數(shù)變動較大的系統(tǒng)。現(xiàn)實中，動態(tài)經(jīng)濟系統(tǒng)、管理者的績效評判和考核、候選人的排序等問題均涉及動態(tài)評判問題。本文在研究模糊理論及神經(jīng)網(wǎng)絡模型，模糊理論和神經(jīng)網(wǎng)絡的有效結合，對已有的綜合評判模型的優(yōu)劣進行研究分析，在此基礎上結合已有的評判模型，根據(jù)B

3、P網(wǎng)絡和RBF網(wǎng)絡各自的優(yōu)點和不足，采用BP網(wǎng)絡和RBF網(wǎng)絡二者有效結合建立了新的二級綜合評判模型。本文所建模型的主要特點：在學習的過程中(1)參數(shù)可以自動調節(jié)，(2)結構在學習的過程中自動確立；引入了時間的概念，即確定評判指標在不同時刻的權重系數(shù)，也就是采用相同的評判系統(tǒng)在不同的時刻對被評判對象進行連續(xù)的評價，將評價結果構造成一組“序列”，并通過時間權向量集結這個“序列”得到最終的評判值。
　　 所建模型應用于教師績效的評判中