RS_RBF在高新技术项目投资风险评价的应用

摘要：

研究高新技术项目投资风险评价问题.由于高新技术项目各评价指标间的存在着冗余信息,传统的方法无法除去这些冗余,导致风险评价结果有时不正确,出现误导信息.为了提高风险评价的正确性,提出了一种粗糙集(RS)和径向基函数(RBF)神经网络相结合的高新技术项目投资风险评价混合模型.首先利用粗糙集的强大的数值分析能力对各评价指标进行属性约简,从而减少了RBF神经网络的训练数据,简化了网络结构,然后对约简后的数据利用RBF神经网络进行训练,最后应用于高新技术项目投资风险评价中.仿真结果表明,与RBF神经网络模型相比,混合模型加快了网络的运算速度,评价误差更小,评价精度进一步提高,获得了较好的评价结果.

关键词：粗糙集、神经网络、高新技术项目、投资风险评价

所属期刊栏目：27

分类号：F201(国民经济管理)

在线出版日期：2011-04-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：207-210