基于贝叶斯正则化神经网络虚拟企业敏捷性评价

摘要：

高敏捷性是虚拟企业适应不断变化的市场必备的素质,如何对它进行准确评价是虚拟企业运行中的重要问题,针对此问题先对虚拟企业及其盟员敏捷性之间的关系分析,然后提出在已知虚拟企业盟员敏捷性的基础上用贝叶斯正则化神经网络来计算虚拟企业的敏捷性,最后通过仿真试验测试了该方法的可行性.实验结果证明与非正则化神经网络相比,贝叶斯正则化神经网络的泛化能力强,评价数据结果稳定.该方法可用于各种规模的虚拟企业评价.

关键词：虚拟企业、盟员、敏捷性评价、神经网络、贝叶斯正则化

所属期刊栏目：44

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家科技部高新技术计划项目2005EJ000017;河北省科技研究与发展计划02547015D;河北省普通高等学校博士科研资助基金B2002118

在线出版日期：2008-05-22（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：223-225,235