基于FOA优化BP神经网络的电子商务网站评价研究

摘要：

为避免传统BP神经网络进行电子商务网站评价存在泛化能力弱、局部最优问题和对评价样本量需求量大的缺点,利用果蝇优化算法的全局寻优能力,提出运用FOA优化BP神经网络的权值和阈值进行电子商务网站评价.结合电子商务网站的特性和各种指标属性,将电子商务评价的20个二级指标作为BP神经网络的输入,在专家评分法的基础上,将专家评分值作为BP神经网络的输出,构建出基于FOA优化BP神经网络的电子商务网站竞争力指数评价的数学模型.选择淘宝网、京东商城、苏宁易购、唯品会等100个电子商务网站在2015年3月～2005年6月的电子商务网站流通数据为研究对象.实验结果表明,在评价效果和评价误差上,FOA-BP算法评价效果明显优于BP神经网络算法,具有评价精度高和误差低的优点,从而验证了FOA-BP进行电子商务网站竞争力指数评价的有效性和可靠性.

关键词：电子商务、BP神经网络、果蝇优化算法、专家评分法、评价优化、数学模型

所属期刊栏目：28

分类号：TP391.1(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2016-02-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：36-41