基于贝叶斯正则化神经网络虚拟企业敏捷性评价

• 作者: 刘文远 王宝文 缪宁 邓小珍
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 虚拟企业 盟员 敏捷性评价 神经网络 贝叶斯正则化
• 年，卷（期）: 2008,（8）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 223-225,235
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 5223字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.08.066

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘文远	燕山大学信息科学与工程学院	154	739	14.0	19.0
2	王宝文	燕山大学信息科学与工程学院	54	237	8.0	12.0
3	缪宁	天津财经大学珠江学院	11	51	3.0	7.0
5	邓小珍		5	12	2.0	3.0