基于FOA优化BP神经网络的电子商务网站评价研究

• 作者: 秦艳华
• 来源期刊: 四川理工学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 机械、电子及计算机科学
• 页码范围: 36-41
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 3313字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11863/j.suse.2015.06.08

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	秦艳华	兰州财经大学长青学院	5	8	1.0	2.0