基于人工智能的智能评标系统

• 作者: 朱友卫 杨小蕾 王佩光 罗奕 郭素芹
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 人工智能 信用数据 招投标 智能评标
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 基金项目
• 页码范围: 11-15,19
• 页数: 6页
• 分类号: TP182
• 字数: 2813字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2019.09.003

摘要

为了使评标体系具有科学性和规范性,提出了一种基于人工智能的智能评标辅助系统.该系统采用主成分分析方法(Principal Component Analysis,PCA)获取影响企业信用等级的主要影响指标.将指标及对应的企业信用等级作为样本集,从原始样本集有放回的生成随机树训练集,建立企业信用评估的随机森林(Random Forest,RF)模型,并通过投票方式获得企业信用等级.实验结果显示,PCA-RF模型预测的企业信用等级准确率达到了100％,验证了PCA-RF方法对企业信用等级进行评估的可靠性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王佩光		6	5	1.0	2.0
2	郭素芹		9	10	2.0	2.0
3	杨小蕾		11	14	3.0	3.0
4	罗奕		4	1	1.0	1.0
5	朱友卫		2	1	1.0	1.0