基于OPCA-IGAFNN的NQI综合服务信息平台服务质量评价

• 作者: 唐求 吴娟 滕召胜 马俊
• 来源期刊: 湖南大学学报（自然科学版）
• 关键词: 国家质量基础设施综合服务信息平台 评价方法 模糊神经网络 优化主成分分析 改进遗传算法
• 年，卷（期）: 2022,（8）
• 所属期刊栏目: 电气与信息工程
• 页码范围: 109-116
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16339/j.cnki.hdxbzkb.2022236

摘要

针对传统模糊神经网络（FNN）评价模型在国家质量基础设施（NQI）综合服务信息平台的服务质量评价中存在收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题，提出一种基于优化主成分分析法（OPCA）与改进遗传算法（IGA）的模糊神经网络智能评价方法 .为提高FNN的网络收敛速度，利用OPCA根据评价指标间的相关性，删除冗余指标因素，减少网络输入量，实现对网络输入的降维处理；将IGA与FNN相结合，利用自适应的交叉与变异概率对FNN隶属函数的系数进行全局搜索，克服FNN在智能评价时容易陷入局部极值问题.基于我国实际的NQI综合服务信息平台服务质量调研数据开展试验分析，结果表明，OPCA-IGAFNN评价模型具有高效、准确的评价效果.