电力企业信息系统评价指标体系及专家神经网络算法的研究

2013-11-21 10:05:13 电力信息化　点击量：评论 (0)

电力企业信息系统评价指标体系及专家神经网络算法的研究王敬敏，郭辉（华北电力大学经济管理系河北保定 071003）Abstract: Base on the construction of an evaluation index system for the m

电力企业信息系统评价指标体系
及专家神经网络算法的研究
王敬敏，郭辉
（华北电力大学经济管理系河北保定 071003）

Abstract: Base on the construction of an evaluation index system for the management information system, this paper proposes a neural network model for comprehensive evaluating the management information system. Integrating with the expert system, the neural network model can be used to facilitate intelligent and comprehensive evaluation of the management information system.
Keywords: system evaluation; expert system; neural network

随着计算机技术、通讯技术的飞速发展，信息系统在电力企业生产和管理中日显重要，因而科学的评价信息系统的好坏有着十分重要的意义。本文在建立管理信息系统评价指标体系的基础上，提出了一种基于专家打分神经网络的指标评价方法。

1 管理信息系统评价指标体系
针对电力系统的特点，建立科学、合理、可行的信息系统评价体系。从信息系统的技术水平、性能、价值和操作4个方面进行评价，每一方面在提出具体的评价指标，从而建立具有分层结构的评价指标体系，共20个指标。（如下表所示）。
表1 信息系统综合评价指标体系表

信息系统综合评价A	技术水平B₁	目标规划实现度C₁₁
		软件质量C₁₂
		响应时间C₁₃
		外存取能力C₁₄
		资源利用率C₁₅
	性能因素B₂	系统可靠性C₂₁
		系统效率C₂₂
		可维护性C₂₃
		可扩充性C₂₄
		可移植性C₂₅
		可共享性C₂₆
		系统安全保密性C₂₇
	价值因素B₃	用户满意度C₃₁
		系统利用率C₃₂
		管理科学性C₃₃
	操作因素B₄	输入标准化C₄₁
		输出标准化C₄₂
		文档完备性C₄₃
		操作安全与可靠性C₄₄
		界面友好性C₄₅

2 管理信息系统综合评价的神经网络BP模式

单隐层BP网络拓扑结构示意图
1）网络状态初始化：用较小的随机数对网络的权值

和

以及偏置值

和

置初值；
2）输入第1个学习样本；
3）把学习样本的值作为输入层单元的输入

，用输入层到中间层的权值

和中间层单元的偏置值

求出对中间层单元

的输入

以及相应的输出

；

其中，

采用Sigmoid函数

；
4）用中间层的输出

、中间层到输出层的连接权值

以及输出层单元

的偏置值

求出输出层单元

的输入

以及相应的输出

，

；

。
5）根据学习样本的期望信号

和输出层的输出

的误差求出有关输出层单元

的偏置值以及连接到其上的权值的误差

，

；
6）根据误差

，从中间层到输出层的权值

以及中间层的输出

，求出有关中间层单元

的偏置值以及连接到其上的权值的误差

，

；
7）根据5）求得的

以及

和常数

对从中间层单元

到输出层单元

的权值

加以调整。另外，根据

和常数

对输出层单元

的偏置

加以调整

；
8）根据误差

，输入单元的输入

以及常数

对从输入单元

到中间层单元的

的偏置

加以调整

，

；
9）输入下一个学习样本；
10）若有学习样本则返回3）；
11）更新学习次数；
12）若学习次数尚小于规定次数，则返回2）；否则，训练继续下去。

3 管理信息系统的专家神经网络算法
1）利用专家经验给出评价指标体系个指标的评价值。每个指标给出6个等级：很好，好，较好，一般，较差，差，并予以量化处理为[0，1]之间的数值，见下表：
表2 定性指标的量化