【摘 要】
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为解决ASP平台下动态联盟由于规模复杂、功能目标多样而导致风险评价困难的问题,通过探索性因子分析方法对ASP平台下动态联盟的风险指标体系进行研究,将各种关系复杂的风险因
【机 构】
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贵州大学机械工程学院,贵州民族学院商学院
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为解决ASP平台下动态联盟由于规模复杂、功能目标多样而导致风险评价困难的问题,通过探索性因子分析方法对ASP平台下动态联盟的风险指标体系进行研究,将各种关系复杂的风险因素综合为几个核心因子,从而构建出合理的ASP平台下动态联盟的风险指标体系。在此指标体系基础上建立了相应的人工神经网络结构模型。为了最终评价的确定性,通过专家对各指标因素进行打分,实现了各指标因素的无量纲化处理,并将定性的风险因素定量化。利用神经网络的自学习和自适应能力对数据进行训练,最终得出风险评分结果。通过Matlab软件对模型进行了训练
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