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一吴韫夏 龚花萍 吴 杰
图 1评价模型结构框图
二、评价过程
(一)基于神经网络的局部评价
BP神经网络具有运算速度快 、容错
能力及动态适应能力强等特性 ，采用
Sigmoid型函数的网络，～ 个隐含层就足
以实现任意判决问题 ，因此用三层神经
网络来做局部的评价 对隐含层的 点 ，
可先设置较少的结点，对网络进行训练，
并测试网络的逼近误差，然后逐渐增加
节点的个数，直到测试的误差不再有明
显的减少为止。输入层单元数为准则层 l
下属的指标个数，输出节点都对应于评
价的等级个数。
利用 Matlab中的 Neural Network 工 I
具箱，建立 BP神经网络模型 ，对样本进 }
行训练，并对训练好的网络进行测试。训
练结束后的子神经刚络可对相关对象进 J
行评价。由于不同网络可能输出的值并
不一致，并且实际的输出值只是介于 0～I
1之间的数，为精确评价出对象等级，为
此引入 D—S证据理沦来解决这个问题。
(二)基于 D—S证据理论的全局融合 }
对一个判决问题，设我们所能认识
到的可能结果用集合0表示，那么我们 }
所关心的任一命题都对应于 @的幂集
中的某一个元素。并被称为识别框架。即
@={好、较好 、一般、较差、差}。对于辨识 f
框架下的每个子集，我们给出根据公式 l
计算其基本概率分布值，然后利用D-S【
合并规则进行证据合成。 ：
f 定义 1设 0为识别框架，如果集函 f分配函数公式如下：
数m：2 一 [0，1 J满足： f (i】：Q ) ；
。f@)：1一 i：1，2⋯p
rn((b)=0； m(A)--~ u 0)
则称 m为框架0 tz的基本叮信度 式中O。0)为第 i个子网络的第j个
{分配，VA @，n (A}称为A的基本可信 l输出值，ol 表示对第i个证据体的信任
J数，基本可信数反映厂对A本身的信度 l程度，m。(i)表示第i个证据对判断j的信
大小．． 任度分配 ，m。(0)表示对于第 i个证据的
定义2 D—S融合_圭兕则 {不确定性的信任度分配，n表示第i个网
设 Bel Bel ，⋯Bel 是同一辨识空 }络的输出值个数，P表示证据体数目。设
问0 的信任函数，则合成的新信任函 依据专家及样本训练的经验，BP网络的
!
一 ⋯ ⋯ 一 ． ． ⋯ ．． 可靠性系数ol ，ol：，ol，分别取为0．85，0．9
}数Bel记为 Bel”对于ACO，A≠(b则 I 0
．9 5 赫 ； 苗，矗过
有： 1神经网络模块处理，分配基本可信度函
I f 1 数后得到表1：
m(A) f ， ⋯(m r(A r)~．．iTlk(A )i _j I 表1 不同网络的基本概率分配
㈣ m ( ) 纛
1 丁 ～
由f 述定义给出的D—S组合规则，l 百 ，
I满足交换率和结合率。因此，对于多个证 —
据信息融合，可采朋上式定义的组合规 由表 1可以看出，子神经网络的评
则进行两两组合，融合的结果与各组证 价结果存在着不一致性 ，为了确定出唯
1据信息融合次序无关。 一结果，根据 D—s理论的融合规则进行
} 将每个了神经网络模型输出的结果 处理，按照定义可得 NN1和 NN2这两批
视为一个证据信息，利用 述的D-S合 !证据的不一致因子K ：0．682，并可求出
成推理规则显然是非常合理，通过构造 两个网络经过融合后的新的基本可信度
卡【j成的基本慨率分布函数，利用这些证 函数值。再与 NN3这批证据进行融合，得
据合成出准确的结果。 到不一致因子K：：0．613，然后求出NNlx
二、评价模型应用算例
从系统成本、系统效益、系统质量三
个层 面构建三个并行 BP神经网络 ，它
们分别对应的指标有：电子政务系统开 l
发费用、网站系统维护和定期更新费用、
电子政务系统人员培训及管理费用；每
大政府管理成本 省指数、每天政务处 f
理时问节省数 、每 日在线服务／交易／咨 I
询等活动次数、网站信息点击率、政务信
息公开占信息总量的比率、“一站式”服 f
务完善程度 、服务对象满意度；每年电子
政务系统升级次数、每天刚站信息更新 』
速率、每年电子政务系统感染病毒次数、
政府网站界面友好程度。每个神经网络 }
的输入为列‘应的指标个数，神经网络的
输出节点都为 5个，期望的评价输出集
合为好可用(1，0，0，0，01表示，较好用(()，【
1，0，0，0)表示，一般用(0，0，1，0，0)表示，
较差用(0，0，0，1，0)表 爪 ，差用(0 0，0，【
0，1)表示
巾于每个子网络的诊断能力和范围
是不同的，幽此每个网络存在一个可靠
性系数即证据的折扣，它表示对某一证
据体的信任程度，修正后的基本可信度
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t 嚣 甍嚣
证据i好 f较好f一般i较差I差 J不确定度
m1{0．0 1 0．10}0．0{0 73{0．021 0．15
m【 J0．047l 0．11 J 0．28 f 0．5I f0．00(；l 0．047
m【 1 0．04 1o．014l 0．2}0．72{0．02 f 0．006
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