ASP平台下的动态联盟风险评价模型研究

作者：林维; 周丽莎

来源：测控技术, 2010, (09): 58-61.

DOI：10.19708/j.ckjs.2010.09.016

• ASP平台
• 探索性因子分析
• 人工神经网络
• 风险指标体系
• 风险评价模型 ASP platform
• exploratory factor analysis
• artificial neural network
• risk index system
• risk appraisal model

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,验证了模型的有效性。

• 出版日期2010
• 单位贵州民族大学; 贵州大学