基于BP网络的企业信息论文范文

1建立企业信息能力评价指标体系

评价指标体系的建立原则在实际对企业信息能力的评价当中，许多指标在概念上具有模糊性，可操作性不强，或者往往一些指标即使在概念上具有可操作性，但在实际的应用当中这样的数据往往难以收集。因此，依据“科学、客观、公正、合理”的原则，笔者认为在评价指标体系构建当中，应当依据如下原则：①评价指标的可操作性；②评价工作的目的性；③评价效果的全面性；④评价对象的差异性。企业信息能力评价指标体系是企业在一定时空条件下，企业信息建设能力、信息应用能力、信息绩效能力三维度在企业运营的各个环节、各个层面的属性特征的定性和定量的描述。采用专家调查法、层次分析法，并结合政策导向后评价指标体系初步构成方案如表1所示。

2BP网络简介

BP网络即误差回传神经网络（Back-Propaga⁃tionNeuralNetwork），由一个输入层、若干隐含层和一个输出层构成，是一种具有三层或者三层以上的多层神经元网络，网络中的神经元分层排列，它的左、右各层之间各个神经元实现全连接（见图1）。每个神经元均由它的输入、活化函数和阈值来决定它的活化程度【9】。在人工神经网络的实际应用中，80%-90%的模型是采用BP网络或它的变化形式。BP网络是人工神经网络中前向网络的核心内容，体现了人工神经网络最精华的部分。

3基于BP网络的企业信息能力评价

3.1用主成分分析法对模拟数据进行预处理评价指标体系包括信息人才、信息基础、信息获取及处理能力、信息决策、信息交流与共享五个要素，经筛选并模拟了8组数据（见表2），以建立基于BP网络的企业信息能力评价指标体系。对表2中的部分指标，如企业信息更新周期、信息获取的时效性等均与企业信息能力评价指标体系呈负相关，属极大值指标，故先对其指标取倒数，使它们同指标体系中的其它指标一致，都属于极小值指标，而后再利用SPSS统计分析软件进行主成分分析，所得结果见表3。本文共提取出六个公共因子，其特征值的方差贡献率累积达到了96.044%（通常情况下，累积贡献率达到85%即可）。本文选择参数0.65作为划分主要、次要指标的载荷系数临界值，以满足下一步研究的要求。最后得到由15项指标构成的企业信息能力评价指标体系，如表4所示。

3.2BP网络输入节点的选择进行输入节点的输入时，需要先对原始的模拟数据进行归一化处理，将它们转化为闭区间[0，1]上的无量纲性指标值。本着尽可能体现被评价对象之间的差异化原则，即使其离差平方和最大的原则，本文采取了极值处理法进行归一运算。

3.3BP网络隐层节点的选择隐层节点数的选择与问题的要求和输入输出单元的多少都有直接关系：如果隐节点数过少，网络不强壮，就不能识别以前没有看到的样本，容错性就差，或由于网络太小可能训练不出来；但隐节点太多又会使学习时间过长，误差也不一定最佳。因此，必定存在一个最佳的隐节点数，可用以下公式作为参考。

3.4BP网络输出节点的选择本文共提取出四个公共因子，其特征值的方差贡献率累积达到92.232%。它们共同决定企业信息能力等次。从表5中选出对应于评价指标体系的数据再次进行主成分分析，步骤同前，所得结果如表6所示。通过综合因子Fp来反映企业信息能力大小，据此制定相应的应对策略。BP网络最后一层的传输函数Purelin使得网络输出可以是任意值，因此，本文将企业信息能力层次设置为四个级别，如表7所示，4个等级对应的标准输出分别为。第二，以各公共因子的方差贡献率占四个因子总方差贡献率的比重作为权重进行加权汇总，得出各数组的最终因子综合得分。

3.5企业信息能力等次根据企业信息能力评价指标体系所包含五个方面的特征，本文制定出不同企业信息能力等次相对应的标准：不合格等次：企业或者还没认识到信息能力的重要性，或者虽然已经认识到了，但处于刚起步状态，刚开始培养信息能力。此时应对风险的信息能力还没有形成，其对信息的应用处于初级阶段，还不是主动的对信息资源进行获取、处理和开发。合格等次：企业通过实践积累了一些信息获取、处理、交流及应用方面的知识，这些知识的积累使企业信息能力处于合格的等次。由于信息能力对企业效益的传导效应，其综合竞争优势逐渐开始显现出来。但仍需进一步努力，以使企业信息能力进入良好等次。良好等次：由于前期的积累和应用，企业信息能力进入良好等次。企业对信息的掌控比较娴熟，各种软硬件条件逐步完善，为企业又好又快的发展提供了强有力的保障。但仍需继续发展，努力使企业信息能力进入优秀等次。优秀等次：企业积累了非常强的信息能力，有足够的自信对各种信息加以控制、管理及应用。由于信息能力的支撑作用，企业的创新能力也发展到成熟状态，由此所带来的综合竞争优势具备了一定的稳定性。但仍需注意保持优秀等次，防止企业信息能力进入衰退状态。综上所述，本文最终建立的基于BP网络的企业信息能力评价指标构造为：10×9×4（即10个输入神经元，9个隐层神经元，4个输出神经元）。

4结语

随着信息社会的迅猛发展，许多学者对企业信息能力进行了分析，并针对出现的问题提出对策、建议，BP网络的研究也在多领域展开。本文将两者结合，根据企业信息能力评价指标体系所包含五个方面的特征，构建了可以判定企业信息能力等次的评价指标体系，制定出不同企业信息能力等次相对应的标准，即不合格等次、合格等次、良好等次及优秀等次，对于正确识别、评价企业信息能力，促进我国经济又好又快发展具有十分重要的意义。后续工作中，还将利用MATLAB软件的神经网络工具箱设计、训练并检测已建立的BP网络信息能力等次模型，并以A公司为例对BP网络进行实证研究，对企业信息能力及其五个方面提出一系列对策与建议。

作者：龚关单位：河南理工大学经济管理学院