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tputs中就会出现输出结果值,在Errors中就会出现误差值.

打开输出结果参数,得其值如图6所示.根据输入数据与调查对象的对应关系,“C1”的竞争力为0.94224,“C2”的竞争力为0.74897,“C3”的竞争力为0.62101,“C4”的竞争力0.055052,“C5”的为0.56066,“C6”的为0.23556.根据训练设置,值越大说明竞争力越强.所以,在这6个C2C电子零售商中,竞争力最强的是“C1”,其次是“C2”和“C3”,然后依次是“C6”“C7”,最差的是“C4”.

BP神经网络在C2C电子零售商竞争力测量中的应用参考属性评定
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图6模型模拟结果

三、结论

本文通过比较竞争力综合评价方法和人工神经网络方法,指出了人工神经网络在评价竞争力应用上的优势,并通过文献发现使用BP网络具有可行性；在介绍了BP网络的基本原理之后,借助Matlab7.0软件构建了评价C2C电子零售商竞争力的二层BP网络,通过训练,使网络达到了良好的性能,并仿真得到了6个C2C电子零售商的综合竞争力,这再次说明了应用BP网络评价C2C电子零售商的竞争力具有可行性,具有较强的应用推广性.但是,在使用BP网络评价竞争力时应选择可靠的指标体系和权威的数据对来训练网络,否则计算结果会不准确.

参考文献:

[1]李煜华胡运权胡瑶瑛:基于BP神经网络的老工业基地企业核心竞争力的综合评价.商业研究,2006,05

[2]高小红郭军:基于BP人工神经网络的企业竞争力预测模型.中国矿业,2004,08

[3]吴晓伟徐福缘:基于神经网络的企业竞争力综合评价方法.工业技术经济,2004,04

[4]陈红转王飞等:基于BP网络的银行竞争力综合评价.山东科技大学学报,2003,12

[5]闻新周露李翔张宝伟著:Matlab神经网络仿真与应用.科学出版社,2003,07