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申请/专利权人：长江三峡通航管理局
摘要：本发明涉及基于BP神经网络的多指标综合评价的船舶诚信评比方法，包括：构建船舶诚信评价指标体系；对船舶诚信评价指标体系中各个指标的属性值，利用相对应的效用函数进行归一化；构建包含输入层、隐含层和输出层的BP神经网络模型，BP神经网络模型的输出为船舶诚信综合评价得分；利用船舶通航的历史数据构建BP神经网络模型的训练集，对BP神经网络模型进行训练；将船舶诚信评价指标体系的指标的属性值作为BP神经网络模型的输入，利用训练好的BP神经网络模型计算得到船舶诚信综合评价得分。本发明采用BP神经网络建立了船舶诚信评价模型，实现了诚信得分的自动计算和分级，增加了通航诚信管理的透明度，提高了船舶诚信评比的公开性和客观性。
主权项：1.基于BP神经网络的多指标综合评价的船舶诚信评比方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：依据船舶诚信评价指标的一级指标和二级指标，构建船舶诚信评价指标体系；步骤2：对船舶诚信评价指标体系中各个指标的属性值，利用相对应的效用函数进行归一化；步骤3：构建包含输入层、隐含层和输出层的BP神经网络模型，BP神经网络模型的输入层的神经元数量与船舶诚信评价指标体系的二级指标的数量相等，BP神经网络模型的输出为船舶诚信综合评价得分；步骤4：利用船舶通航的历史数据构建BP神经网络模型的训练集，对BP神经网络模型进行训练；步骤5：将船舶诚信评价指标体系的指标的属性值作为BP神经网络模型的输入，利用训练好的BP神经网络模型计算得到船舶诚信综合评价得分。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长江三峡通航管理局 基于BP神经网络的多指标综合评价的船舶诚信评比方法
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