基于ＢＰ神经网络的ＥＲＰ实施风险评价(2)
2014-05-08 01:03
导读：运用BP神经网络评价ERP项目实施风险 人工神经网络(ANN)是由大量处理单元(神经元Neums)广泛互连而成的网络,是对人脑信息处理功能的模拟和延伸,是一种动态
运用BP神经网络评价ERP项目实施风险
人工神经网络(ANN)是由大量处理单元(神经元Neums)广泛互连而成的网络,是对人脑信息处理功能的模拟和延伸,是一种动态学习系统。BP神经网络作为一种前溃神经网络,可用来逼近复杂的非线性动态函数,将练习后的BP神经网络用于ERP项目实施过程风险评价,是一种智能的评价方法。本文根据辽宁省某大型环保公司近年实施ERP的历史资料,整理出20组风险评价的基本数据。
(一)建模
本文使用MATLAB7.0软件实现编程,采用三层误差逆传播神经网络,包括输进层、隐含层和输出层。输进单元的个数为31个,由本文所研究的ERP实施风险的31个评价指标组成;输出层1个,由所选取的20个样本的综合评价等级值组成,输进向量由定性和定量的指标组成,定性的指标采用专家打分法量化,然后将所有的量化指标进行回一,使所有的数据转化为处在[0 1]之间的指标值。输出向量采用区间法,根据表1确定该企业所处的等级,综合评价等级越高越好。也就是说当输出结果在0-0.4之间时,该企业的ERP实施风险很小。
(二)网络练习
本文使用MATLAB7.0软件实现编程,建立风险评价三层BP神经网络。根据收集到的20组数据,用前15组用于练习学习样本,后5组用于验证。从练习结果图1中可以看到练习误差达到期看误差,网络的收敛效果良好。
(三)验证样本与测试仿真
利用练习好的BP神经网络,用后5组数据对BP神经网络的有效性进行验证。从表2可以看出,用BP神经网络评价ERP项目实施风险,评价效果好,误差小。利用已经练习好的网络进行测试仿真,输进某企业的31个指标值,得出评价综合指数为 0.79462,评价等级为C,说明该企业ERP项目实施风险较大。企业可以根据这一评价结果来制定有效的风险控制措施。
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结论
本文运用BP神经网络的思想和方法对ERP项目实施过程风险进行分析,总结了在ERP实施过程中的各项风险评价指标。在指标建立过程中,鉴戒现有文献,综合考虑了ERP实施过程中各种可能碰到的风险。而采用BP神经网络建立ERP项目实施风险评价模型,其最大的优点是不受人为因素的影响、正确度高,有利于企业实现ERP项目实施风险的有效治理。
参考文献:
1.于森,潘晓慧.ERP发展历史及其现状透视[J].北京产业大学学报(社会科学版),2003.9
2.高隽.人工神经网络原理及仿真实例[M].机械产业出版社,2003
3.董长虹.Matlab神经网络与应用[M].国防产业出版社,2005
