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基于DEA-GA-BP的智能评标决策支持系统的设计与实现被引量：1: 2020年; 评标是建设工程招投标中的关键环节,能否对投标人进行一个全面、客观且正确的评价是招标成功的关键。随着互联网的飞速发展,针对人工评标的主观性、随意性和倾向性可能给建设工程招投标工作带来的评标结果偏差。本文在建立合理的评标指标体系的基础上,以BP神经网络算法的网络均方误差进行适应度函数设计,然后利用MATLAB编程建立了一种基于GA-BP神经网络的计算机自动评标模型,并采用建设工程项目实例对模型的评价效果进行了检验。该模型除了具有BP神经网络的并行处理、鲁棒性、自适应和自学习的优势外,与基于传统的BP神经网络建立的模型相比,其预测性能、预测精度和泛化能力都得到了有效改进,大大提高了评标的客观性和工作效率,也适用于建设工程项目其他类型评标中的非线性问题的求解。本文设计和实现了智能评标决策系统并将数据挖掘和云计算的相关技术引入该系统中,大大提高了评标的客观性和工作效率。; 张倬友胡康江小燕; 关键词：评标系统神经网络数据挖掘云计算

基于未确知测度理论的基础设施PPP项目参与方融资风险评价被引量：1: 2017年; 公私合作(PPP)涉及将资金和管理资本投资和服务的责任从公共部门转移到私营部门。运用层次分析法及未确知测度理论,对PPP项目不同参与方的融资风险进行评价,实现了专家打分与参与方评价的有机结合。该评价模型操作简便,方便PPP项目各利益相关者按照自身的风险偏好,对PPP项目进行差异化风险评价分级。; 江小燕于航王明辉胡康; 关键词：PPP 融资风险未确知测度

基于DEA-GA-BP的建设工程评标方法研究被引量：3: 2016年; 考虑建设工程招投标中评标环节的复杂性和重要性,本文利用DEA方法筛选出初步合理有效的投标方案,并结合遗传算法和BP神经网络算法,提出了用实数编码的自适应变异遗传算法训练BP神经网络权重的混合算法。依据DEA初评的结果进行网络的测试、调整,最终对各投标方案做出二次评价,实现投标方案的排序与选优,决策出最佳的中标单位。该方法避免了传统专家评标的主观性和倾向性带来的评标误差,大大提高了评标的客观性和工作效率,并适用于其他类型项目的评价和决策。; 江小燕胡康于竞宇于航; 关键词：招投标 DEA BP神经网络评标

基于本体的PPP项目风险信息建模与检索被引量：11: 2018年; PPP项目模式多、生命周期长的特点导致了其风险类型更加多样,所涉及的信息也更为冗杂。再加上PPP项目的参与方众多,使得PPP项目风险信息查找和共享难的问题尤为突出。本文将本体建模方法引入到PPP项目中,建立PPP项目风险信息本体以完成对PPP项目风险信息的存储、组织和复用。首先使用Protégé建立PPP项目风险信息领域本体模型,构建类、属性及类之间的关系;其次借助Jena推理工具对本体模型进行推理,通过自定义规则的定制,实现了对PPP项目风险信息的识别与推理,并能够满足特定用户的信息检索需求;最后通过建立本体库、规则库以及编制检索语句完成推理系统的实施。经过专家论证,该方法可以快速有效地发现PPP项目风险的多方面关联信息,提高相关人员的决策效率。; 江小燕王明辉田慧坤于航胡康; 关键词：PPP项目本体模型信息检索

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胡康