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科技信息 博士·专家论坛
基于支持向量机的经济效益综合评价
陕西理工学院数学系 杨 晓
［摘 要］为了对企业经济效益做出客观准确的评价，本文提出支持向量机的经济效益综合评价。支持向量机是基于结构风险最小
化原理的一种学习技术，是一种具有很好泛化能力的评价工具。利用支持向量机对经济效益进行评价，以改善传统评价方法结果的
不合理性。试验结果表明支持向量机的评价结果更符合实际，结果更加科学合理。并与人工神经网络结果进行比较，充分体现了该方
法的优越性。
［关键词］支持向量机 经济效益 评价
1.引言 l
则回归决策函数为f(x)= (α *-α )K(x ·x)+b (2.4)
经济效益是企业一切经济活动的根本出发点，提高经济效益，有利 Σ i i i
i=1
于增强企业的市场竞争力向。目前应用于评价的方法有层次分析法、专 3.仿真实验
家打分法、灰色关联分析法、数据包络和神经网络等方法。利用灰色进 （1）实验数据来源
行评价，要求负荷数据少、不考虑分布规律、运算方便。但数据灰度越 本文实验数据来源于《中国电子统计年鉴》，对电子行业中23 家企
大，评价精度越差。神经网络模型，具有自学习和自适应功能和较强非 业2008 年经济效益进行评价。
线性映射能力以及好的容错性，但是收敛速度慢且易陷入局部极小，隐 （2）计算各企业综合评价值
含层数确定难。 对上述各分指标进行标准化处理，并得到综合评价总指标的期望值，
支持向量回归机（Support Vector Regression,SVR）是Vapnik 等人于 其中权重是由专家评判组反复斟酌而定，其
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