基于PSO_GA模糊神经网络的企业IT外包风险评价模型研究

发布时间：2017-04-15 13:10

  本文关键词：基于PSO_GA模糊神经网络的企业IT外包风险评价模型研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：IT外包在过去十几年里快速发展,它给企业带来很多好处,如降低IT成本、提高管理效率、将资源集中于核心竞争力等,但是,IT外包在给企业带来好处的同时,也给企业带来大量风险。IT外包风险评价是企业IT外包风险管理的重要环节,评价方法恰当与否将影响风险管理的成效,而现有评价方法在评价过程中存在过分依赖专家主观评语,评价结果容易受到专家的主观偏好、知识结构及判断水平的影响使得评价结果不够科学客观的问题。本文在已有的企业IT外包风险评价方法研究成果的基础上,针对企业IT外包风险复杂性、不确定性、动态性及模糊性等特征,提出了一种将因子分析法与模糊神经网络结合的方法来建立企业IT外包风险评价模型,以使企业可以依据此模型对IT外包项目风险进行科学的定量评价。本文首先在依据科学性、系统性、可行性、重要性原则基础上,通过大量阅读、总结国内外文献的方法,建立了企业IT外包风险评价指标体系。之后,针对企业IT外包风险评价指标众多的问题对风险评价指标进行了基于调查问卷的因子分析,得到了风险评价指标的综合因子,约简的风险评价指标为评价模型的建立提供了基础。其次,基于模糊神经网络的处理模糊数据及非线性映射功能,结合因子分析得到的评价指标综合因子构建了企业IT外包风险评价模型。通过分析此模型发现它虽在一定程度上提高了评价的客观性和准确性,但它的评价效率和准确性还有待提高,因此,本文从模糊神经网络学习算法优化和模型样本选择两方面对评价模型进行了优化,提出了PSO_GA学习算法及基于加权距离的样本选择方法以提高评价模型的评价效率和准确性。最后,基于网站整合外包项目的实证研究,证明了所建模型的可行性。
【关键词】：IT外包 风险评价 因子分析 模糊神经网络 学习算法 样本选择
【学位授予单位】：河北工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F49;F752.68;TP183
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 绪论8-16
• 1.1 研究背景、问题的提出及研究意义8-11
• 1.1.1 研究的背景8-9
• 1.1.2 研究问题的提出9-10
• 1.1.3 研究的意义10-11
• 1.2 本文的研究内容及技术路线11-13
• 1.2.1 研究内容11-12
• 1.2.2 研究技术路线12-13
• 1.3 本文的研究方法及创新点13-16
• 1.3.1 研究方法13
• 1.3.2 创新点13-16
• 第二章 相关文献综述16-26
• 2.1 IT外包的研究综述16-21
• 2.1.1 IT外包的国外研究现状16-19
• 2.1.2 IT外包的国内研究现状19-21
• 2.2 IT外包风险评价研究现状21-24
• 2.3 目前研究存在的不足24-26
• 第三章 企业IT外包风险评价指标体系及其因子分析26-38
• 3.1 IT外包风险评价指标体系的构建26-31
• 3.1.1 评价指标体系构建的基本原则26-27
• 3.1.2 企业IT外包风险评价指标体系27-28
• 3.1.3 企业IT外包风险评价指标分析28-31
• 3.2 基于问卷调查的企业IT外包风险评价指标体系因子分析31-36
• 3.3 本章小结36-38
• 第四章 企业IT外包风险评价模型的研究38-46
• 4.1 企业IT外包风险评价模型的构建38-40
• 4.1.1 模糊神经网络构建企业IT外包风险评价模型的可行性38-39
• 4.1.2 企业IT外包风险评价模型的建立39-40
• 4.2 企业IT外包风险评价模型的优化研究40-45
• 4.2.1 企业IT外包风险评价模型的挑战40-41
• 4.2.2 模糊神经网络算法改进研究41-44
• 4.2.3 样本选择研究44-45
• 4.3 本章小结45-46
• 第五章 实证研究46-54
• 5.1 企业IT外包项目概况46-47
• 5.2 项目综合评价47-53
• 5.2.1 数据的获取47
• 5.2.2 数据模糊预处理47-50
• 5.2.3 网络建模50
• 5.2.4 输入数据的归一化50
• 5.2.5 评价参数的选取50
• 5.2.6 神经网络的训练50-52
• 5.2.7 项目的风险评价52-53
• 5.3 本章小结53-54
• 第六章 总结与展望54-56
• 6.1 总结54
• 6.2 展望54-56
• 参考文献56-60
• 附录60-62
• 致谢62

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