面向欠发达地区大数据产业发展能力分析的网络化方法研究

沈俊鑫; 陈颖谦

doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2017290

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面向欠发达地区大数据产业发展能力分析的网络化方法研究

学术通信 | 更新时间：2024-06-05

- 面向欠发达地区大数据产业发展能力分析的网络化方法研究
- Research on network analysis method for development ability of big data industry in underdeveloped area
- 通信学报 2017年38卷第12期页码：153-159
- 作者机构：
  
  昆明理工大学管理与经济学院，云南昆明 650093
- 作者简介：
  
  [ "沈俊鑫（1978-），男，福建漳州人，博士，昆明理工大学教授、硕士生导师，主要研究方向为数据驱动项目决策。" ]
  [ "陈颖谦（1993-），女，湖北咸宁人，昆明理工大学硕士生，主要研究方向为数据驱动项目决策。" ]
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(70962003);教育部人文社科研究基金资助项目(14YJC630107);云南省哲学社会科学研究基地基金资助项目(JD2016ZD02);昆明理工大学人文社会科学研究培育基金资助项目(SKPYPY201645)
- DOI：10.11959/j.issn.1000-436x.2017290
  中图分类号： TP9
- 网络出版日期：2017-12，
  
  纸质出版日期：2017-12-25
- 稿件说明：
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沈俊鑫, 陈颖谦. 面向欠发达地区大数据产业发展能力分析的网络化方法研究[J]. 通信学报, 2017,38(12):153-159.

Jun-xin SHEN, Ying-qian CHEN. Research on network analysis method for development ability of big data industry in underdeveloped area[J]. Journal on communications, 2017, 38(12): 153-159.
沈俊鑫, 陈颖谦. 面向欠发达地区大数据产业发展能力分析的网络化方法研究[J]. 通信学报, 2017,38(12):153-159. DOI： 10.11959/j.issn.1000-436x.2017290.

Jun-xin SHEN, Ying-qian CHEN. Research on network analysis method for development ability of big data industry in underdeveloped area[J]. Journal on communications, 2017, 38(12): 153-159. DOI： 10.11959/j.issn.1000-436x.2017290.

摘要

针对传统产业发展能力评价方法依赖决策者的主观判断，缺乏客观性等问题，提出应用BP神经网络模型进行大数据产业发展能力评价，设计基于熵权的BP神经网络评价模型。建立欠发达地区大数据产业发展能力评价指标体系，以贵州省产业发展数据作为实验样本，采用熵权法确定BP网络期望输出，并与BP网络实际输出进行比较。实验结果表明，所提熵权-BP评价模型优化了单一BP神经网络求权重可能带来的较大误差，提高评价准确性与客观性，适用于欠发达地区大数据产业发展能力评价。

Abstract

Traditional evaluation methods of industrial development ability were mostly lack of objectivity.An evaluation model was proposed by using a BP neural network based on entropy weight.Evaluation index system of big data industry development ability in underdeveloped areas was established.Taking Guizhou industrial development data as samples

entropy weight method was used to determine expected output and compared with the actual output .The experimental results show that the proposed entropy weight-BP evaluation model can optimize error of using single BP network and improve the accuracy and objectivity of evaluation.

关键词

Keywords

references

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