BP神经网络驱动的信息系统综合评价模型构建与应用

本文主要探讨了"基于BP神经网络的信息系统综合评价模型的研究"，由胡兴梅和韩铃芝两位作者在辽宁工程技术大学研究生学院完成。他们针对当前企业信息化环境下，信息系统的重要性日益凸显，一个有效的信息系统是企业竞争力的关键。为了更好地评估和优化信息系统，作者提出了一种创新的评价方法，即运用Back Propagation (BP)神经网络技术构建综合评价模型。 首先，文章强调了信息系统评价的必要性，它涉及多个方面，如系统质量、技术水平、运行效率、用户需求、成本效益等。评价体系的建立必须遵循整体性、可测性、动态性和层次性原则。整体性原则确保评价体系全面反映系统的整体性能，可测性原则要求指标明确、数据易于获取和处理，以便进行对比；动态性原则考虑了信息系统随时间变化和类型差异的适应性；层次性则通过树状结构反映了指标间的依赖关系和权重分配。 作者引用了张剑平提出的评价体系作为基础，结合实际调查，构建了一个详细的信息系统综合评价指标体系，如表1所示，列举了一系列关键评价指标，包括系统的功能性、可用性、可靠性、安全性、成本效益、用户满意度等，这些指标旨在帮助企业做出更科学、准确的决策。 通过Matlab的神经网络工具箱，作者对提出的BP神经网络模型进行了训练和验证，确保其能够有效地捕捉和处理复杂的评价数据，提供可靠的评估结果。这种方法的应用有助于企业在信息系统建设过程中，根据模型预测和优化不同阶段的表现，从而提升组织的信息化水平和经济效益。 总结来说，本研究不仅提供了信息系统综合评价的新视角，还展示了如何利用现代神经网络技术改进传统的评价方法，这对于企业的信息化管理和决策支持具有重要的实践价值。