基于FP算法的AVE局部模型划分

摘要

局部模型的划分是简化敏捷虚拟企业(Agile Virtual Enterprise,AVE)决策问题的重要方法,划分结果可能直接影响到敏捷虚拟企业的建立方式、AVE模型的优化以及合作伙伴的选择等.为了很好地完成AVE局部模型的划分问题,提出一种基于多层反馈神经网络的局部模型划分方法.该方法采用三层网络结构,各层完成指定的任务,第一层完成各输入向量的相似度是否大于给定值的判别;第二层则将相似度大于给定值的输入向量映射到同一类值,从而完成预分类;再利用反馈网络的反馈作用完成最后的分类.其结构清晰、分类灵活、学习的复杂性最低且网络的性能良好.