基于PSO_GA模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的企業(yè)IT外包風險評價模型研究.pdf

1、IT外包在過去十幾年里快速發(fā)展，它給企業(yè)帶來很多好處，如降低IT成本、提高管理效率、將資源集中于核心競爭力等，但是，IT外包在給企業(yè)帶來好處的同時，也給企業(yè)帶來大量風險。IT外包風險評價是企業(yè)IT外包風險管理的重要環(huán)節(jié)，評價方法恰當與否將影響風險管理的成效，而現(xiàn)有評價方法在評價過程中存在過分依賴專家主觀評語，評價結果容易受到專家的主觀偏好、知識結構及判斷水平的影響使得評價結果不夠科學客觀的問題。本文在已有的企業(yè)IT外包風險評價方法研究成

2、果的基礎上，針對企業(yè)IT外包風險復雜性、不確定性、動態(tài)性及模糊性等特征，提出了一種將因子分析法與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡結合的方法來建立企業(yè)IT外包風險評價模型，以使企業(yè)可以依據(jù)此模型對IT外包項目風險進行科學的定量評價。
　　本文首先在依據(jù)科學性、系統(tǒng)性、可行性、重要性原則基礎上，通過大量閱讀、總結國內(nèi)外文獻的方法，建立了企業(yè)IT外包風險評價指標體系。之后，針對企業(yè)IT外包風險評價指標眾多的問題對風險評價指標進行了基于調(diào)查問卷的因子分析，得

3、到了風險評價指標的綜合因子，約簡的風險評價指標為評價模型的建立提供了基礎。
　　其次，基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的處理模糊數(shù)據(jù)及非線性映射功能，結合因子分析得到的評價指標綜合因子構建了企業(yè)IT外包風險評價模型。通過分析此模型發(fā)現(xiàn)它雖在一定程度上提高了評價的客觀性和準確性，但它的評價效率和準確性還有待提高，因此，本文從模糊神經(jīng)網(wǎng)絡學習算法優(yōu)化和模型樣本選擇兩方面對評價模型進行了優(yōu)化，提出了PSO_GA學習算法及基于加權距離的樣本選擇方法以提高