基于BP神经网络的竞争对手网络信息价值研究.doc

基于BP神经网络的竞争对手网络信息价值研究【摘要】：随着网络技术的发展，网络竞争情报获取的手段越来越多，但是面对浩瀚的数据海洋，数据冗余、复杂、多变等问题的出现，使得竞争情报工作者的工作量在不断加大。现阶段对于网络竞争情报的处理大多数还是手工处理，能够应用计算机处理的网络信息还只是很少一部分，而对于利用BP神经网络研究网络竞争情报的课题还很少，而且受到传统思想、技术因素和经济等各方面的制约，对于网络竞争情报的研究，主要集中在网络竞争情报的收集、筛选、应用等几个方面，对于网络竞争情报的信息价值分析比较少，往往只是定位受主观性因素比较大的定性研究上。鉴于网络竞争情报的信息价值研究的实际情况，本文将基于BP神经网络的竞争对手网络信息价值作为研究的主题。首先，介绍了国内外竞争情报的现状和发展趋势。其次，阐述了竞争情报和网络竞争情报的内涵、特点和相关理论。再次，在研究BP神经网络和网络信息价值特点的基础上，根据影响信息价值的各项指标，建立了网络信息价值模型，利用BP神经网络，将主观的、定性的网络信息数据转化为客观的、定量化的网络信息数据，从而使得网络竞争情报的研究更加简便和科学，并且为BP神经网络在竞争情报中的应用拓展了道路。最后通过模型的实例分析，预测了竞争对手企业经营策略，为本企业决策层的战略决策提供了客观科学的理论依据。【关键词】：BP神经网络网络信息价值模型企业经营策略【学位授予单位】：山西财经大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2012【分类号】：G201【目录】：摘要6-7Abstract7-101.前言10-151.1研究的背景及意义101.2国内外竞争情报研究现状与发展趋势10-131.2.1国内竞争情报研究现状10-111.2.2国外竞争情报研究现状11-131.2.3基于BP神经网络的竞争情报的发展趋势131.3本文的研究内容与方法13-141.4本文的研究特色与创新点14-152.竞争情报概述15-222.1竞争情报的涵义152.2竞争情报研究的内容15-162.3竞争情报的特点16-182.3.1对抗性16-172.3.2公开性172.3.3合法性172.3.4谋略性17-182.3.5时效性182.4网络环境下竞争情报的变化18-192.5网络竞争情报19-222.5.1网络竞争情报的特点202.5.2网络竞争情报的获取20-223.基于BP神经网络的竞争对手网络信息价值模型22-323.1BP神经网络22-243.1.2输入层、输出层变量的确定及预处理223.1.3BP神经网络的拓扑结构22-233.1.4训练23-243.1.5学习率和冲量系数243.2竞争对手网络信息价值模型思路分析24-263.2.1信息价值模型24-253.2.2网络信息价值25-263.3BP神经网络的模型设定26-273.4竞争对手网络信息价值模型方案27-303.4.1指标权重的确定27-283.4.2输出层权值的确定28-303.5基于竞争对手网络信息价值的竞争对手经营策略预测30-323.5.1企业经营策略303.5.2竞争对手经营策略预测方案30-313.5.3网络信息价值模型的现实意义31-324.案例分析32-404.1案例的选取及意义324.2网络信息的筛选32-334.3竞争对手经营策略预测33-404.3.1样本信息收集33-344.3.2信息处理34-354.3.3输出值区间35-364.3.4信息训练36-384.3.5信息价值大小与企业经营预测384.3.6网络信息价值的研究的意义38-405.结束