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基于神经网络的煤矿企业经营绩效评价研究

来源期刊:煤炭学报2002年第2期

论文作者:王全生 彭建良 张青

关键词:ANN; 高产高效矿井; 分类; 综合评价; 影响因素;

摘    要:针对煤矿企业经营绩效受自然地质条件影响较大,对产生相应的"级差"特点,先采用ANN模型对煤矿企业的基础条件存在"级差"进行的识别,有效地剔除了这些"级差"对煤矿企业经营绩效的"贡献",实现了评价的"公平性";然后,建立了基于ANN煤矿企业经营绩效综合评价与排序模型,避免了专家评分法等主观赋权法定权的客观性不足,更为科学地反映煤矿企业经营绩效的优劣.再次,建立基于ANN的煤矿企业经营绩效与其影响因素之间相互关系的分析模型,为企业发现薄弱环节,改进管理提供有力工具.最后,将这些模型应用于高产高效矿井经营绩效的实际评价进行了实证研究,取得了良好的效果.

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基于神经网络的煤矿企业经营绩效评价研究

王全生1,彭建良2,张青2

(1.中国煤炭工业发展研究中心,北京,100013;
2.中国矿业大学,研究管理学院,江苏,徐州,221008)

摘要:针对煤矿企业经营绩效受自然地质条件影响较大,对产生相应的"级差"特点,先采用ANN模型对煤矿企业的基础条件存在"级差"进行的识别,有效地剔除了这些"级差"对煤矿企业经营绩效的"贡献",实现了评价的"公平性";然后,建立了基于ANN煤矿企业经营绩效综合评价与排序模型,避免了专家评分法等主观赋权法定权的客观性不足,更为科学地反映煤矿企业经营绩效的优劣.再次,建立基于ANN的煤矿企业经营绩效与其影响因素之间相互关系的分析模型,为企业发现薄弱环节,改进管理提供有力工具.最后,将这些模型应用于高产高效矿井经营绩效的实际评价进行了实证研究,取得了良好的效果.

关键词:ANN; 高产高效矿井; 分类; 综合评价; 影响因素;

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