基于模糊神经网络ERP项目实施风险评价模型(2)

    （3）确定子要素层每一因素对U中的各评价等级的隶属度；通过专家打分后，采用统计方法获得，第i个因素对各等级的隶属度为R_i＝（r_i1，r_i2，r_i3，r_i4，r_i5）。

    （4）计算每个因素的评价值；将5个评价等级数量化后视为一个向量，例如取C = (0.9,0.7,0.5,0.3,0.1)，则第i个因素的数值化风险评价值为X_i=R_i*C^T 。根据所评价ERP项目实施风险评价中指标，模糊神经网络ERP项目实施风险评价结构确定为(8,m, 5)，即输入层节点8个(根据评价阶段指标体系确定)；隐含层节点数为m，一般人为给定m值后，经k-means方法调整出合适值；输出层节点5个。通过上述模糊化方法处理得出每个风险影响因素的模糊化数值x_i后，作为神经网络输入层节点的输入值。输出层节点输出企业ERP项目实施风险综合评价值。因此所建模型如图1所示，模糊神经网络风险评价模型分两大模块:前一部分是模糊量化模块，作用是将输入变量模糊化，模糊化处理是将数字表示形式的输入量转化为通常用语言值表示的某模糊论语的序数。后一部分是模糊神经网络(FNN)模块，此模型中FNN模块采用BP神经网络。该网络模型两大模块包括三层:输入层、隐含层和输出层。

图1  风险评价中模糊神经网络模型

    输入层：在ERP项目实施风险评价指标体系中，输入层评价指标经过模糊化处理后输入。但由于指标值量纲不相同，代表了不同的物理含义。因此，在进行综合评价之前可将各指标值转化成无量纲的标准化数据，这样就可以利用同一标准进行衡量一般可采用直线型无量纲化方法，如利用极差变换公式将各类指标标准化。输入层中神经元的输入与输出为U_i=X_i，O_ij= X_i, （其中 i=1,2,…..,8；j=1,2,……,m）。同时，我们将上述的风险因素和ERP项目实施风险评价的结果按照风险的大小程度分别用5个语言变量表示，并用各个语言变量的隶属函数代表其模糊性。

    隐含层：其作用是对输入量进行评语等级分化处理，即根据隶属函数求出每一输入的各等级隶属度值。本文选用梯形函数，它对样本数据要求相对简单，虽然它的准确性不如非线性隶属函数高，但是经过模糊神经网络的控制也能达到良好的效果。图2说明了用梯形函数来表示ERP项目实施风险隶属函数。

    模糊神经网络模型应用具体步骤包括两个过程①学习训练过程：在现有的ERP项目实施企业中，选择成功与失败典型样本对网络进行学习训练，经过反复迭代，使系统平均误差降低到满意的程度，从而获得稳定的网络结构、连接权值和各参数。②模型确定后，可用来进行ERP项目实施风的评价。

    (1)样本数据的获得

    选取若干具有代表性的数据，通过专家意见调查，收集相关数据作为样本数据。论文研究选择对象主要面向大中小各类企业，除已实施ERP的企业外，也包括将要实施ERP的企业。我们通过东西部地区200多家案例企业获得样本数据，进行统计分析。先对样本数据进行稳定性处理，鉴于论文取得的样本数据容量较大，各指标取值范围较广，数据具有一定的平滑性，因此选用两倍、三倍标准差检验法进行异常数据剔除，最终获得（167个）样本数据。

    (2)网络学习训练结果

    模糊神经网络的学习过程也就是网络参数修正的过程，本系统的网络学习采用有教师的学习方法，网络参数的修正采用梯度法实现。

    (3) ERP实施风险评价输出

    模糊神经网络训练趋向稳定后，并满足指定的性能指标(如训练误差)，说明神经网络已训练结束，可以用来评价企业ERP项目实施风险。将待评价的对象按模糊规则转换后得到n个输入量，已训练好的网络模型就可以通过输入量到输出实现；输出结果为隶属度向量O=(O₁，O₂，O₃，O_4,, O₅)，定义 为最大隶属度。即， =MAX(O₁，O₂，O₃，O₄，O₅) 。          

    本文确立了企业ERP实施风险评价的指标体系，建立了基于模糊神经网络的ERP项目实施风险评价模型，利用神经网络实现风险评价功能，可以充分利用以往的经验，使评价系统具有学习能力。模糊神经网络用于评价企业ERP实施风险非常适合，这不仅可以评价ERP项目实施各阶段风险大小，也可以利用网络的预测评价功能，预测将要实施ERP企业的风险大小，而且网络预测误差小，适合用于各类企业ERP项目实施风险评价。

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