基于OPCA-IGAFNN的NQI综合服务信息平台服务质量评价

针对传统模糊神经网络(FNN)评价模型在国家质量基础设施(NQI)综合服务信息平台的服务质量评价中存在收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出一种基于优化主成分分析法(OPCA)与改进遗传算法(IGA)的模糊神经网络智能评价方法.为提高FNN的网络收敛速度,利用OPCA根据评价指标间的相关性,删除冗余指标因素,减少网络输入量,实现对网络输入的降维处理;将IGA与FNN相结合,利用自适应的交叉与变异概率对FNN隶属函数的系数进行全局搜索,克服FNN在智能评价时容易陷入局部极值问题.基于我国实际的NQI综合服务信息平台服务质量调研数据开展试验分析,结果表明,OPCA-IGAFNN评价模型具有高效、准确的评价效果.