式中,xij为第j个企业第i个指标的值,xi,aver为第i个指标的平均值,xi,max为第i个指标的最大值,xi,min为第i个指标的最小值,i =1,2,3,4。

　　(3)参数设置

　　输入结点根据指标的个数设为4个,输出层的结点为1个。隐层结点的个数根据试算定为7个。两学习参数的值取0.5,学习精度取为0.0001。

　　4.2 模型的学习训练过程

　　利用神经网络模型对企业进行评价时,先取所有评价企业对象中各指标的最大值和最小值作为两个学习样本,另取各指标的平均值作为第三个学习样本。这三个学习样本对应的期望输出Tk(1)、Tk(2)、Tk(3)分别为1,0和0.5。将这三组数据作为学习样本进行学习,就可得到最终的权值和阀值,从而获得稳定的网络结构。

　　4.3 综合评价过程

　　将需要进行价格竞争有效性评估的企业样本的输入值,即价格竞争前各指标的值与价格竞争后各指标的值,代入学习训练后的网络,可得出理想的综合评估值。如果综合评估值Ok大于或等于0.5(第三个学习样本对应的输出值)时,说明企业的整体水平超过或达到行业的平均水平。

　　通过比较价格竞争前后综合评估值的大小,可对所需评价的企业进行评价。如果降价后的综合评估值大于或等于降价前的综合评估值,则价格竞争有效;如果降价后的评估值小于降价前的评估值,则价格竞争无效。如果很多企业的价格竞争均有效,我们可以通过比较价格竞争效率的大小来判断哪个企业的价格竞争更有效。

　　参考文献

　　1 于立,王询.当代西方产业组织学.东北财经大学出版社,1996,P16

　　2 王俊豪等著.现代产业组织理论与政策.中国经济出版社,2000,P154

　　3 赵振宇,徐用懋著.模糊理论和神经网络的基础与应用.清华大学出版社、广西科学技术出版社,1996,P82

　　4 王丽燕,杨青.基于神经网络的高新技术企业综合评价研究.科学学与科学技术管理,2001(6).

　　5 刘增良,刘有才著.模糊逻辑与神经网络.北京航空航天大学出版社,1996,P116.

　　6 何有世.CIMS项目风险评估的模糊神经网络方法.数量经济技术经济研究,2002(5)