投影寻踪模型在中小企业电子商务采纳决策中的应用

《投影寻踪模型在中小企业电子商务采纳决策中的应用》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、投影寻踪模型在中小企业电子商务采纳决策中的应用由国~.犁'投影寻踪模型在中小企业电子商务采纳决策中的应用冯缕，梅强(江苏大学工商管理学院，江苏镇江212013)摘要:文章构建了中小企业电子商务应用采纳决策的投影寻踪模型。通过具体实告-1验证了本决策指标的科学性和决策方法的可行性。为中小企业电子商务采纳决策提供了借鉴。关键词:中小企业，电子商务;采纳;决策;计划行为理论;投影寻踪模型中图分类号:F724.6文献标识码:A文章编号:1002-6487(2011)14-0185-02随着因特网技术的不断发展，越来越多的中小企业为了步骤1:

2、样本数据归一化处理。为消除各指标的量纲和满足扩大商机、提高效益等目标已经开始电子商务的起步统一指标值的变化范围，利用线性归一化处理，将样本数据与发展。但是很多中小企业的决策者往往认为，自身企业在的各指标值区间归一在0和l之间。信息化建设的规模、资金和管理方面的实力比较弱小，因而步骤2:构造投影指标函数Q(a)oPP方法就是把p维数在是否发展电子商务的决策上作观望态度。中小企业发展电据IX(iρIj=1，2，…pl综合成以α=la(1)，a(2)，a(3)，…J子商务，应该根据自身客观情况，采用分步实施、急用先上的(p)1为投影方向的一维投影值

3、z(i)见式(1)。策略。研究中小企业如何根据自身特点来进行电子商务的应综合投影指标值时，要求投影值z(i)的散布特征为:局部用决策，具有重要的现实意义和实用价值。投影点尽可能密集，最好凝聚成若干个点团，而在整体上投影点团之间尽可能散开。因此，投影指标函数可以表示成式唱基于投影导踞模型的中小企业电子商务(2)，其中Sz为投影值z(i)的标准差式(3)，E(z)为序列lZ(i)=采纳决策方法1,2,,n)1的平均值;Dz为投影值z(i)的局部密度式(4)，其中，R为局部密度的窗口半径，r(i，j)表示样本之间的距离式1.1投影寻踪技术(5)，u

4、(t)为一单位阶跃函数，当t二三0肘，其值为l，否则，其投影寻踪(ProjectionPUTsuit，简称PP)是一种新兴的、有值为0。价值的高新技术，是统计学、应用数学和计算机技术的交叉上述参数中，R的取值难度较大，选取时既要考虑使包学科，属当今前沿领域。它通过把高维数据投影到低维子空含在以R为半径的窗口内的投影值的平均个数不能太少，以间、寻找能反映原高维数据数据结构或特征的投影，达到研避免滑动平均偏差太大，又不能使它随着口的增大而增加太究分析高维数据的目的。目前，投影寻踪模型也广泛用于多高，可根据实验来确定，一般可取值αSZ;α可依据投影

5、点z(i)目标决策及多因素影响问题的综合评价中[IJ。在区域间的分布情况适当调整为0.1、0.01、0.001等等。利用投影寻踪方法解决实际问题的关键是构造能够找Z(i)=La(j)x(i川到最佳投影方向的有效算法。而遗传算法(GeneticAlgo??rithr口，简称GA)是一种全局优化算法，可以结合由目标函数(1)反映的高维数据结构特性，在优化区域内直接寻找最优解，。(α)=Sz.Dz(2)给出一种确定投影方向的新途径。标准遗传算法(SimpleL(z(ι)-E(z))2GeneticAlgorithm，简称SGA)中需要设置的参数主要

6、有编码Sz=1二二L一←一-一一一??(3)长度e、群体规模n、杂交概率PC和变异概率Pm等，这些参n-1数的设置对SGA的运行性能影响很大[2J。DZ=LL(R-r(i,j))’u(R-r(i,j))(4)应用投影寻踪技术，可以将影响问题的多因素指标通过投影寻踪聚类分析得到反映其综合指标特性的投影特征值，r(i，j)=lz(ι)-zυ)I(5)建立投影特征值与因变量的一一对应关系。投影寻踪分类步骤3:优化投影目标函数，确定最佳投影方向。当各指标值的样本给定时，投影指标函数Q(a)只随着投影方向a的(ProjectionPUTSuitCla

7、ssification，简称PPC)~P依据模型运算样本群的投影特征值对样本进行合理分类。变化而变化，不同的投影方向反映着不同的数据结构特征。1.2基于SGA的PPC建模过程最佳投影方向就是最大的可能暴露高维数据某类特征结构基金项目:国家社科基金资助项目(09CT]006);镇江市软科学基金资助项目(RK2008034)作者简介:冯缕(1970寸，女，江苏无锡人，硕士，副教授，研究方向:信息管理、企业电子商务。梅强(1961一)，男，江苏镇江人，教授，博士生导师，研究方向:管理理论与方法、中小企业管理。统计与决策2011年第14期(总第338

8、期)185量回~踵的投影方向，其可通过求解投影指标函数最大化问题来估计步骤六:由土一步求得的最佳投影方向沪，得四个样本最佳投影方向，即最大化目标函数式(6)，约束条