第三方网上支付企业核心竞争力评价
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国家自然科学基金(70973072)


Third-Party Online Payment Core Competence Evaluation Based on BP Neural Network
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    通过对网上支付行业环境、产业链和主要企业的分析,构建了具有14 个评价指标的第三方网上支付企业核心竞争力评价指标体系。设计了BP 神经网络模型,选择了6 家样本企业进行训练、3 家企业进行测试,并运用BP 神经网络模型定量识别第三方网上支付企业核心竞争力强弱。研究表明: BP 评价模型与传统的线性评价模型相比,具有更高的动态性和自学习性,评价结果误差小,精度高,能充分反映第三方网上支付企业核心竞争力的真实状况,为第三方网上支付企业核心竞争力的打造提供了基准,同时对第三方网上支付企业核心竞争力进行定量评价开

    Abstract:

    Through the online payment industry environment, industry chain and the analysis of major enterprises, built with third-party online payment core competence evaluation index system including with 14 evaluation index. BP neural network model is designed to select a sample of six training companies, three companies to test, and the use of BP neural network model quantitatively identify third-party online payment the strength of the core competence of enterprises. Studies have shown that: compared with the traditional linear model, BP evaluation mode is more dynamic and self-learning nature, the error evaluation of the results of small, high precision, fully reflects real situation of the third-party online payment enterprise's core competence, for third-party online payment to build the core competetiveness of enterprises to provide a benchmark, while the third-party online payment company for quantitative evaluation of core competencies has opened up a new way.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

王拉娣,史亚伟.第三方网上支付企业核心竞争力评价.计算机系统应用,2012,21(6):232-235,253

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  • 收稿日期:2011-11-06
  • 最后修改日期:2011-12-11
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