FNN和SOM在电子政务评估中的应用研究

来源 :大连海事大学 | 被引量 : 2次 | 上传用户:xiaomxc
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电子政务就是政府机构运用现代信息、通信以及网络等技术,对政府组织结构和工作流程进行改革与创新,实现提高效率、降低成本、改进服务水平的政务系统。目前,电子政务已经成为世界各国国家信息化建设的重要内容。为了促进其发展,评估是一项不可缺少的工作,它不仅能对电子政务的发展进行检验,还应该为其提供决策支持。 本文从电子政务的信息化成熟度、政务透明度和公众满意度三个方面对电子政务的发展状况进行评估。评估数据从异构数据源中提取,以统一的格式进行储存和管理;并使用密码学上的方法对传输数据的安全性和可靠性进行了处理。采用层次分析法(AHP)、模糊神经网络(FNN)和自组织特征映射神经网络(SOM)三种方法对电子政务进行评估研究。首先,用AHP对电子政务的发展状况进行检验;然后,使用FNN对电子政务评估数据进行规则的抽取;最后,采用SOM进行特征提取和聚类分析。FNN能为AHP的专家判断矩阵提供规则,AHP算法能够很好的对单个城市的电子政务的发展做出评价,SOM则能从整体上对电子政务的发展做出衡量。 考虑到模型在评估应用中的可重用性,对数据和算法进行了分离,并通过对Spring、Hibernate和Struts三个开源框架进行整合,建立了一个基于J2EE的评估系统。利用Struts作为表现层,使用Hibernate进行持久层设计,利用Spring作为中间层,实现了一个结构良好、层次清晰、维护方便的轻量级的框架。 最后,对AHP、FNN以及SOM模型进行了验证,整体性能和精度达到了预期的效果,为电子政务评估提供了一个完整的解决方案。
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