原创《基于神经网络的政府开放数据网站评价》：这是一篇与神经网络论文范文相关的免费优秀学术论文范文资料,为你的论文写作提供参考。
〔摘 要〕本文基于对政府网站评价和政府开放数据评价的研究,建立了政府开放数据网站评价指标体系.以美国20个具有代表性的政府开放数据网站为例进行指标数据获取和专家打分,在此基础上利用神经网络的BP算法确定总体的评价结果,与专家打分结果进行比较,满足误差精度的要求,从而验证了该方法应用于评价政府开放数据网站的可行性,为今后评价该类网站提供了科学、迅速、精准的评价体系.
〔关键词〕神经网络；政府开放数据；网站评价；美国；BP算法
DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2016.09.003
〔中图分类号〕G203；D63-39〔文献标识码〕A〔文章编号〕1008-0821（2016）09-0016-06
〔Abstract〕This paper built an index system for evaluating the government open data website based on the studies about government website evaluation and government open data evaluation.By taking 20 American representative governmental open data websites as a sample,this paper got the index data and score by experts and obtained the overall evaluation results through BP algorithm of neural network to compare the experts scores for getting the requirement of error precision.So it could test and verify the feasibility of this way to evaluate the government open data website and could supply a scientific,rapid and accurate system to evaluate the government open data website in the future.
〔Key words〕neural network；government open data；website evaluation；America；BP algorithm
政府数据是由政府部门或者政府相关机构在管理公共部门得事务过程中产生的数据与信息.开放则意味着政府部门将这些数据与信息公开,并可以为任何人所浏览、下载和使用.政府开放数据包括,法律法规、政策文件、部门报告、公共注册信息、气象、科研等基于公共目的产生的信息与数据.大数据时代,政府开放数据主要通过开放数据网站实现数据的开放,由此便于用户无碍的查询、检索和使用数据.因此,政府建立并完善开放数据网站,能够有效的提高政府行政办事的公平性和透明性,方便公众监督政府行为.
自2009年美国首先建立了政府开放数据网站——Datagov,目前,该网站已经发布了逾127 113项数据集,并不断有新的数据加入.其数据涉及20个主题,且可以通过各种分类进行排序.截至目前为止,美国已有40个州、48个市、县推出了开放数据网站[1],在整个世界范围内处于领先水平.对比来看中国的政府数据开放平台成立的时间较晚,网站内容和功能的建设都存在较大的提高空间.学者钱晓红等对比了美国、欧盟、英国政府数据开放网站的建设现状和现有的问题,认为我国网站还有大量基础性建设工作需要完善,比如跨部门的数据共享、合理的元数据结构、服务功能等[2]；侯人华等以美国政府开放数据网站为例,从数据管理的视角,对数据的特点、采集、管理、利用以及优势这5个方面进行了梳理和分析,以期对本国的网站建设提供借鉴[3]；陈美从数据保障机制着手,分析了美国利用云计算和大数据方式完善数据,建立保证体系,从而实现政府开放数据共享,为我国发展政府开放数据网站提出了建议[4]；可见,大多数学者都通过对比研究的方式,将处于领先地位的美国等国政府开放数据网站的发展历史、现状、特点、优势等作了描述性的分析,从而为提高中国政府开放数据网站水平提出意见.但是,较多的研究都集中于定性分析,缺乏从定量的视角客观的解析美国开放政府数据网站现状,而且这种对比研究没有一套标准的衡量体系,不具有全局观,因此研究出的结果也具有主观性和片面性.
基于此,本文综合借鉴前人评价政府网站以及政府开放数据的评价研究,首先确定评价政府开放数据网站的体系指标.再以美国20个地方政府开放数据网站为样本收集定量和定性指标的数据和专家总评结果,在此基础上利用神经网络的BP算法确定总体的评价结果,与专家打分结果进行比较,从而验证了该方法应用于评价政府开放数据网站的可行性,为今后评价该类网站提供了科学、迅速、精准的评价体系.同时也构建了一种综合的、应用广泛的评价政府开放数据网站的体系.
1政府开放数据网站评价体系构建及评价过程设计
11神经网络法
人工神经网络（Artificial Neural Networks,简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）,是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点.它的工作原理是仿照人脑的运作模式,具有并行处理机制和学习、联想、记忆等功能和强大的容错能力,这使它在环境知识的获取与处理中表现得相当出色,从而受到各学科学者的关注.BP神经网络模型是人工神经网络算法的一种,是一种通过多层结构来解决非线性问题的算法,这多层结构包括输入层、若干个隐含层和输出层[5].本文构建四层网络结构,采用四层前向BP神经网络结构,包含两个隐含层,一个输入层和一个输出层.将训练样本输入网络进行运算,采用梯度下降法对BP网络进行训练[6],直到系统误差符合指定要求后,所得到的网络模型便是所需要的政府开放数据网站评价模型,文中基于BP神经网络的政府开放数据网站评价,训练神经网络并计算训练误差方法如下：
神经网络论文参考资料：
结论：基于神经网络的政府开放数据网站评价为关于神经网络方面的的相关大学硕士和相关本科毕业论文以及相关神经网络论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料下载。
