【摘要】：这种方法的应用与综合评价最显著的特点是权重潜在于本方法的过程之中。基于统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理，解决小样本、非线性、高维数和局部极小点等实际问题的综合评价方法就是支持向量机方法。支持向量机方法可再现评价专家的经验、知识和直觉思维，从而降低评价过程中的人为因素影响，保证其客观性。
人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）是由大量且简单的处理单元广泛互相联系而形成的网络系统。BP神经网络研究是将样本数据传输问题看作一种非线性规划问题的研究，它具有很强的对问题的识别功能。它的求解过程中使用了优化中的梯度下降算法，这也使得其过程较为方便，作为一种非线性的模拟仿真分析方法，分析误差可以通过一定办法控制到任意小的状态。其还有一个重要特点就是适应性和学习能力较强，当然这种方法也有一些缺点和不足。
建立在自然选择和遗传变异基础上的迭代自适应概率性搜索算法就是遗传算法（genetic algorithms）。它是主要模拟生物遗传中的染色体演进过程的搜索算法。这种方法的应用与综合评价最显著的特点是权重潜在于本方法的过程之中。(www.xing528.com)
基于统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理，解决小样本、非线性、高维数和局部极小点等实际问题的综合评价方法就是支持向量机方法。支持向量机方法可再现评价专家的经验、知识和直觉思维，从而降低评价过程中的人为因素影响，保证其客观性。采用该方法有一些好处，主要体现在可以弥补专家评定法中主观性过强的问题，也可以通过对知识样本的学习获得评价专家的经验和知识。
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