摘要：为了使评标体系具有科学性和规范性,提出了一种基于人工智能的智能评标辅助系统。该系统采用主成分分析方法(Principal Component Analysis,PCA)获取影响企业信用等级的主要影响指标。将指标及对应的企业信用等级作为样本集,从原始样本集有放回的生成随机树训练集,建立企业信用评估的随机森林(Random Forest,RF)模型,并通过投票方式获得企业信用等级。实验结果显示,PCA-RF模型预测的企业信用等级准确率达到了100%,验证了PCA-RF方法对企业信用等级进行评估的可靠性。

注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社