مقاله

استفاده از شبکه عصبی جهت تعیین انقباض ورودی، انبساط خروجی و کارائی واحدهای تصمیم گیرنده در مدل راسل

d. modhej، departments of applied mathematics, islamic azad university, central tehran branch, tehran, iran m. sanei، corresponding author n. shoja، department of mathematics, firoozkooh branch, islamic azad university, firoozkooh, iran

چکیده

در تحلیل پوششی داده­ها به منظور بدست آوردن کارائی با مشخصه­های متفاوت از دو روش اساسی استفاده می­شود. این دو روش عبارتند از مدل­های شعاعی و مدل­های غیر شعاعی. در این مقاله مدل غیر شعاعی راسل که یک مدل غیر خطی است، مورد بررسی قرار می­گیرد. تحلیل پوششی داده­ها برای مجموعه­های بزرگ با تعداد ورودی­ها و خروجی­های زیاد، نیاز به منابع عظیم کامپیوتری از لحاظ زمان پردازش و استفاده از حافظه می­باشد. شبکه­های عصبی یکی از روش­های رایج برای مدل­های غیر خطی جهت بدست آوردن کارائی مجموعه­های بزرگ با ورودی و خروجی­های زیاد است. در دهه گذشته نیز محققین بر ارزیابی کارائی با استفاده از تحلیل پوششی داده­ها و شبکه عصبی تاکید کرده­اند. در این مقاله میزان انقباض ورودی، انبساط خروجی و کارائی واحدهای تصمیم گیرنده در مدل راسل با استفاده از شبکه عصبی بدست می­آیند. روش ارائه شده برای مجموعه­ای از بانک­های ایران بکار می­رود و نتایج رضایت بخشی بدست می­آیند

اسناد مشابه