基于人工智能的智能评标系统.pdf

在详细分析了给定文件的、、和【部分内容】后，我们可以提取出如下知识点： 标题："基于人工智能的智能评标系统.pdf" 描述："基于人工智能的智能评标系统.pdf" 标签："人工智能 数据分析 数据报告 论文期刊 专业指导" 部分内容："文章编号:()ＤＯＩ:１００９－２５５２２０１９０９－００１１－０５１０􀆰１３２７４/ｊ􀆰ｃｎｋｉ􀆰ｈｄｚｊ􀆰２０１９􀆰０９􀆰００３基于人工智能的智能评标系统王佩光１ꎬ杨小蕾１ꎬ郭素芹２ꎬ罗奕１ꎬ朱友卫１国网信通亿力科技有限责任公司福州福建亿力电力科技有限责任公司福州ꎬ３５０００３ꎻ２􀆰ꎬ３５０００３)(１􀆰ＰｒｉｎｃｉｐａｌＣｏｍｐｏｎｅｎｔＡｎａｌｙｓｉｓ要:为了使评标体系具有科学性和规范性ꎬ提出了一种基于人工智能的智能评标辅助系统ꎮ 摘 该系统采用主成分分析方法( )获取影响企业信用等级的主要影 响指标ꎮ将指标及对应的企业信用等级作为样本集ꎬ从原始样本集有放回的生成随机树训练集ꎬ )模型ꎬ并通过投票方式获得企业信用等级ꎮ实 建立企业信用评估的随机森林( 验结果显示ꎬ 方法对企 ꎬ验证了 业信用等级进行评估的可靠性ꎮ" 根据提供的文件内容，我们可以详细说明以下几个知识点： 1. 智能评标系统概念 智能评标系统是一种利用现代信息技术，尤其是人工智能技术，来辅助完成评标工作的自动化系统。在招投标领域，评标工作通常涉及到众多复杂的因素，包括投标方的信用状况、标书内容的规范性、报价的合理性等。传统的评标方式依赖于人工审核，效率低下且容易出现主观误差。因此，开发一个科学、规范的智能评标系统对于提升招投标管理的现代化水平至关重要。 2. 主成分分析（PCA） 主成分分析是智能评标系统中用于数据降维和特征提取的重要方法。PCA通过数学变换将可能相关的多个变量转换为线性无关的变量组，并按照方差大小排序，选取前几个方差最大的变量，即主成分，作为描述数据的新特征。在智能评标系统中，PCA可以用来分析影响企业信用等级的各种指标，并找出主要影响因素，从而为后续的信用评估奠定基础。 3. 随机森林（Random Forest，RF） 随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并将它们的预测结果进行投票或平均来提高预测准确性。在智能评标系统中，随机森林可以用于建立企业信用评估模型，从而实现对投标企业的信用等级进行快速且准确的预测。通过训练集样本学习得到的随机森林模型能够处理大量数据，并通过模型的泛化能力达到较高的准确率。 4. 人工智能与信用数据评估 在智能评标系统中，人工智能技术是核心，它能够处理复杂的信用评估任务，提高评估效率和准确性。人工智能可以分析来自不同来源的信用数据，识别数据间的关联性，并通过算法模型进行风险评估。这种技术的应用能够为招投标机构提供更为精确的企业信用数据支撑，有助于防范企业风险，确保招投标活动的公平、公正和合规性。 5. 系统的科学性和规范性 基于人工智能的智能评标系统提出的初衷是为了提高评标体系的科学性和规范性。科学性要求评标过程和结果能够客观反映投标方的真实情况，而规范性则要求评标操作遵循一定的标准和程序。智能评标系统通过引入先进的数据分析方法和人工智能算法，能够有效减少人工操作中的随意性和主观性，提升评标工作的整体质量和效率。 总结而言，智能评标系统通过利用人工智能技术，特别是主成分分析和随机森林等算法，对招投标过程中的信用数据进行深入分析和评估，旨在使评标工作更加科学、高效和规范。这对于提升整个招投标管理的现代化水平，以及确保招投标活动的公平、公正和透明具有重要意义。