topsis算法的源程序使用MATLAB实现。

简介：
通过运用TOPSIS法，对网络训练的理想输出样本值进行了评估。首先，构建了一个包含三个投入变量和四个产出变量的企业技术创新度量评价指标体系。随后，根据综合评价的必要性以及网络训练学习的可行性与有效性，设计了一种3.1 O.1拓扑结构的BP神经网络模型。该模型的网络输入对应于三个技术创新投入的度量值，而网络输出则为单个技术创新度量评价值。用于神经网络训练学习的理想输出是通过对四个技术创新产出度量值进行综合评估，并借助TOPSIS法计算得到的综合评价值。在实际应用中，以九家上市公司近四年技术创新投入产出指标值的样本数据为基础，运用本文提出的方法，并借助MATLAB神经网络工具箱进行大量的学习样本测试和训练，最终使模型的误差值控制在预定的范围内，从而成功建立起一个可用于企业技术创新度量综合评价的神经网络模型。