A Recurrent Neural Network Model to Identify Efficient Decision Making Units in Data Envelopment Analysis

Publish Year: 1393
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 699

متن کامل این Paper منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل Paper (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.

  • Certificate
  • من نویسنده این مقاله هستم

این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این Paper:

شناسه ملی سند علمی:

DEA06_322

تاریخ نمایه سازی: 16 خرداد 1394

Abstract:

In this paper we present a recurrent neural network model to recognize efficient Decision Making Units(DMUs) in Data Envelopment Analysis(DEA). The proposed neural network model is derived from an unconstrained minimization problem. In theoretical aspect, it is shown that the proposed neural network is stable in the sense of lyapunov and globally convergent. The proposed model has a single-layer structure. Simulation shows that the proposed model is effective to identify efficient DMUs in DEA..

Authors

A. Ghomashi

Department of Mathematics, College of Basic Science, Kermanshah Branch, Islamic Azad University, Kermanshah, Iran

G.R. Jahanshahloo

Department of Mathematics, College of Basic Science, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran

F. Hosseinzadeh Lotfi

Department of Mathematics, College of Basic Science , Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran