《表2 训练样本信任度等级仿真结果》

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《基于BP学习的P2P网络信任度评价模型优化》

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对比上述仿真结果得知，通过改进的神经网络方法进行P2P网络信任度评价，能较好第实现训练值的拟合训练，对信任度评价的预测误差较小，进一步对P2P电子商务网络营销商信任度等级按前文所述指标体系建模，分为A、B、C、D、E共5个等级，把表1的评价得分进行信任度等级转换，得到训练样本信任等级和检验样本信任度等级的期望输出和实际输出如表2所示。从结果可知，输出结果与期望结果完全一致，可见，本系统构建的P2P网络商家信任度模型有效可靠。