基于模糊理论和ANN的复杂对象系统综合评价方法研究

对应用模糊综合评价方法和人工神经网络解决复杂对象系统综合评价问题的原理和特点进行了分析和比较,提出了模糊综合评价方法与ANN相结合的综合评价方法是复杂对象系统行之有效的一种评价方法,并就二者的结合,即模糊神经网络模型的建立及其关键技术进行了探讨。     

模糊综合评价的一种神经网络方法

将神经网络理论应用于模糊综合评价，首先引入因素空间的概念，在因素空间中给出了一种基于三层神经元的多用量化模糊综合评价方法，并利用LMS算法及矩方法研究了该模型权重及学习步长的确定方法，实现了权重及学习步长的网络学习，最终实现了等级评价值的计算机输出．较好地解决了传统的综合评价方法中各指标的权数受人为因素的影响这一难点问题．     

基于FNN与表现评价模型的生物教学研究

针对传统生物课堂教学存在学生学习情况评估不到位等问题,研究通过利用表现评价对课堂教学进行优化,再将模糊神经网络应用到表现评价中,将二者融合用于构建课堂教学模型中,利用学生考试成绩的真实值与预测值进行对比,判断模型的性能。结果表明,模型方法的检测率、召回率的平均值分别为91.21%、90.53%,均高于对比方法。这说明研究构建的生物课堂教学模型具有很好的可行性和鲁棒性。     

基于遗传算法的模糊优选神经网络路面性能评价模型

针对现有路面性能评价方法的不足,在模糊优选神经网络模型的基础上,引入遗传算法,建立了基于遗传算法的模糊优选神经网络的路面使用性能评价模型.该算法采用遗传算法优化神经网络权值,再用神经网络对遗传算法搜索到的近似最优解进行微调,并将模糊优选模型作为神经网络的激励函数,使模型具有明确的物理意义.应用该模型对沈大高速公路部分路段进行评价,与其他模型的对比分析表明:该方法在评价精度和效率方面取得了良好的效果,是一种实用的高速公路路面性能评价方法.     

模糊神经网络在变压器故障诊断中的应用

提出并研究了模糊神经网络在变压器故障诊断中的应用问题。以油色谱分析数据作为输入，故障类型作为输出，建立了邦联诊断的模糊网络模型。故障实例的测试结果表明了这咎方法的有效性。     

基于模糊神经网络的汉江水质评价

水质评价对于水质维护和进行决策有着极其重要的作用。本文考虑到水文学的模糊性和其内在的非线性特点,将模糊理论与神经网络相结合建立模型,对汉江水质进行评价。通过实验验证了该模型的有效性和准确性,为水质评价和预测提供科学客观的方法。     

模糊综合评价模型在安徽江淮地区耕地资源评价中的应用

本文结合安徽江淮地区耕地资源的适宜性评介，提出了耕地资源的模糊综合评价模型，并对该区耕地资源进行了综合评价，较客观地揭示了该区耕地资源的特征及存在的问题。     

基于模糊模块化神经网络的煤矿安全性评价

在合理选取煤矿安全性评判指标的基础上，运用模糊神经网络理论建立了煤矿安全性评价的模糊Modular神经网络模型，在开滦煤矿的实际应用表明了此模型用于煤矿安全性评价的可行性。     

图书馆电子资源利用绩效的模糊综合评价

分析了图书馆电子资源利用绩效评价的指标体系,应用模糊综合评价法,以信阳师范学院图书馆为例,对图书馆电子资源利用绩效进行了定量评价.     

基于神经网络的模糊综合评价

在模糊系统理论与神经网络理论基础上，建立了一种基于神经网络的模糊综合评价模型，其合成运算采用加权平均算子，其隶属函数调整采用误差反传算法，并证明了这种算子的模糊综合评价神经网络能收敛到唯一的极小点，不咄了以三角模糊函数为尿属函数的模糊综合评价神经网络的隶属函数调整算法。     

基于模糊神经网络的企业绩效评价方法研究

针对传统企业绩效评价方法的一些不足,把模糊神经网络方法引入企业绩效评价领域。同时借鉴财政部等六部委颁布的国有资本金效绩评价指标体系,构建本文的评价指标。本文采用基于模糊神经网络的分层次评价方法,用BP神经网络训练财务指标,用模糊神经网络训练非财务指标,最后再构建一个模糊神经网络评价模型,得出企业绩效的评价值。实证结果表明此方法有效可行,且具有较高的准确率。     

基于BP神经网络的高校实验技术人员绩效评价模型

针对高校实验技术人员绩效评价具有多目标、多层次和多因素等特点,提出基于BP神经网络的高校实验技术人员绩效评价模型,并进仿真实验。该模型将实验技术人员的评价指标量化后作为输入层,以实际评价结果为输出目标,通过样本训练BP神经网络,运用训练好的BP神经网络对实验技术员的绩效进行综合评价。该模型输出值与实际目标值及真实评价值都相当接近,得到较为满意的评价结果。     

基于熵权–VIKOR及AGA-BP模型的企业绩效评价研究——以我国上市物流企业为例

针对现有的企业绩效评价研究存在评价指标体系维度单一、评价结果时效较短、缺乏对企业未来绩效水平的探讨等问题,以我国上市物流企业为例,从财务及非财务角度构建了我国上市物流企业绩效评价指标体系,并通过熵权–VIKOR算法确定了各评价指标的权重以及各样本企业的期望绩效值。同时,采用自适应遗传算法（adaptive genetic algorithm, AGA）对传统的BP神经网络进行优化,构建了基于AGA-BP神经网络的企业绩效评价和预测模型。最后以36家样本企业数据为基础,对该模型进行训练和测试。测试结果证明了基于AGA-BP神经网络的上市物流企业绩效预测模型的有效性和实用性。     

基于模糊神经网络和证据理论的瓦斯突出评判策略

针对影响煤矿瓦斯突出因素的不确定性和复杂的非线性关系,不能够利用经典的数学理论建立精确的预测模型,将模糊神经网络和D-S证据理论有机结合,提出了基于模糊神经网络和D-S证据理论的煤矿瓦斯突出危险等级评判策略.首先对传感器采集的待评判采掘面参数进行预处理,使用模糊神经网络得出第一步的融合结果,并将其进行归一化处理,归一化函数作为基本概率赋值函数,然后将归一化之后的数值作为基本概率分配值,再用D-S证据理论进行第二次数据融合,作出最终评判.实验结果表明,该方法具有良好的适应性并能得到准确性较高的评判结果.     

基于BP神经网络模型的大众健美操成绩非线性相关分析

确定了分项评价指标及其标准,具体包括以下9个指标:准确性、整齐性、弹性、协调性、稳定性、控制力、健康性、统一性和和谐性.建立了包含输入层,隐含层和输出层的三层BP人工神经网络模型.结果表明,该模型能够很好地反映9个分项指标的成绩与总体成绩之间的非线性关系.各个样本的预测值与真实值十分接近,相对误差在5%上下波动,网络训练成功.表明BP网络经有效训练后应用于竞技健美操成绩评价具有较高的预测精度和良好的泛化能力.     

ANFIS在企业人力资源预测中的应用

企业人力资源是影响其生存发展的关键因素,以此为研究对象,建立自适应神经模糊推理系统(ANFIS)预测模型,通过对某集团公司的人力资源进行预测来探讨自适应神经模糊推理系统在这一领域的应用前景,并将预测结果与普通FUZZY模型进行比较.结果表明,前者预测误差较小,满足精度要求,具有很高的理论价值和实际应用价值.     

基于神经网络的医院绩效研究

在国内外绩效考核评估理论的基础上,结合中国医院管理的现状,建立了医院绩效综合指标评价体系,构造了医院绩效评价的BP神经网络模型,最后以JC医院为例,对其绩效进行评价。仿真结果表明利用BP神经网络进行医院绩效评价具有可行性和有效性。     

基于神经网络模糊控制器的铣削过程智能控制

提出了一种新颖的神经网络模糊控制器,其模糊控制表由神经网络替代．控制器通过在线学习能自适应被控对象的变化,控制性能良好．将该控制器用于铣削过程控制,使铣削力在加工条件变化过程中始终保持相对稳定,从而提高了铣床的加工效率,并能保证加工质量,保护刀具．还给出了试验结果．     

局域网脆弱性评估技术研究

分析了现有的评估技术的缺陷,把模糊系统的模糊推理优点和神经网络的自适应优点有机结合在一起,利用模糊理论解决了评估过程中定性到定量描述的难题,设计了基于模糊神经网络的脆弱性评估模型.实验结果表明,模型具有良好的自适应性,评估结果的精度和准确度均能满足需求.