基于遗传神经网络的天津滨海新区人才竞争力评价

在借鉴国家和城市人才竞争力评价方法的基础上,构建了独立的区域人才竞争力评价指标体系,对我国环渤海经济圈、长三角和珠三角地区的重要区域进行了人才竞争力评价的实证研究。用MATLAB网络环境建立基于遗传算法的BP神经网络模型评价模型,对我国三大经济圈内5个重要区域的人才竞争力进行了测算和排序,明确了滨海新区人才竞争力水平,为提高滨海新区人才竞争力水平提出对策建议和措施。     

基于BP神经网络的汽车外观设计评价方法

为了对汽车外观设计进行相对客观的评价,在分析人工神经网络原理的基础上提出了应用BP神经网络评价汽车外观设计的方法。根据BP神经网络具有自学习、自组织、自适应和非线性动态处理等优点,建立了汽车外观设计BP神经网络评价模型,选择20款汽车外观作为学习样本、8款汽车外观作为检验样本,利用MATLAB软件进行了BP网络的实例训练和验证。实验结果表明,BP神经网络模型可以较准确地对汽车外观设计进行评价。     

BP神经网络的模型优化研究及应用

随着神经网络在数据分析、预测及生产控制中的应用,神经网络的优化学习成为研究的一个重要课题。通过探讨BP神经网络模型的建立过程,针对BP神经网络的模型优化问题进行了详细研究。并通过对银行客户分类的仿真实验证明,优化模型能够有效地提高BP神经网络的收敛速度及预测精度。     

基于改进BP神经网络的运输企业安全评价研究

为了更准确地评价道路旅客运输企业的安全状况及安全等级,提出了基于主成分分析法(PCA)和改进BP神经网络的评价模型。基于遗传算法改进的BP神经网络模型利用非线性识别计算能力设计神经网络中的分类器,把分类计算出的结果输入到网络中计算,更加精确的计算了网络中相关的参数,弥补了传统神经网络缺点。利用该模型对3家实例运输企业进行仿真评价然后与传统模型评价结果比较分析。结果表明,该模型评价结果与实例企业真实评价期望值之间的相对误差在0.2%~1.0%之间,比传统神经网络评价误差值小,说明改进的BP神经网络优于传统的BP神经网络,也证明了此方法的有效性与实用性,可以正确的评价企业的安全状况。     

基于改进BP网络的房地产投资环境评价模型

对房地产投资环境的评价是房地产公司进行投资决策，获得投资效益的重要依据．传统的投资环境评价方法都是在固定权重的情况下对投资环境进行评价，主观性强．本文运用BP神经网络构建房地产投资环境评价模型，提高了评价的智能化程度，并针对BP网络的缺点，提出了改进方法．     

企业信息化成熟度研究

信息化已成为企业增强核心竞争力的一种手段，信息化的评价体系的建立显得尤为重要。本文是以BP神经网络为基础，构建企业信息化评价指标体系，并对相关数据进行了处理，验证了模型的可用性。     

基于BP神经网络的黄河口海水入侵程度评价研究

基于BP神经网络,以Cl-、矿化度、电导率和地下水位为黄河口区域海水入侵评价指标,建立了具有8个隐含层节点、3层网络的海水入侵程度评价模型。应用海水入侵程度评价指标的各级评价标准作为模型的训练样本和检验样本,对BP神经网络进行训练和检验,并对黄河口区域的海水入侵程度进行评价。结果表明,BP神经网络对检验样本的模拟输出和期望输出一致,黄河口区域海水入侵程度比较严重。     

基于MATLAB的神经网络在城市环境质量评价中的应用

应用人工神经网络网络模型,结合MATLAB中BP网络算法的基本训练函数,建立了城市环境质量评价的BP神经网络模型。应用该模型,对广州市1997年至2002年的环境质量进行综合评价。结果表明,人工神经网络用于评价城市环境质量是可行的,且具有客观性和通用性。     

松花江流域蓄滞洪区方案优选智能决策研究

针对松花江流域防洪工程重要组成部分的蓄滞洪区，基于陈守煜提出的模糊优选BP神经网络模型，引入了遗传算法，提出融入遗传算法的模糊优选神经网络智能决策模型，对松花江流域蓄滞洪区方案优选进行智能决策．该模型既能合理地构造神经网络的拓扑结构，又可加快网络的收敛速度，并能改善网络的全局寻优能力，是对模糊优选BP神经网络模型的进一步发展，同时更对松花江流域蓄滞洪区的优选提供了理论依据．     

基于BP神经网络的教学评价模型构建

通过对BP神经网络模型的构建和算法进行详细阐述,系统地介绍了BP神经网络理论在教学评价中的应用现状,并给出基于BP神经网络的教学评价模型的构建方法。     

基于小波神经网络的化工安全评估

鉴于传统神经网络方法解决非线性问题收敛速度慢,易陷入局部最优解的缺陷,本文通过对小波神经网络的结构及学习算法的简要介绍,结合神经网络的自学习能力,提出一种充分利用小波变换时频局部化性质的小波神经网络安全评价方法,通过用小波神经网络评价方法与BP神经网络评价方法对某大型炼油化工厂相应原始数据进行分析、对比,表明该小波神经网络评价方法较BP神经网络评价方法收敛迅速,绝对误差小,预测精度高。     

基于数据关联度的监测数据预测方法

为解决病态数据对损伤识别与状态评估的不利影响,提出基于数据关联度的监测数据预测方法。通过BP神经网络建立多通道数据间的关联度模型,以数据间的关联度对出现病态数据通道的数据进行预测和修正,并通过实测数据进行验证。研究表明考虑多通道数据间关联度的预测值比单通道的预测值具有更高精度,能够满足工程应用要求。     

基于BP神经网络的织物折皱等级评定

采用改进的BP神经网络客观评定织物的折皱等级，网络结构为3层结构，输入样本数据经BP神经网络学习训练后，很快达到较小的误差收敛，从而确保评价的准确性和可靠性。     

基于粗糙集和BP神经网络的空气质量评价方法

基于粗糙集理论,提出了空气质量评价参数的选取算法,在不降低有效分类信息的前提下对监测数据经过约简并作为BP神经网络的输入数据,简化了网络结构,提高了训练速度和测试精度.基于BP神经网络的空气质量评价方法能有效融合多种监测数据,系统通用性强.实验表明,基于粗糙集和BP神经网络的空气质量评价方法是可行有效的.     

基于改进的反向传播神经元网络复杂煤岩层对比方法研究

为了提高复杂地区煤岩层对比的准确率,解决由于反向传播神经元网络(BP神经元网络)连接权值和阈值的初始值选择不合适而导致的无解问题,本文把求全局最优解近似值的遗传算法(GA)和求局部最优解精确值的传统BP神经元网络所使用的梯度法有机地结合起来,取长补短,用于复杂地区煤岩层对比。首先,用GA求得BP神经元网络权值和阈值的全局最优解的近似值;然后,把该近似值作为初始值,训练该神经元网络;最后,用训练好的BP神经元网络进行复杂地区煤岩层对比工作。本文利用测井曲线采用小波变换分析沉积旋回,并用于煤岩层对比。该新方法在钱营孜煤矿的复杂煤岩层对比中,取得了较好的效果,比常规的单一方法和简单的组合方法效果要好。     

基于BP神经网络的行人和自行车交通识别方法

研究了基于BP神经网络的行人和自行车识别方法.首先对图像提取4个特征,形成特征向量作为BP神经网络的输入;然后设计BP神经网络的结构,网络输出为对行人和自行车的识别;为了确定BP神经网络合理的隐层神经元数目,分别对不同隐层神经元数目的神经网络进行了实验分析.最后利用实测的数据对BP神经网络进行训练、仿真实验,并对实验结果进行分析;结果表明:最佳网络的正确识别率为84%,行人和自行车的正确识别率分别为89%和71%.     

基于BP神经网络的通信装备效能评估方案优化

本文介绍了装备效能的基本概念以及通信装备效能的几种经典评估方法,对神经网络的原理进行简单阐述,提出了用BP神经网络的评估方法来对通信装备效能方案进行科学预测,实验结果表明,神经网络的方法能够有效地根据通信装备的八个因素对装备效能方案作出优化评估,进而选出效能最佳方案。     

BP神经网络在入侵检测中的应用

对如何检测未知入侵手段的问题进行了探讨．在被监测程序输入条件已知情况下，借助程序行为简档，给出了一种基于BP神经网络的入侵检测方法，阐述了所用BP神经网络的基本结构以及训练方法，最后在LINUX环境下进行了实验验证．结果表明，在程序行为简档内容比较清晰的条件下，运用BP神经网络检测入侵，可在一定程度上提高入侵检测系统的难确检测率．     

基于人工神经网络遥感图像分类的应用研究

阐述了遥感图像分类处理中应用BP神经网络的方法,在ENVI平台下,对基于BP神经网络的分类方法进行了研究。结果表明：基于BP网络神经的遥感图像分类效果是相当突出的,是一种非常有效地处理遥感图像的方法。     

一种基于BP网络和决策融合的高光谱遥感图像分类方法

BP神经网络在用于高光谱遥感图像分类时,其初始权值的选取对分类结果有很大影响.针对这种情况,提出了一种将BP神经网络与决策融合理论相结合的高光谱遥感图像分类方法,该方法将多个结构相同、初始权值不同的BP神经网络的分类结果进行融合,最后把融合结果作为原图像的最终分类结果,以实际的高光谱遥影像为例,说明该方法能够有效地提高遥感影像的分类精度.