基于模糊理论与神经网络的人才评价方法

在简单分析传统线性人才评价方法缺点的基础上,介绍了一种基于模糊理论与神经网络的人才评价方法.该方法利用模糊变换将分层指标的模糊评价转换为总体模糊评价,并利用BP神经网络计算总体模糊评价对应的最终结果.     

模糊神经网络在信息系统安全评价中的应用

随着科技的发展信息系统也越来越复杂化,传统的方法已不能满足信息系统安全评价准确度的要求。为了能进一步提升信息系统安全评价的准确性,通过将模糊评价方法与BP神经网络方法相结合,提出了模糊神经网络综合评价方法。充分利用了模糊评价方法强的模糊性识别能力和BP神经网络的非线性处理能力,从而更为有效地对系统进行安全评价。实验结果验证了算法的有效性,并通过与模糊评价方法和BP神经网络方法进行对比验证了算法的优越性。     

模糊优选神经网络在水利投资项目评价中的应用

建立了一个三层前向式神经网络结构,将模糊优选理论与神经网络理论相结合,通过改进的BP算法对网络进行训练,并把该网络用于水利投资项目的评价,应用成果表明模糊优选神经网络用于水利投资项目评价结果更加合理,并且具有简单实用、客观准确的优点,有着广泛的应用前景。     

模糊综合评价法在危险化学品道路运输风险评价中的应用

采用科学合理的评价方法来评估危险化学品道路运输的安全风险程度，对提高道路运输的安全管理水平具有十分重要的现实意义。引入了模糊综合评判的方法，结合事故树分析确定事故发生的可能性；并将数学计算模型与模糊综合评价方法相结合，从人员伤亡、财产损失、影响范围、环境影响、信誉损失5个方面量化事故后果严重度，建立一套完整的危险化学品道路运输的风险评价体系。并通过实例说明该方法的可行性。     

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。     

基于模糊人工神经网络的金属矿山投资风险评价

为了尽量减少金属矿山项目开发投资风险,总结分析了影响金属矿山投资的众多因素,将这些影响因素进行分级分类,建立科学的矿山投资评价体系.将模糊理论与神经网络结合起来建立评价模型,首先利用模糊理论对各影响指标进行模糊化处理,然后将模糊化后的结果作为神经网络的初始输入,利用神经网络进行学习训练,模型的最终输出结果可以用来评价金...     

基于人工神经网络的水质评价研究

应用神经网络方法，建立了水质评价模型，对湖泊富营养化程度进行评价，并与模糊评价方法的结果进行了比较.结果表明，神经网络模型具有较强的处理相互矛盾样本的能力，应用于环境质量分类是可行的.     

基于模糊神经网络的太湖富营养化评价应用

根据湖泊营养化程度影响因素多,评价因素与富营养化等级间的关系复杂且是非线性的.而神经网络和模糊系统各有优点,研究者将二者结合建立模糊神经网络模型用于太湖营养化评价,当固定学习速率η大于0—1内某一值,将导致网络算法不收敛,因此文中采用自适应调整学习速率,实验表明,该模型具有较快的训练速度和较高的精度.     

基于模糊神经网络的顾客啤酒口味仿真模型

应用模糊神经网络方法,建立对顾客啤酒口味和喜好程度评价的仿真模型,以MATLAB为开发环境,阐述建立、训练和仿真网络的方法,并用实际数据进行了网络训练和误差测试,证明该模型是切实可行的。     

基于模糊综合评价法的大学文科生数学感知程度评价的研究

以大学文科生对数学感知情况的问卷调查为基础,采用模糊综合评价法建立了大学文科生对数学感知情况的评估指标体系和评价方法．首先确定了评估指标体系中各指标的权重,然后建立评价集并构造了模糊评价矩阵,最后模糊合成得到了评价结果．评价结果表明大学文科生对数学的感知情况较好,对数学学习的兴趣程度也较高．根据评价结果提出了大学文科生数学课程的如下建议：一是增加课程的趣味性,穿插一些与文科生相关的数学的小故事;二是多训练学生的逻辑思维和创造性思维,注重教授给学生归纳、类比等数学方法和极限、抽象归纳、规划等数学思想;三是拓宽学生的视野,让学生们了解数学在各个领域内的应用．     

智能压路机压实模糊神经网络控制及仿真

将模糊系统与神经网络相结合,提出了一种由模糊化层、模糊推理层和清晰化层组成的模糊神经网络结构,并将其用于智能压路机压实控制.针对振动压路机的压实性能要求,采用钟型函数作为隶属度函数,通过计算规则重要度来提取模糊推理层规则群中比较重要的规则,运用补偿模糊神经网络的学习算法解决参数的自动调整问题.把工程实践中得出的模糊控制规则表作为训练模糊神经网络的样本,仿真结果表明该模糊神经网络控制器具有在误差限度范围内的泛化能力.     

城市道路交通拥堵的模糊神经网络评析

以城市道路网络的拥堵状况为研究对象,运用模糊层次分析以及神经网络理论构建城市道路交通拥堵的模糊神经网络评价模型.以层次分析为准则,从微观层、中观层、宏观层等方面建立道路交通拥堵三层评价指标体系;利用模糊一致性判别矩阵界定道路交通拥堵评价因子综合权重,基于BP神经网络构建了道路交通拥堵的模糊神经网络评价模型,并对道路交通拥堵评价区间进行阈值确定,将道路交通拥堵评价集界定为严重拥堵、中度拥堵、轻度拥堵、较为畅通、畅通等5个等级.以2016年上海市20个交通小区的道路交通拥堵数据为样本进行实例分析,结果表明该方法的可行性以及有效性.      

基于信息扩散和BP网络的黄土边坡稳定性分析

目的探讨基于信息扩散原理的BP神经网络的黄土边坡稳定性评价模型。方法收集黄土地区24组黄土边坡实例,采用模糊信息优化处理中的信息扩散原理,建立各评价因子与安全系数之间的模糊关系,并在此基础上建立与BP神经网络相结合的评价模型。结果建立的评价模型对4组预测样本的预测结果,效果良好,较好地解决了样本过少或含有矛盾样本的问题。结论该模型在黄土边坡稳定性评价中比普通神经网络具有更高的实用性和有效性。     

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.     

考虑多种损坏构成特征的沥青路面预防性养护决策方法

由于沥青路面损坏构成的多样性, 相同的路面状况指数(pavement condition index, PCI)可能代表不同的损坏组合. 当多种损坏并存且损坏程度接近时, 用PCI和主导损坏(最严重、扣分最多的路面损坏)难以得到具有针对性的养护对策. 因此, 通过对PCI的深入分析, 明确了主导损坏代表性不足的路段, 以现行预防性养护决策方法为基础, 补充了一种考虑损坏构成特征、更具针对性的决策方法. 以上海城市道路近5年的检测、养护数据为分析基础, 首先利用有序聚类算法将路段按PCI水平分组, 分析了不同阶段路面损坏构成和差异水平; 然后, 针对多种损坏并存且损坏差异不显著的路段, 根据预防性养护的实施效果筛选了能够反映正确预防性养护经验的有效养护路段; 最后, 基于有效养护路段建立并对比分析了2个基于BP(back propagation)神经网络的养护决策模型. 结果表明: 当PCI水平介于优良(84.4~93.0分)时, 不同损坏程度接近, 主导损坏代表性不足; 考虑多种损坏构成特征的BP神经网络模型表现出更高的决策精度, 测试集决策正确率达86.20%, 优于仅考虑主导损坏的模型(58.50%). BP神经网络与传统决策树法结合能够优化沥青路面决策过程, 提高养护对策选取的针对性.     

电网大停电交通拥堵度评估模型及方法研究

针对大停电事故对路网交通拥堵产生严重影响和恶劣后果的背景,根据交通流特性,从路段和交叉口两个方面建立基本路段交通拥堵度评估指标体系;同时提出大停电后各个评价指标的计算模型和量化方法。在此基础上,采用突变级数评价法对基本路段拥堵度进行评估;并以车辆行驶里程(VKT)作为权重对路网体系中各基本路段进行加权,进而得到大停电后路网的交通拥堵度水平。最后以典型大停电区域为例,对不同停电时间下路网交通拥堵度水平进行量化评估;且评估结果与有关交通部门的统计情况相吻合,验证了该评估模型和方法的正确性、实用性。     

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.     

城市中心区地下道路网结构形式评价

为寻求与城市发展相适应的路网形式和城市地上、地下道路合理布局结构,以此来解决城市交通的拥挤问题,通过对国内外地下道路实例分析,结合城市道路的特点,提出了地下道路网整合的模式,并分析地下道路通行能力折减系数、地下道路网交叉口通达性系数、地下道路网可靠性系数3个评价指标,利用模糊综合评价的数学方法,得出了地下道路网整合的最...