人工神经网络在黄河水环境质量评价中的应用

为准确和客观地评价地表水环境质量状况,建立了黄河水环境质量评价的BP神经网络模型.仿真结果表明:改进后的BP神经网络计算速度快、评价精度高、结果客观准确,说明用BP神经网络方法评价地表水环境质量是可行的.     

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.     

BP神经网络在教学质量评价中的应用观察

人工神经网络是一种新技术,具有非线性处理、适应学习能力强等优势,BP神经网络是人工神经网络中的一种,具有极强的非线性处理能力.本文就人工神经网络和BP神经网络的相关概念进行分析,研究基于BP神经网络的教学质量评价体系,并对BP神经网络在教学质量评价中的应用进行探讨,以便建立完善的质量评价体系,促进教学质量的提高,推动高职院校的发展.     

基于BP神经网络的信誉欺骗检测模型

在分析信誉系统评价的目标系统的行为特征的基础上,提出了一种集成的BP神经网络模型.该模型使用训练集对构造好的BP神经网络进行训练,将测试集输入到训练好的BP神经网络中,进行欺骗检测,并在行为维度上进行欺骗检测效果验证.实验结果验证了基于BP神经网络的信誉欺骗检测模型的可行性.基于BP神经网络的欺骗检测模型能够快速、准确地实现欺骗行为的检测.     

基于神经网络的伙伴选择协商模型研究

为了更好的在伙伴选择中对供应商进行评判，提出建立基于BP神经网络的伙伴选择智能协商模型。模型经过训练学习，使其拥有商家的思维方式，并对供应商可协商和非可协商因素进行分析，对供应商做出客观评价。供应商通过对可协商因素进行调节，得到双方都比较满意的协商结果。     

基于AHP-BP算法的供应链合作伙伴选择建模及其应用

将AHP法与改进的BP神经网络相结合建立了供应链合作伙伴选择模型,并使用L-M算法对神经网络权值进行训练,实现了对供应商的多标准评价;所用的评价指标体系选取全面,适用于多种类型的供应链合作伙伴选择。用实例对模型进行了验证,并取得了较好的评价效果。该模型应用简单,且减少了供应链合作伙伴选择过程中人为因素的影响,具有一定的实用价值。     

基于BP神经网络的田间杂草识别技术研究

设计了一种以田间除草指标体系作为神经网络的输入,以田间除草等级作为输出的田间除草综合评价模型;以田间除草指标的各级评价标准作为模型的训练样本和检验样本,设计了一种神经网络算法,利用Matlab软件对BP神经网络进行训练和检验.结果表明:BP神经网络对检验样本的模拟输出和期望输出是一致的;BP神经网络人工智能技术应用到田间除草,具有运算速度快、精度高,过程方便简捷的优点.     

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。     

基于主成分分析和BP神经网络的网约车 服务质量评价

为客观、科学评价网约车服务质量,从顾客满意度角度出发,通过分析网约车服务过程,建立网约车服务质量评价指标体系;为消除指标间的相关性,利用主成分分析法提取累计贡献率超过85%的主成分作为BP神经网络模型输入;通过分析BP神经网络模型的原理构建具体BP神经网络拓扑结构;以网约车乘客满意度调研问卷为数据基础,对BP神经网络模型进行训练、仿真,并与传统BP神经网络模型及SERVQUAL模型评价结果进行对比.结果表明:本文构建模型收敛效率高、评价误差小,能够反映网约车服务质量的水平,可以为评价网约车服务质量提供有效理论支撑.     

基于组合神经网络的教师评价模型研究

本文提出的基于组合神经网络的教师评价模型,可以弥补以往基于神经网络的教师评价模型的不足,不但可以给出教师的综合得分或所属类别,还可以给出教师在每个方面的得分.所使用的组合神经网络,由多个结构相同的BP神经网络组成;用构建的组合神经网络和传统BP神经网络分别进行实验.仿真实验表明,该模型相对误差较小,可以满足评价需求.     

基于BP神经网络的空洞型采空区稳定性评价研究

通过分析空洞型采空区稳定性的影响因素,依照BP神经网络原理,构建出适合空洞型采空区稳定性评价的BP神经网络模型。再通过收集到的空洞型采空区稳定性样本对所构建的BP神经网络进行训练,得出空洞型采空区稳定性评价BP神经网络模型,并应用检测样本测试其准确性。并以陕北讨老乌素煤矿采空区为例,应用训练好的BP神经网络模型对其进行预测评价,最终得到了与实际情况吻合的结果。     

基于神经网络的装备维修保障系统效能评估

在系统分析装备维修保障系统效能各影响要素的基础上，构建了维修保障系统效能评估指标体系．应用BP神经网络的理论和方法，建立了维修保障系统效能评估的神经网络模型；给出了应用特尔菲法与模糊层次分析法相结合确定各指标权重而构造神经网络训练样本的方法。最后进行了实例分析，结果表明该模型可较好地克服人为因素和模糊随机性的影响，具有很高的可信度。     

人工神经网络BP算法在评价网站中的应用

简要介绍了人工神经网络BP算法的基本原理及其发展趋势,构建了网站的测评指标体系,探讨人工神经网络BP算法在评价网站中的应用。     

基于BP神经网络的私募股权投资项目评价

项目选择对私募股权投资机构是否能够盈利起着决定性作用。为使私募股权投资机构更加科学有效地选择合适的项目,在分析私募股权投资项目评价方法的基础上,结合BP神经网络的特点,探讨了基于BP神经网络的私募投资项目评价方法。通过建立科学的项目评价指标体系,构建了私募股权投资项目选择评价BP神经网络模型。模拟结果表明,BP神经网络可以更加有效、准确地对项目进行评价,为投资机构提供决策依据。     

基于人工神经网络模型的喀斯特地区枯水资源承载力评价——以贵阳市为例

枯水资源是关系喀斯特地区经济、社会和生态环境和谐发展的重要资源和环境因素.创建了喀斯特地区枯水资源评价指标体系;针对水资源系统自身的不确定性、模糊性以及其他评价方法存在的问题,将人工神经网络模型中的BP网络模型用于喀斯特地区枯水资源承载力的评价中,并以贵阳市为实例进行了评价.评价结果与实际较为吻合,BP网络模型是喀斯特地区枯水资源承载力评价方法的一种新探索.     

基于BP神经网络的技术风险评价

通过对技术风险的概念和特点及其发生机理的分析,建立了企业技术风险的评价指标体系,并提出了 一种基于BP神经网络的企业技术风险评价方法。人工神经网络能准确、简便地评价企业的技术风险,且避 免了人工确定指标权重的主观性,是一条具有发展和应用前景的途径。     

基于BP网络的银行竞争力综合评价

基于BP神经网络模型对银行竞争力进行了评价，根据神经网络原理，对银行竞争力综合评价模型的构造，网络的系统训练过程、BP学习过程等进行了讨论，用实例进行了验证，结果表明BP网络在评价中是一种很好的方法和工具。     

基于模糊综合评判和BP网络的商品住宅品质评价方法

在分析影响商品住宅品质的硬性指标和软性因素基础上,提出采用二层次模糊综合评判模型来综合评价商品住宅的品质,并尝试用BP神经网络（Back Propagation NN）来确定各因素的权重分配.通过一个算例的分析表明,BP网络确定的权重分配能够客观反映消费者群体对商品住宅品质的真实诉求,采用模糊综合评判方法评价商品住宅的品质也是可行的.     

流化床喷雾制粒神经网络模型及其应用

建立了反映流化床喷雾造粒过程参量同产品物性之间映射关系的BP神经网络模型。在建模中运用了正交实验设计、交叉评价网络训练法、样本标准化处理和主元分析等技术，对网络结构及其参数进行了优选。网络模型输出同实验结果非常接近，具有广泛的适应性。该网络可以实现各种定量分析计算，例如：预测在特定过程参量下的产品粒径，或者根据指定的产品目标，确定合适的工艺参量等。