基于SERVQUAL模型的校园快递服务质量评价——以浙江万里学院为例

为改善校园快递服务质量,提升高校教职工、学生对校园快递的服务满意度,文章针对浙江万里学院快递服务质量中出现的员工未及时处理投诉、物流信息反馈不及时、快递包装破损等问题进行了研究。以浙江万里学院的快递服务质量为研究对象,基于SERVQUAL模型建立质量评价体系,结合校园快递服务特性,设计调查问卷,从五个维度、二十二个指标进行评价。提出改善高校校园快递服务质量的优化措施,为其他高校、社区、办公楼等快递服务提供一定的参考建议。     

基于优化BP神经网络算法的网络质量评价

针对现有的BP神经网络算法,提出了在变步长BP神经网络算法基础上的优化方案,并将其应用于网络质量评价当中.在优化方案中,对步长的上升和下降阶段分别采用不同策略进行优化.理论分析表明:优化后的算法能够克服传统算法权值收敛过慢,和变步长算法误差收敛中的震荡问题.仿真表明,优化后的算法会使神经网络的学习误差和网络质量分类的总体误差明显下降并大幅提高评价的准确性.优化算法较传统算法相比误差收敛过程更加稳定,且学习误差下降达9.64％,网络质量分类的总体误差下降达23.1％；优化算法的验证准确率在传统算法的基础上提高了19.65％,在变步长算法的基础上提高了9.88％.由此可见,优化算法在BP神经网络的预测精度方面起到了大幅度提高的作用.     

基于GA-BP神经网络优化算法的篮球教学质量评价

篮球教学质量是反应学习效果与教学方法可行性的关键指标,对于提升优化篮球课程的教学方法具有重要意义。基于主成分分析法提取16个关键性评价指标,设定GA-BP神经网络期望误差为均方误差;基于自适应梯度下降法进行网络训练,为遗传算法的不同种群赋予不同交叉概率与变异概率,利用移民算子沟通实现种群进化以此改进遗传算法;基于改进遗传算法确定BP神经网络的初始权值与阈值,将16个篮球教学质量评价指标权重输入到GA-BP神经网络模型中获得教学质量评价结果。实验结果表明,该模型输出篮球教学质量评价结果的误差最低、时间开销最少,是评价篮球教学质量的可靠方法。     

面向快递业服务质量评估的组合评价方法研究

针对快递业发展现状以及在服务质量方面存在的问题,通过市场调研和数据分析,采用科学的分析方法,构建快递业服务质量评价指标体系。在该体系上应用层次分析法、民意调查法、专家定见法等获取各项的指标权重,对查询的快递企业用模糊综合评价法进行服务质量的分析评价,以获取快递型企业的服务满意度,以此提升整体服务绩效。     

我国民营快递服务质量存在的问题及对策

本文在分析我国民营快递市场现状的基础上,针对目前我国快递服务质量中存在的诸多问题,提出了相应的对策和建议,希望能促进我国民营快递业的健康发展。     

保险理赔服务质量评价指标研究

本文分析了理赔服务的主要内容和特点,针对目前保险公司理赔服务现状指出需要改进的方面,指明服务质量评价指标体系的重要性。利用模糊综合质量评价模型,建立具有递阶层次结构的保险公司理赔服务质量评价指标体系,通过层次分析法分别给出了二级指标评价、一级指标评价和总体综合评价的评价方法。最后,根据指标评价法和保险理赔的现实状况,提出了一系列解决建议。     

IT服务质量评价体系的研究

本文针对建立IT服务质量评价体系时,如何合理选择评价指标、建立服务质量评价模型以及选择合适的评价方法进行了研究。针对实际的IT运行维护服务建立IT服务质量评价体系,针对实际的服务情况进行评价。建立IT服务质量评价体系的过程中研究并选用了SERVQUAL服务评价模型和模糊层次分析法作为建立IT服务质量评价体系的理论支持。     

图书馆服务质量评价

图书馆服务质量评价是提升图书馆服务价值的一种方式。基于图书馆的服务愿景,设计了图书馆服务质量评价模型,从硬件和软件两个视角,探讨了评价图书馆服务质量的方法。     

基于SERVQUAL的移动图书馆服务质量评价框架研究

本文提出一个基于SERVQUAL的移动图书馆服务质量评价框架,以河南中医学院移动图书馆为例进行实证研究,考察评价框架的适用性.     

基于神经网络算法的工程技术人员综合评价方法的应用研究

采用了BP神经网络的原理用于工程技术人员综合评价，建立了神经网络的综合评价模型，给出相应的算法，采用C 语言编程得以实现，并通过验证，得出合理的综合评价结果。     

基于GA-BP神经网络的序列虹膜质量评价算法

针对虹膜质量评价指标单一或过多的情形, 提出一种基于GA-BP神经网络的序列虹膜质量评价算法. 首先对虹膜图像进行粗质量评价, 筛选掉大多数不合格的较差质量图像; 然后对虹膜图像进行精质量评价, 选用3个较重要的指标得出指标值; 最后结合BP神经网络融合精质量评价指标进行图像质量的最终评价. 在JLU-6.0虹膜库中进行验证, 并与其他算法进行对比测试, 测试结果表明, 该算法能保留较多的有效虹膜图像, 且分类精确度较高.     

基于GA-BP神经网络的序列虹膜质量评价算法

针对虹膜质量评价指标单一或过多的情形, 提出一种基于GA-BP神经网络的序列虹膜质量评价算法. 首先对虹膜图像进行粗质量评价, 筛选掉大多数不合格的较差质量图像; 然后对虹膜图像进行精质量评价, 选用3个较重要的指标得出指标值; 最后结合BP神经网络融合精质量评价指标进行图像质量的最终评价. 在JLU-6.0虹膜库中进行验证, 并与其他算法进行对比测试, 测试结果表明, 该算法能保留较多的有效虹膜图像, 且分类精确度较高.     

基于BP神经网络的教材质量评价研究

教材质量评价是教材管理工作的关键环节。为了对教材质量进行科学有效地评价,提高评价工作的效率,建立了基于BP神经网络的教材质量评价模型。经过BP神经网络的构建、训练和分类等主要工作,建立了一个具有较高准确率的教材质量评价模型。通过分析结果表明,该模型能够科学和高效地评价教材的质量,具有较高的实用性。     

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。     

Research on Tracing Evaluation System in Virtual Enterprise Based on Neural Network

The tracing evaluation index system was designed to be used in virtual enterprise and established neural network trace evaluation model. As a result, it was more simple and nicer than the traditional method, so it had wider application foreground.     

基于时序建模的教学质量评估系统的神经网络辨识

采用时序分析对教学质量评估体系进行系统分析和建模,引入Box-Cox进行数据的非平稳性预处理,选用L-MBP网络进行系统辨识。通过比较网络对校验样本的预测效果,对隐层节点数和各层间的传递函数进行优化,同时采用重复训练法来提高网络的稳定性和预测精度。算例表明这种辨识方法能对教学质量进行更准确的评估和预测。     

基于改进的BP神经网络的地下水水质评价研究

运用人工神经网络的理论和方法,建立地下水水质评价的BP神经网络模型。根据《地下水质量标准》(GB/T14848—1993),通过训练该模型对昆明盆地实测12个孔隙水井的地下水水质进行评价,并与层次分析法的评价结果进行了比较。对比结果表明,用BP神经网络模型评价地下水水质是可行的,该模型训练速度快、精度高,能如实地评价地下水质情况。     

基于BP神经网络模型的水质评价方法探讨

运用人工神经网络理论和方法,建立了水质评价的BP神经网络模型,并对长治市10眼水井的地下水水质进行了评价,并与综合指数法、模糊综合评判法的评价结果进行了比较。结果表明,用BP神经网络模型评价水资源水质是可行的,为水资源水质评价提供了一个新的方法。