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神经网络的人口预测

利用BP神经网络建立三层神经网络结构模型,以全国人口的出生率,死亡率,老年抚养率等5个指标作为输入样本,对全国总体人口进行预测.隐含层采用多种方法使人为因素降到最低,同时文中采用自适应学习速率和附加动量法相结合的方法,对网络进行训练和学习.将BP预测人口和其他数学方法做比较,预测结果显示该方法是可行的.     

商业银行核心竞争力综合评价研究

商业银行核心竞争力是我国加入WTO后,商业银行面对激烈的市场竞争并立足市场成为胜者的基本保障.首先对核心竞争力的概念、特征以及如何理解商业银行核心竞争力作了简要阐述,然后提出我国商业银行核心竞争力综合评价指标体系,并运用模糊综合评判方法建立商业银行核心竞争力的一个综合评价模型.     

基于BP神经网络的水质评价

将人工神经网络的理论和方法运用于各类水环境的评价,建立水质评价的BP神经网络模型.运用MATLAB丰富的神经网络工具箱函数设计仿真程序,并对多个水质样本进行等级评价,为防治水污染提供了科学依据.     

基于BP神经网络的组织网络化发展综合评价模型

组织网络化发展的最终目的是更好地参与并保证企业价值创造．它的有效性最终必须通过企业价值创造过程直接或间接地体现出来,脱离企业价值创造过程的组织网络化发展极易导致“组织网络化泡沫”。因此．必须从企业价值创造的整个过程来研究组织网络化发展问题．并且需要对组织网络化发展与企业价值创造之间的关系进行综合评价研究。建立一个组织网络化发展与企业价值创造的综合评价模型,利用人工神经网络对组织网络化发展与企业价值创造之间的非线性性质进行模型化。应用实例表明．人工神经网络方法应用于组织网络化发展与企业价值创造的综合评价是可行的和有效的。     

基于BP神经网络的汾河水质评价

以汾河流域21个控制断面的水质监测数据为研究对象,建立了基于BP神经网络模型的汾河水质评价方法,对汾河流域水质进行了评价,并与传统的单因子指数评价法、综合指数评价法进行了对比.结果表明,80.9%的断面三种评价结果完全相同,11.1%的断面三种评价结果有差异,其中,BP评价结果较单因子法和综合污染指数法更为客观,更多地考虑了多种污染物的综合影响,更有利于水质评价和管理.经训练的评价模型应用于实例的评价结果表明,该模型设计合理、抗干扰能力强,对汾河水质评价具有较好的客观性、通用性和实用性.     

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神经网络的葡萄酒质量评价

在日常生活中,如何判定葡萄酒的质量,以及葡萄酒的理化指标是否能反映葡萄酒质量,对于特定人群,如由于应酬接待而对葡萄酒有较高需求量的人群,有较高的实用性.该文主要采用了BP神经网络的方法,对研究葡萄酒理化指标与萄萄酒质量之间相互关系的问题进行了深入探讨,得出如下结论:采用神经网络模型,能实现根据理化指标对酒的质量进行预测.     

BP神经网络在大坝安全综合评价中的应用

提出了基于改进的BP神经网络的大坝安全综合评价方法，将改进的BP神经网络应用于大坝综合评价，意在建立更加接近于人类思维模式的定性与定量相结合的综合评价模型。通过对给定学习样本模式的学习，获得取学习样本中所体现的评价专家的经验、知识、主观判断及对目标重要性的倾向。当需对评价对象作出新的综合评价时，该方法便可再现评价专家的经验、知识和直觉思维，从而实现定性分析与定量分析的有效结合，较好地保证评价结果的质量，示例表明，这一评价方法是合理、可行的。     

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.     

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BP神经网络的项目评估模型研究

项目的申报、实施、验收都需要进行项目评估,项目评估是项目实施过程中的重要工作。项目评估复杂、专业,评估过程和结果具有很强的主观性。BP神经网络具有容错性强、信息分布处理能力高、自主学习、自适应、非线性映射等特点,适合推理规则不明确或推理规则非线性的环境,具有人脑思维的特征,BP神经网络在工程、管理、经济等领域得到广泛应用。在项目评估领域,现在基本上仍然以领域专家主观评价为主,这对评估结果的客观性、公正性必然会带来影响,评估过程信息化是项目评估改进的方向和趋势。基于评估的一般过程和BP神经网络的基本思想设计出项目评估的一般模型具有现实意义,应用BP神经网络建立项目评估模型的应用价值值得关注。     

基于Simulink的BP神经网络实现研究

BP神经网络是人工神经网络中的一个典型代表,但利用BP神经网络解决实际问题时,经常涉及到大量的数值计算问题,而运用计算机高级语言编程对BP神经网络模型进行仿真和辅助设计是件十分麻烦的事情,为了解决这个矛盾,Matlab中的Simulink提供了大量的可用于实现BP网络的模块,本文通过应用Simulink中的模块构建了一个BP网络,并通过一实例验证了所构建的BP网络的可行性.从而使应用BP网络来解决许多领域的实际问题变得非常方便和有效.     

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.     

Comparison of Earnings Power between State Commercial Banks and Stock Banks

As earnings power is one of the primary capacities for commercial banks, by analyzing several indexes on banks‘o peration performance, this article compared the earnings power between the state banks and the stock banks in China. Through the analysis, some problems of domestic banks may be found and pointed out that the commercial bank should stress on the target of profit maximum to avoid the domancial risks. With enough earnings power,the domestic banks can take the challenge with those foreign banks entering domestic money market.     

基于BP网络对图书销售的预测

在商业竞争中,销售量无疑是一个重要的指标,但“剩余库存”也同样是一个衡量企业竞争力的属性,该文基于BP网络,通过前一段时间的销售数据对未来的数据进行预测从而使发行商正确的掌握各本书的销售情况,从而真正的实现“零库存”的概念。     

基于BP神经网络的图像识别研究

提出一种采用BP神经网络实现钢材编号文字识别的方法？先采用彩色图像HSI空间中S分量的特性，定位钢材区域，然后利用一系列图像处理技术，对图像中钢材编号区域定位、分割字符，最后采用BP神经网络进行字符识别。实践证明，采用BP神经网络，可有效地识别铜材编号，速度快、识别率高，具有较高的实用价值。