BP神经网络在大气环境质量评价中的应用研究

针对城市大气环境质量问题,运用人工神经网络理论和方法,建立城市大气环境质量评价的BP 神经网络模型.通过实例进行评价分析,说明用BP 神经网络方法评价城市大气环境质量是可行的.该模型具有很强的学习、联想和容错功能,其分析结果和过程都接近人脑的思维过程和分析方法,使得城市大气环境质量评价结果的精度大大提高.     

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.     

过程质量控制的BP神经网络诊断方法研究

利用BP神经网络建立了过程质量控制图模式诊断模型，并采用单因素法优化了模型参数．仿真结果表明，神经网络能有效识别控制图模式类型，具有较高的识别率，模型符合过程质量智能诊断的基本要求．     

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。     

BP神经网络模型在城市环境质量评价中的应用

针对城市污染问题,运用人工神经网络理论和方法,建立城市环境质量评价的BP神经网络模型。通过实例进行评价分析,并与灰色关联模式识别评价结果进行比较,说明用BP神经网络方法评价城市环境质量是可行的。该模型具有很强的学习、联想和容错功能,其分析结果和过程都接近人脑的思维过程和分析方法,使得城市环境质量评价结果的精度大大提高。     

基于BP神经网络的高校学生管理工作绩效评价模型

文章基于BP神经网络方法，建立了高校学生管理工作绩效评价模型，然后运用MATLAB，用样本数据训练了神经网络评价模型，并利用该模型进行了验证计算。结果表明，该模型对科学、公正地评价高校学生管理工作绩效是行之有效的。     

地下水水质评价的人工神经网络方法

应用人工神经网络理论与方法建立了地下水水质评价的BP神经网络模型,对涡北井田地下水水质进行了评价,并与灰色聚类结果进行了比较。结果表明,BP神经网络模型能很好地解决评价因子与水质等级间复杂的非线性关系,评价地下水水质简便可靠,预测精度高,具有通用性和客观性。     

基于多种检测数据的轨道状态BP神经网络评定方法研究

为了有效利用多种检测数据来综合评价轨道的状态,本文应用BP神经网络技术建立了轨道状态评定方法,并采用MATLAB软件编制了具有自学习功能的评价软件。BP神经网络应用于轨道状态的评价中,其学习样本、规模及代表起关键作用,通过大量的样本训练,对未知样本神经网络模型的评价具有较高的准确性。理论分析与算例的结果表明,该评价方法是可行的、有效的,为解决轨道状态评定提供了一条新的途径。     

地下水水质评价的人工神经网络方法

应用人工神经网络理论与方法建立了地下水水质评价的BP神经网络模型，对涡北井田地下水水质进行了评价，并与灰色聚类结果进行了比较。结果表明，BP神经网络模型能很好地解决评价因子与水质等级间复杂的非线性关系，评价地下水水质简便可靠，预测精度高，具有通用性和客观性。     

基于神经网络的医院绩效研究

在国内外绩效考核评估理论的基础上,结合中国医院管理的现状,建立了医院绩效综合指标评价体系,构造了医院绩效评价的BP神经网络模型,最后以JC医院为例,对其绩效进行评价。仿真结果表明利用BP神经网络进行医院绩效评价具有可行性和有效性。     

基于BP神经网络的实践教学质量评价模型研究

该文利用反向传播（Back Propagation,BP）神经网络建立实践教学质量评价模型。将实践教学质量评价指标量化为确定的数据作为其输入,实践教学质量作为输出。运用Excel进行实证研究,发现将该方法运用于实践教学质量评价中,较好的模拟了评价专家进行综合评价的过程,得到了满意的评价结果。     

人工神经网络在教学质量评价体系中的应用

采用了BP神经网络的原理用于教学质量评价,通过分析,给出了神经网络的教学质量评价模型结构,以及变步长的学习算法,并在MATLAB系统内得以实现。结果表明,人工神经网络用于教学质量评价中,既克服了专家在评价过程中的主观因素,又得到了满意的评价结果,具有广泛的适用性。     

基于BP神经网络的环境质量评估

利用人工神经网络对地区综合环境质量进行了评价,提出了基于BP人工神经网络、以Matlab为平台的算法程序的人工神经网络环境质量分类模型．并以某地区环境监测数据值为样本,进行了环境质量评价分析．研究结果表明,BP神经网络应用于环境质量评价无需构建复杂的参数方程,且具有基于知识学习的特性,结构简单实用,具有客观性和通用性．     

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.     

BP神经网络的改进及应用

合理的选择网络结构是BP神经网络研究中一个重要问题.对传统的BP网络结构进行了改进,在确定BP网络的隐层节点个数时给出了BP网络结构的自适应算法,使得隐层节点的选取动态实现,增强了BP神经网络的适应能力.并应用改进后的BP网对高校教学工作水平评估体系进行建模,为高校教学管理决策提供了科学依据.     

一种可用于城市人居环境质量评价的基于神经网络的遗传算法

试图在已有研究的基础上,综合考虑城市人居环境的内涵,在国内首次将遗传算法全局寻优和BP 神经网络局部寻优相结合的改进神经网络模型应用在人居环境评价中,并对中国35个主要城市人居环境质量进行定量判定,揭示城市人居环境现状及各城市在国内人居环境中的相对水平.结果表明该模型取得了令人满意的结果,是一种有效的评价方法.     

基于粒子群优化的神经网络在教学质量评价中的应用

文章提出了一种将粒子群优化(PSO)算法训练的神经网络用于高校教师教学质量综合评价的方法。该方法使用由PSO训练的BP模型来拟合影响教师教学质量评价的众多指标与评价结果之间的复杂关系。与BP算法比较,该方法在提高误差精度的同时可以加快训练收敛的速度,其泛化性能也比较好。     

人工神经网络在双语物理教学评价体系中的应用研究

在提出双语物理教学评价体系的基础上构建了一个BP神经网络评价模型,解决了传统教学评价体系中各项指标所占权重的不变性问题。使用M atlab进行仿真的实验结果和基于该模型的教学评价系统的应用均验证了它的智能性和有效性。