政府投资工程委托代建风险分析和评价

政府投资工程具有建设规模大、建设周期长、不确定因素多等特点,因此政府性工程进行委托代建时具有很大的风险.本文对政府投资工程委托代建模式的风险因素进行了基本分类,提出了代建制风险分析的评价指标体系,运用模糊数学原理建立了代建制风险的综合评价模型,为降低政府性工程的风险提供了一定的理论依据.     

基于MATLAB的BP神经网络的应用

本文设计了一个基于BP神经网络的全自动洗衣机模糊控制系统。系统采用模糊控制手段,根据输入的模糊参量（如衣物的浑浊度及浑浊度的变化率）,来实现智能识别与控制。测试结果表明,本系统能智能识别衣物的浑浊度和浑浊度变化率,加快控制模式的反应速度,同时可以借助神经网络具有的自学能力和改进能力,对在训练中未出现的样本,通过联系记忆功能做出相应控制决策。     

BP神经网络的算法及改进

本文介绍了目前人工神经网领域中BP神经网络的特点及其算法原理,通过分析BP网络算法的缺点,提出BP算法的改进方法。从而加快了网络的收敛速度,优化了网络的拓扑结构,最后对BP网络在实际中的应用进行了讨论。     

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.     

BP神经网络的优化及应用研究

介绍对BP网络的结构和算法进一步优化的实验研究方法,并给出了有关隐含层数和节点数选择、误差构成方式设计以及再学习策略引进的研究结果。     

基于BP神经网络的电机转子故障诊断的研究

介绍了一种基于 BP算法的神经网络在电机转子常见故障诊断中的应用。首先利用测振传感器获得转子的振动信息 ,然后用 FFT分析 ,将振动信号的频谱分析作为神经网络的训练样本。通过选择足够的故障样本来训练神经网络 ,将代表故障的信息输入训练好的神经网络后 ,由输出结果就可以判断发生的故障种类。     

一种基于分类的改进BP神经网络图像压缩方法

探讨了神经网络用于图像压缩和解压缩技术,实现了一种基于分类的改进BP神经网络压缩方法:按图像各部分像素特征将图像分为平滑块、中间块和边缘块,不同的分类块采用不同的隐含层数,从而在保证重建图像丰富细节的同时,提高图像的压缩比.同时,对3层BP神经网络进行优化,提高了网络的收敛速率,实验结果证明本算法在取得较大的压缩比的同时能保证图像的恢复质量.     

神经网络的BP算法在发动机建模中的应用

人工神经网络独特的结构和处理信息的方法使其在实际应用领域中取得了越来越显著的成效.介绍了神经网络的基本概念和神经网络系统在发动机工程问题中的解决方法,并建立了JL474Q1发动机输出转矩神经网络模型,为实现发动机与车辆传动系统共同工作的匹配控制奠定了理论基础.     

BP神经网络在信用风险评估中的应用

采用人工神经网络模型研究信用风险评估问题。研究利用BP算法训练多层前馈神经网络,给出了基于BP算法的信用风险评估计算步骤,最后以对个人信用评估为例,说明了人工神经网络在信用风险评估系统中的应用。     

城市环境质量的BP网络综合评价

人工神经网络已广泛用于模式分类与识别等问题，而城市综合环境质量评价是多因子组合的模式判别问题．采用二级 Ｂ Ｐ 网络构造城市综合环境质量评价模型，该模型应用于四川省 １６个城市的环境质量综合评价和排序，研究结果表明， Ｂ Ｐ网络用于环境质量综合评价具有通用性、客观性和实用性．     

基于BP神经网络的课堂教学质量评价系统

课堂教学质量在很大程度上决定了学校的教育质量,其评价体系的构建成为教学督导工作的重要环节。本文将BP神经网络用于课堂教学质量评价中,以重庆工商大学的教学督导专家评教情况为例,构建了课堂教学质量评价模型。通过MATLAB仿真,结果表明该评价模型可以克服人为的主观因素,并且得到满意的评价结果。为学校构建科学合理的内部质量保障体系提供了一种新方法。     

一种优化 BP 神经网络训练样本的方法

BP神经网络训练样本的选取对网络的泛化能力有较大的影响,特别,怎样从高维大样本数据中选取合适训练样本是一个难点。本文运用因子分析法对大样本数据进行预处理,再利用分析所得的公因子进行聚类分析,这样既可以降低指标的维数,也可以减少样本的数量。实验证明,该方法简化了网络结构、加快了网络的收敛速度,对提高网络的泛化能力有一定的帮助。     

基于遗传神经网络的科研项目经费预算方法

针对科研经费预算准确性与实用性无法兼顾的难题,提出基于遗传神经网络的科研项目经费预算方法.分析了科研项目经费构成及影响预算的关键因素,建立了影响因素的量化表达式,将量化结果作为输入,项目经费预算结果作为输出,利用遗传算法优化BP(Back Propagation)神经网络的权值和阈值,通过训练遗传神经网络预测模型建立输入与输出之间的非线性关系.运用预算实例对预测方法进行了有效性验证.仿真结果表明该方法有较高的预测准确性.     

BP神经网络主成分分析在试飞数据预测中的应用

本文采用主成分分析与BP神经网络相结合的方法对试飞数据进行了预测,同时还对BP神经网络主成分分析法与全要素BP神经网络分析法进行了比较．结果表明BP神经网络主成分分析法具有精度更高、收敛速度更快等特点。     

ANN技术评价技改项目成功度的尝试

将人工神经网络（ANN）技术应用于工程项目的成功度评价，采用前馈式网络和反向传播算法，利用其自学习、自适应的特点建立了评价模型，从而确定项目投资决策水平所处的等级。该方法经济、高效，在一定程度上克服了项目投资决策中的主观性。     

基于BP神经网络自学习的双目视觉系统的研发

在摄像机标定的过程中,深度信息的丢失,摄像机镜头的畸变以及图像处理时误差等因素都影响标定的精度．本论文采用BP神经网络的自学习的性能,开发出一套双目视觉系统．以匹配点在左、右图像的坐标为网络的四路输入,通过网络得到三路输出,性能指标为该对应点在世界坐标系的坐标和网络输出的差值的平方和,根据梯度下降法来调整各神经元之间的连接权值,求得网络达到给定的误差时的各节点问权值．这样,双目视觉系统两个摄像机的投影矩阵可以用神经网络的权值与激发函数来代替,完成系统的标定．最后对系统进行精度分析．     

神经网络在高技术项目投资风险评价中的应用

在对高技术项目投资风险因素分析的基础上，建立了能够预测项目投资风险的三层Levenberg-Marquardt Backpropagation Neural Network(LM-BP)人工神经网络模型。采用此人工神经网络模型，隐含层和输出层传输函数皆为purelin,各层内的所有权重相等，偏置也相等，模型避免了“过拟合”现象的发生。预测结果表明，该神经网络模型稳定可靠，所获得的结果是令人满意的。     

BP神经网络在字符识别中的设计改进

BP网络模型是最早被提出来的人工神经网络模型之一,它是一种简单而且非常有效的算法.在数字字符识别系统中,为了克服BP神经网络的易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点,本文对传统的BP算法进行了多方面的改进,使得算法更加有效.     

遗传算法优化BP神经网络的专家自动诊断模型

随着计算机信息化和人工智能的发展迅速,专家自动诊断疾病系统成为各界关注的焦点。卵巢癌是严重威胁妇女健康的恶性肿瘤之一,而且目前无有效的筛选方法和特异的诊断方法。BP人工神经网络因其具有分布式信息存储方式、自适应能力、强大的容错性和非线性处理能力,能有效地对疾病进行筛查和诊断。该文采用遗传算法来优化改进BP算法得到GA-BP算法,通过遗传和变异操作对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,不断更新选择,使得网络的系统总误差趋于最小,构建出卵巢癌诊断模型。采用Matlab2013、VC++编程和统计软件SPSS.18等工具来实现专家自动诊断的人工智能模型,并通过计算机仿真和预测进行检验。     

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。