RBF神经网络在商品住宅投资估算中的应用

投资估算是建筑工程项目可行性研究中关键性的工作,其结果直接影响投资决策的判断。针对现行人工神经网络估算方法,输入向量的选择依据科学性不足的缺陷,笔者拟应用解释结构模型(Interpretatiue Sructral Modelling,ISM),分析影响商品住宅造价的因素,对造价影响程度不同的影响因素划分层级,以选出对造价影响较大的因素作为输入向量,使人工神经网络在投资估算中的应用更有可靠性。     

基于BP神经网络的工程估价模型及其应用

基于BP神经网络的工程估价模型具有高度的容错性和较强的泛化能力,通过对数据并行处理的方式能快速准确地估算出工程造价.本文根据BP神经网络原理,选取福建泉州地区的21组工程实例来建立模型,其中19组为训练样本,2组为检测样本,确定了13个主要造价影响因素作为网络的输入变量,工程造价作为网络的输出变量,经检验其精度符合工程投资估算和设计概算的要求.因此,用BP神经网络估算工程造价是行之有效的.     

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。     

财政投资评审工作中的问题及对策

本文分析了财政投资评审工作中的问题,提出了相应的对策,供大家参考。     

模糊优选神经网络在水利投资项目评价中的应用

建立了一个三层前向式神经网络结构,将模糊优选理论与神经网络理论相结合,通过改进的BP算法对网络进行训练,并把该网络用于水利投资项目的评价,应用成果表明模糊优选神经网络用于水利投资项目评价结果更加合理,并且具有简单实用、客观准确的优点,有着广泛的应用前景。     

浅谈如何提高财政投资评审质量

财政投资评审是加强财政投资和规范预算管理的重要手段.评审工作的重点不仅要看核减资金的多少,更要注重评审的质量,本人从重视评审人员素质;建立合理的专业结构;加强制度建设,完善管理措施;建立严格的内控制度,规范评审行为;建立项目库机制,实现财政投资评审的可持续发展五方面谈谈如何控制财政投资评审的质量.     

基于概率神经网络的高校毕业生学位评审预测

客观地、高效地、准确地对高校毕业生获得学位进行评审,是高校面临的一个重要问题.本文首先提取影响毕业生学位的评审五大指标：学习成绩、实习成绩、论文成绩、英语四级、计算机等级,然后建立了概率神经网络的高校毕业生学位评审模型.Matlab仿真实验表明,该方法评审学位简单快速且准确率较高,具有良好应用前景,也为今后高校学位评审...     

加强财政性投资项目的评审管理

文中从财政性投资项目的组成部分和为了发挥财政资金的投资效益，阐述了必须加强投资管理的一些看法。     

做好新形势下财政投资评审工作的思考

财政投资评审工作是财政预算管理的重要组成部分，是预算法赋予财政监管的一项职能，它在加强财政投资监督管理，提高财政投资效益，构筑公共财政框架方面具有十分现实的意义。如何更好地发挥评审机构的作用，加强评审队伍的建设，拓宽评审工作范围，确立更好的管理模式及操作规程，成为财政投资评审工作当前亟待解决和完善的问题。     

基于BP神经网络的电网工程估价模型研究

本文提出了一种基于BP神经网络的电网工程估价模型。文章首先阐述了BP神经网络的基本原理,然后结合电网工程项目的特点,构建了BP神经网络模型,并给出了可行的评价程序。该模型的建立,为预测电网工程的造价水平开辟了新的方法。     

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。     

自组织特征映射神经网络在说话人识别中的应用

Mel频率倒谱系数MFCC在说话人识别中已被广泛使用。本文以MFCC为声音信号的特征参数提取的标准。识别部分采用自组织神经网络的方法进行建模,实验结果表明该方法有较高的识别率。     

基于BP神经网络的政府投资工程委托代建风险分析与评价

代建制是目前各地正在探索的一种新型建设管理模式，它能有效地实现投资、建设、管理、使用职能四者分离的目标．本文对政府投资工程实施代建制的风险来源进行了分析，建立了三层前馈神经网络模型，根据BP算法调整其权值和阀值，进行系统训练并结合输入数据，最终得到风险估计系数，以输出值作为决策依据，为政府投资工程的风险分析提供了一种结合现代算法的新思路．     

自动生成多层神经网络的算法及其在编码中的应用

本文提出了一种多层神经网络自动生成的新算法。对给定的问题,它能够在学习中动态生成一个多层网络,并确定网络的连接方式。通过采用模拟退火的方法,加快了学习的速度。该算法能随时按要求生成神经网络编、译码器,便于处理等长码和变长码问题,还能进行误码纠正,适合于保密通信的需要。     

神经网络技术在舞台升降台控制系统中的应用

PID控制是迄今为止应用最广泛的控制方法,但在实际应用中,其参数整定仍未得到较好的解决.本文把神经网络控制技术应用在舞台升降台控制系统的PID控制中,构造神经网络PID参数自整定控制器,并且通过仿真试验,取得较好的结果.     

应用神经网络理论实现智能控制

本文对新兴学科智能控制，神经网络理论进行了介绍，并给出了几种应用神经网络理论实现智能控制的系统结构     

An Intelligent Approach to Sensory Evaluation: LVQ Neural Network

IntroductionAsanimportantaspectofproductQualityControl,sensoryevaluationtraditionallydependsonexpertassessmentorpanelassessment.Butitsresultsisstronglyrelatedtosomeuncertainfactorssuchascapacityofpanelist,individualsownpreference,emotionalstateandsoon.Thecostofevaluationisrelativelyhigh,anditisnoteasytoassessagreatquantityofsamples.Therefore,thereisanobviousrequirementforsomemoreobjectiveandfasterapproachesforsensoryevaluation.Sensoryqualityindexes,suchasmouthssensetobeer,stimulationtocigare…     

概率神经网络在导弹自动驾驶仪故障诊断中的应用

首先分析基于PNN网络进行某型导弹自动驾驶仪故障诊断的可行性,并研究诊断方法的思路和建立故障诊断网络的过程。然后建立自动驾驶仪I通道故障诊断的PNN网络,并进行诊断仿真。仿真结果表明,建立的故障诊断PNN网络具有较高的故障诊断正确率,诊断效果要优于BP神经网络,满足用于导弹自动驾驶仪故障诊断的要求。