BP神经网络优化网络科技文献共享评价体系

以网络科技文献共享的评价为对象,构建初选指标结构,对指标体系优化的主流评价方法进行研究及综述,在分析了各个评价方法的优劣的基础上确定运用BP神经网络的方法对初选的指标体系进行优化。然后基于BP神经网络对指标体系进行优化的方法及过程进行了论述。最后利用BP神经网络方法求取各项指标的权重,分析各个指标在整个指标体系中的重要程度,修改初选指标体系,进而达到优化的目的。     

基于BP神经网络的高校实验技术人员绩效评价模型

针对高校实验技术人员绩效评价具有多目标、多层次和多因素等特点,提出基于BP神经网络的高校实验技术人员绩效评价模型,并进仿真实验。该模型将实验技术人员的评价指标量化后作为输入层,以实际评价结果为输出目标,通过样本训练BP神经网络,运用训练好的BP神经网络对实验技术员的绩效进行综合评价。该模型输出值与实际目标值及真实评价值都相当接近,得到较为满意的评价结果。     

基于改进BP神经网络的地下水环境脆弱性评价

地下水环境脆弱性具有模糊特性,现有的地下水环境脆弱性评价方法普遍采用加权评分法和模糊数学方法.加权评分法在评价因素权重的确定上人为性较大,并且该方法不能反映各评价因素指标值的连续变化对地下水环境脆弱性的影响;模糊数学方法在评价因素权重的确定和隶属度函数的构建上存在着不足.为此,建立了地下水环境脆弱性的改进BP神经网络模型.黄淮平原宁陵县的应用结果表明,改进BP神经网络法训练速度快、精度高,能较好地解决非线性的模式识别问题,如实地评价地下水环境的脆弱性.     

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.     

基于乘客感知的公交车线路服务质量评价模型

针对传统公交车服务质量评价方法的局限性,提出基于乘客感知的普适性因素权值分析方法.首先以相关乘客作为专家并分组,建立基于乘客感知视角的专家权重确定方法,得到专家权重及指标综合权重.然后以上述多组数据作为先验样本进行 BP 神经网络的训练、测试与验证,从而获得可供推广的城市公交线路服务质量评价AHP-BP神经网络模型.最后以沈阳市某条公交线路为例展开实证研究,结果表明该模型在充分反映乘客感知服务质量因素的同时,降低了主观评价的随意性,给出了特定公交线路服务质量改进方向.     

运用层次模糊法进行工程项目业主风险评价

运用层次分析法建立综合评价指标体系,确定各评价指标的权重;运用模糊决策法确定风险等级,进行综合评判．由于只需对单个因素进行分析,通过对不同专家组对风险的不同认识的综合及其程度模糊判定的量化确定风险的级别,保证了风险评价方法的科学性、客观性和合理性．     

基于改进BP网络的房地产投资环境评价模型

对房地产投资环境的评价是房地产公司进行投资决策,获得投资效益的重要依据．传统的投资环境评价方法都是在固定权重的情况下对投资环境进行评价,主观性强．本文运用BP神经网络构建房地产投资环境评价模型,提高了评价的智能化程度,并针对BP网络的缺点,提出了改进方法．     

基于BP神经网络的黄河口海水入侵程度评价研究

基于BP神经网络,以Cl-、矿化度、电导率和地下水位为黄河口区域海水入侵评价指标,建立了具有8个隐含层节点、3层网络的海水入侵程度评价模型。应用海水入侵程度评价指标的各级评价标准作为模型的训练样本和检验样本,对BP神经网络进行训练和检验,并对黄河口区域的海水入侵程度进行评价。结果表明,BP神经网络对检验样本的模拟输出和期望输出一致,黄河口区域海水入侵程度比较严重。     

基于熵权–VIKOR及AGA-BP模型的企业绩效评价研究——以我国上市物流企业为例

针对现有的企业绩效评价研究存在评价指标体系维度单一、评价结果时效较短、缺乏对企业未来绩效水平的探讨等问题,以我国上市物流企业为例,从财务及非财务角度构建了我国上市物流企业绩效评价指标体系,并通过熵权–VIKOR算法确定了各评价指标的权重以及各样本企业的期望绩效值。同时,采用自适应遗传算法（adaptive genetic algorithm, AGA）对传统的BP神经网络进行优化,构建了基于AGA-BP神经网络的企业绩效评价和预测模型。最后以36家样本企业数据为基础,对该模型进行训练和测试。测试结果证明了基于AGA-BP神经网络的上市物流企业绩效预测模型的有效性和实用性。     

BP神经网络对滑坡稳定性评价的非线性方法

分析了滑坡稳定性评价方法,确定了影响滑坡稳定性的相关因素,运用BP神经网络建立了滑坡稳定性评价模型．经应用表明,该模型精度很高．将该模型用于预测巴河流域的相关滑坡稳定性,其结果与实际相符。     

基于遗传神经网络的城镇基准地价评估应用——以广西灌阳县为例

提出了一种融合遗传算法与BP神经网络的城镇基准地价评估模型。该模型以正方形网格作为基本评价单元,以遗传算法优化BP神经网络连接权值,以BP神经网络训练样本数据,实现其他网格地价的模拟与预测。结果表明,遗传算法可以有效增强BP神经网络快速学习网络权值能力和克服收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题,BP神经网络的网络训练学习与自适应性符合处于动态变化的土地价格发展要求,呈现出广阔的应用前景。     

基于BP神经网络模型的大众健美操成绩非线性相关分析

确定了分项评价指标及其标准,具体包括以下9个指标:准确性、整齐性、弹性、协调性、稳定性、控制力、健康性、统一性和和谐性.建立了包含输入层,隐含层和输出层的三层BP人工神经网络模型.结果表明,该模型能够很好地反映9个分项指标的成绩与总体成绩之间的非线性关系.各个样本的预测值与真实值十分接近,相对误差在5%上下波动,网络训练成功.表明BP网络经有效训练后应用于竞技健美操成绩评价具有较高的预测精度和良好的泛化能力.     

基于熵权-离差的GA-BP神经网络编程能力评估方法

针对在线评测系统中缺少对学习者编程能力的客观反馈和评估指标权重难以确定的问题,建立遗传算法(genetic al-gorithm,GA)优化反向传播(back propagation,BP)(GA-BP)神经网络的编程能力评估模型.通过对在线评测系统的数据进行挖掘,提取编程能力评估指标,采用双参数平衡熵权法和离差最大化法的客观组合赋权方法确定指标权重以及编程能力评估值,将评估值作为GA-BP神经网络的期望输出,并与单一BP神经网络确定的编程能力评估结果进行比较.研究结果表明,利用该模型能够实现对学习者编程能力的评估且评估结果更准确.     

东坡井田矿井构造的人工神经网络定量评价

以东坡井田为例介绍了人工 神经网络方法在矿井构造定量评价中的应用。首先在分析了东坡井田矿井构造主要影响因素基础上,确定了12个指标作为指标;然后详细叙述了神经网络输入层、隐层及输出层神经元个数的确定以及利用有序的质量最优分割方法和插值法得到训练样本;最后经过学习对网络进行训练,利用此网络对划分出的东坡井田的评价单元进行评价取得了良好的效果。     

基于蚁群神经网络船舶发电机故障诊断

BP神经网络在船舶发电机故障诊断中有广泛的应用,但由于BP网络采用的是沿梯度下降的搜索求解算法,存在收敛速度慢、且容易陷入局部极小等问题,给故障诊断带来不便.为此,采用蚁群优化算法代替反向传播算法训练神经网络的权值和阈值.以船舶发电机中的同步发电机为例,利用训练后的蚁群神经网络对其进行故障诊断,并把BP神经网络和蚁群神经网络的训练和诊断结果相比较,结果表明蚁群神经网络具有较好的训练性能、收敛速度、诊断精度和良好的故障识别率,应用于船舶发电机的故障诊断中,具有较好的应用前景.     

基于BP神经网络模型的临汾市县域经济发展水平差异的测定与分析

根据区域经济学的相关理论,选取了8个与临汾市县域经济发展水平关系密切的指标,在BP神经网络工具箱的支撑下,构建临汾市县域经济发展水平的BP神经网络评价模型,并通过对频数分布特征及反映区域差异的总体指标的分析,表明临汾市县域经济发展水平空间分异显著.     

基于遗传与BP混合算法神经网络预测模型及应用

提出用遗传学习算法和权重调整BP算法相结合的混合算法来训练模糊模式识别神经网络预测模型；即先通过遗传学习算法进行全局训练，再用权重调整BP算法进行精确训练，使网络收敛速度加快和避免局部极小。作为实例，以新疆雅马渡站的实测径流资料和相应的前期4个预报因子实测数据作为样本进行训练并用以预测雅马渡站的年径流量。结果表明，该方法具有收敛速度快和预测精度高的特点。     

泥浆泵液力端故障诊断技术研究

通过对现有的泥浆泵液力端故障诊断技术的分析研究,并结合泥浆泵的结构及工况特征,提出了振动信号统 计指标与神经网络相结合的液力端故障诊断方法。该方法选取振动信号的有效值、方差、峰值指标、脉冲指标、峭度指 标和裕度指标作为表征液力端振动信号的特征指标;采用动态数据采集仪、压电式加速度传感器采集振动测试信号, 并计算得出振动信号平均特征量;然后通过对振动信号特征指标的归一化处理,构建BP 网络和设置网络参数,将经 归一化处理后的时域统计指标作为训练样本,输入到构建的BP 网络中进行网络训练;经过训练,使BP 网络满足预定 的精度要求。现场应用诊断误差分别为：0.007 7,0.017 9,0.017 7,0.021 6,说明构建的BP 网络的性能能够满足故障 诊断要求。利用统计指标和BP 神经网络结合的故障诊断方法,对泥浆泵故障诊断具有较准确的识别效果,可应用于 泥浆泵液力端的故障诊断。