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。     

基于BP神经网络的营销绩效评价研究

为适应信息经济时代中企业激烈的竞争,建立了基于神经网络的营销绩效评价体系,提出了运用BP神经网络对营销绩效进行评价的方法, 并结合实例进行分析,为企业的营销绩效评价提供参考.     

基于BP神经网络模型的企业综合绩效评价方法研究

以平衡计分卡法为基础构建了企业综合绩效评价体系，重点介绍了BP神经网络模型在此企业综合绩效评价体系中的应用方法和步骤，最后对该方法的优缺点进行了分析．     

基于BP神经网络模型的企业综合绩效评价方法研究

以平衡计分卡法为基础构建了企业综合绩效评价体系,重点介绍了BP神经网络模型在此企业综合绩效评价体系中的应用方法和步骤,最后对该方法的优缺点进行了分析.     

基于BP神经网络模型的高校收费标准分析

为了预测高校的收费标准,选取2006年全国高校综合排名前30的高校作为样本,通过对影响高校收费的6个主要因素的比较、分析与统计,得出各个因素的量化值,将该量化值用于BP神经网络收费模型的训练与检验中,从而建立一个相对优化、合理的收费预测、指导模型,为在教育政策改变的情况下,制定出适应不同地区、不同专业以及不同培养要求的高校收费标准。     

弗兰克-赫兹实验的BP神经网络处理方法设计

经过训练的BP神经网络可以通过调整连接权重按预定精确度逼近任意非线性函数,利用这一特点可对非线性函数关系进行拟合.利用BP神经网络设计了程序对弗兰克-赫兹实验数据进行处理,结果显示该方法有较高的精确度,拟合效果良好.     

基于混合BP神经网络农业旱灾脆弱性评估模型初探

根据区域灾害脆弱性理论,农业旱灾是致灾因子干旱与农业旱灾脆弱性共同作用的结果,脆弱性的存在是农业旱灾发生的主要原因和重要因素.从自然环境和社会经济分析农业旱灾脆弱性的影响因素.提出混合BP神经网络算法,运用MATLAB实现农业旱灾脆弱性快速模拟评估,建立基于混合BP神经网络农业旱灾脆弱性评估模型.     

基于BP神经网络太阳影子定位问题研究

对于直杆太阳影子的定位问题,根据地理知识建立太阳影子和各个物理量之间的函数关系模型,在该模型的基础上利用BP神经网络良好的非线性拟合能力和自学习能力,由直杆太阳影子反演出直杆可能所在地理位置和所测日期。     

基于正交实验的BP神经网络预测研究

用不同的L9(34)正交实验方案结果作为训练学习样本集，对BP神经网络预测应用过程的策略进行了探讨，结果表明：完备的正交实验样本集是基本训练学习单元，在完备的正交实验样本集上添加或减少样本数量，所预测的结果是不可靠的；在同一类型、同一实验的条件下，完备的信息量大的正交实验样本集，能以很高的精度预测完备的信息量小的正交实验样本集；提出了一条新的实验设计思路——通过实验得出一个完备的正交实验样本集，通过计算机用BP神经网络就可以把与已知样本集有相同影响因素和水平的所有样本的值以相当高的精度预测出来，从而大大节省时间和劳力。     

基于MATLAB的BP神经网络在清洁生产审核中的应用

BP网络模型的实现需要掌握计算机编程语言及较高的编程能力,这在一定程度上不利于神经网络技术的推广和使用,而MATLAB软件提供了一个现成的神经网络工具箱(Neural Network Toolbox,简称NNT)。运用MATLAB的神经网络工具箱(NNT),结合清洁生产技术特点,建立了清洁生产审核企业清洁生产等级自动确定的BP网络模型,讨论了基于MATLAB的BP网络应用于清洁生产审核的可行性和使用价值。     

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。     

基于模糊神经网络的企业绩效评价方法研究

针对传统企业绩效评价方法的一些不足,把模糊神经网络方法引入企业绩效评价领域。同时借鉴财政部等六部委颁布的国有资本金效绩评价指标体系,构建本文的评价指标。本文采用基于模糊神经网络的分层次评价方法,用BP神经网络训练财务指标,用模糊神经网络训练非财务指标,最后再构建一个模糊神经网络评价模型,得出企业绩效的评价值。实证结果表明此方法有效可行,且具有较高的准确率。     

基于改进的BP神经网络的地下水水质评价研究

运用人工神经网络的理论和方法,建立地下水水质评价的BP神经网络模型。根据《地下水质量标准》(GB/T14848—1993),通过训练该模型对昆明盆地实测12个孔隙水井的地下水水质进行评价,并与层次分析法的评价结果进行了比较。对比结果表明,用BP神经网络模型评价地下水水质是可行的,该模型训练速度快、精度高,能如实地评价地下水质情况。     

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.     

基于BP神经网络模型的水质评价方法探讨

运用人工神经网络理论和方法,建立了水质评价的BP神经网络模型,并对长治市10眼水井的地下水水质进行了评价,并与综合指数法、模糊综合评判法的评价结果进行了比较。结果表明,用BP神经网络模型评价水资源水质是可行的,为水资源水质评价提供了一个新的方法。     

BP神经网络在高校图书馆网站评价中的应用

提出一种新的基于BP神经网络的高校图书馆网站评价方法,克服了以往评价方法的缺点,保证了评价结果的客观准确。     

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.     

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。