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。     

基于人工神经网络的火控系统故障诊断

阐述了人工神经网络的基本原理,研究分析了BP神经网络的缺陷并提出了优化策略。在此基础上,将BP神经网络应用于火控系统故障诊断之中,提出了基于此网络的火控系统故障诊断模型、实现方法和优点。     

基于遗传算法的神经网络分类器优化设计

依据神经网络分类器的设计原理，设计了一种有效的遗传算法，实验结果表明：算法优化后的神经网络分类器不但学习速度快，还能保证分类精度．     

美元/欧元汇率的趋势与波动分析及区间预测

对美元/欧元汇率进行趋势与波动分析并作出区间预测。利用BP神经网络提取趋势,对残差分别运用自回归移动平均模型和广义自回归条件异方差模型分析波动性,将趋势与波动性结合给出区间预测。对2001年7月至2017年10月美元/欧元汇率的研究发现,BP神经网络具有很好的非线性刻画能力,但只有合适的预测精度才能得出较好的预测区间,同时也发现,广义自回归条件异方差模型对波动性的分析效果优于自回归移动平均模型。因此,BP神经网络模型与广义自回归条件异方差模型的组合模型(BP-GARCH模型)更适合时间序列的中长期区间预测。通过调节BP神经网络的参数、误差及预测精度提高组合模型的精度。     

基于MATLAB的神经网络在股市预测中的应用

以道氏三大假说作为理论基础，设计一个三层BP网络，并建立相应的数学模型，以MATLAB为工具，个股上海石化(600688)140天实际收盘价作为样本，对网络进行训练后，预剩10天的收盘价，并计算出与实际收盘价的高差Q＝0．0146，Q已经小到几乎可以忽视的程度。     

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．     

基于细胞状演化神经网络的黄河三角洲区域预测

将细胞状遗传算法（cGA）与反向传播（BP）神经网络相结合，构建了一个细胞状演化神经网络时间序列模型，以1984～2000年间的多时相遥感影像为主要数据源，应用该模型对黄河口地区陆地面积进行预测，并分析了其将来的演变趋势．结果表明，在2001～2010年间研究区域陆地面积将呈现增长与蚀退交替演变、增长高峰逐渐下降的趋势．     

基于遗传算法BP神经网络优化证券组合投资

BP神经网络由于具有对数据大规模并行处理及对知识有较强融合能力的优点,应用范围极广.然而也存在一些致命的缺点(如容易陷入局部极小点),通过遗传算法(GA)与BP网络结合,可以有效地解决该问题.优化证券投资组合的仿真模拟实验结果表明,其优化方案比使用二次规划法更优,该方法更具正确性、高效性和实用性.     

红绿灯控制专家规则及其神经网络实现

在对红绿灯控制系统中专家规则进行分析的基础上，提出了这些规则的模糊数学实现模型，并给出了该模型的神经网络结构及算法。实验表明，该方法用于实时控制是有效的     

BP算法求解多元线性回归模型初探

提出求解多元线性回归模型系数的BP算法，给出该算法的数学描述、推导过程和计算机编程步骤，并结合实例说明。