基于人工神经网络的软件质量评价

为了提高软件质量评价的准确性,参考各软件质量模型中的质量因素,构建评价指标体系并设计了BP网络结构。通过在MATLAB环境下实例仿真,基于人工神经网络的评价结果与期望的结果是一致的,表明该方法能够准确、科学和客观地评价软件质量。     

基于人工神经网络的主机安全量化评估研究

基于人工神经网络的方法对主机安全性能进行量化评估。分析了BP人工神经网络模型的网络结构及学习算法,分析了影响目标主机安全性能的可能因素,并应用BP神经网络模型对目标主机的安全性能进行样本训练及实际测试。基于人工神经网络的主机安全量化评估为评价目标主机的安全性能提供了可行的方法。     

基于改进BP神经网络的电子政务内网信息安全评估方法

为了发现电子政务内网的信息安全隐患,提出一种采用改进反向传播人工神经网络（BP ANN）技术的电子政务内网信息安全的评估方法,基于改进BP ANN建立电子政务内网神经网络评估模型.以电子政务内网主要信息安全指标作为训练样本,对建立的BP ANN评估模型进行学习和训练,找到输入与输出之间的关系,并用样本对训练好的BP网络进行验证.仿真结果表明,评估方法能够较好的为复杂的电子政务内网进行信息安全评估,评估模型稳定且自适应性强.     

基于神经网络的高新技术企业吸收能力评估

知识吸收能力足影响高新技术企业创新能力的重要因素,同时是一个非常复杂的系统.鉴于传统评价方法的局限,研究了人工神经网络技术在高新技术企业知识吸收能力评估管理中的优化应用.在总结分析企业吸收能力的影响因素基础上,建立了吸收能力评价的指标体系.通过引入人工神经网络,提出了一个基于BP神经网络的吸收能力的仿真评估模型,综合考虑了专家意见和要素间的非线性等特点.模型的仿真结果和目标分析结果具有较高的逼近度,从而证明了人工神经网络在高新技术企业知识吸收能力评估中的可行性及其优越性.     

用QFD逆过程法评估软件质量

软件质量是软件的一组固有特性满足用户需求的总和集成。研究了基于软件用户需求特性的软件质量评估的质量功能配置的逆过程法,在已知软件质量特性的条件下,确定用户需求特性值。利用该方法,给出了评估软件质量的过程和数学模型,实例研究表明,该方法是能有效评估软件质量,按照用户需求和评估结果持续改进软件质量,提高用户满意度。     

长周期压力容器的神经网络评估算法

本文提出了一套基于人工神经网络（ANNs）的长周期压力容器安全分析评价方法.本文在对长周期压力容器的腐蚀机理、应力分析及主要失效模式理论研究的基础上,对传统神经网络算法进行改进,提出了基于二次动量项的BP网络算法,实现了对高效准确的安全评估.     

基于模糊神经网络的球队评估系统

如何对一个球队的综合水平进行评估,并对其比赛结果进行预测是一个比较复杂的问题.结合模糊逻辑系统和人工神经网络的特点,将影响球队综合水平的各个因素进行模糊处理以后,采用人工神经网络技术,将评估规则存储于神经网络知识库中.然后运用神经网络方法对球队的综合水平进行评估和比赛结果进行预测.为了提高评估效率,对BP算法进行了适当的改进.实验证明,改进方法能够对球队的综合水平进行评估和比赛结果的预测,结果准确有效.     

基于Android的项目投资风险评价系统设计

目前主流项目投资风险分析方法易受评价人员主观意识、经验,以及知识局限的影响.神经网络具有大规模并行、分布式存储和处理等特点,适合处理需要同时考虑多条件、模糊的信息问题.文章设计了一个基于BP神经网络风险投资评价系统,使用当前主流的Android平台进行设计开发,利用风险评价方法,发挥人工神经网络的优点,克服了其他评估方法带有主观因素的不足.     

BP人工神经网络在闸坝调度管理能力评价中的应用

闸坝调度对于水资源的利用、保护、治理等具有十分重要的作用,本文以闸坝为基本研究单元,构建单一闸坝的调度管理能力评估指标体系,基于BP人工神经网络构建闸坝调度管理能力评估模型. 最后以淮河流域的沙颍河闸坝群为例,进行实例分析验证了提出模型的可行性.     

几种改进的人工神经网络算法比较

文章分别介绍了模拟退火算法与BP网络结合的模拟退火人工神经网络,遗传算法和BP网络结合的遗传人工神经网络以及遗传退火人工神经网络算法。通过仿真实验比较证明,遗传退火人工神经网络和模拟退火人工神经网络的逼近精度高于遗传算法人工神经网络,而遗传算法人工神经网络收敛速度最快。并且随着求解变量个数的增加,基于遗传退火人工神经网络收敛速度高于改进的模拟退火人工神经网络。     

BP神经网络在装备维修保障能力评估中的应用

文章介绍了神经网络的基本原理和方法,在系统分析装备维修保障能力的各种影响因素的基础上,构建了装备维修保障能力评估指标体系。接着详细设计了用于评估装备维修保障能力的神经网络模型,并利用Matlab仿真软件对结果进行了计算和分析。结果表明BP神经网络具有很强的解决复杂非线性问题的特点,适用于对装备保障固有能力的分析和评估。     

一个基于神经网络的信息系统安全性综合评估模型

本文提出了一个将神经网络技术与模糊综合评价法结合的评估模型。首先根据信息系统资产的组成以及安全性因素建立层次性的安全性指标体系,使用层次分析法确定指标权重;然后借助安全工具的测试结果,使用模糊综合评估法构造前向神经网络;最后,使用神经网络的反向传播算法调整指标权重。在此模型的基础上,设计并实现了一个信息息系统安全性评估系统。     

基于BP神经网络和Bagging算法的入侵检测

提出基于Bagging算法集成BP神经网络的入侵检测方法。采用BP神经网络为分类器,以用户的网络连接行为为特征进行检测,为进一步提高BP神经网络的分类性能,采用Bagging算法对BP神经网络分类器进行加权投票。实验表明,提出的方法具有良好的检测性能。     

基于BP神经网络的海军中继级修理能力评估

该文首先介绍了神经网络的基本原理和方法,在系统分析海军中继级修理能力各种影响因素的基础上,构建了海军中继级修理能力评估指标体系。接着详细设计了用于评估修理能力的神经网络模型,并利用MATLAB仿真软件对结果进行了计算和分析。结果表明BP神经网络具有很强的解决复杂非线性关系问题的特点,适用于对维修保障系统等复杂系统的分析和评价。     

基于神经网络的解耦控制方法

本文介绍了BP算法的基本原理及其实现步骤,并将BP算法应用于神经网络解耦器和PID神经网络的训练中,即本文中各个神经网络的训练算法均采用BP算法,提出了一种神经网络在线解耦控制算法,即将神经网络解耦和神经网络PID控制两者结合,对系统进行解耦控制。将解耦与控制结合,既避免了单独采用自适应PID控制时控制效果不佳的问题,又避免了单独采用解耦时原有控制器不能适应变化后的对象问题。最后对一组双输入双输出耦合系统进行了仿真研究。     

粒子群算法优化的BP网络预测软件质量

预测软件质量的技术中,软件建模技术是软件质量评价体系中的关键技术,它可以发现软件中度量数据和软件质量要素之间的非线性关系。BP神经网络能够很好地模拟度量数据和质量要素之间的非线性关系,但是BP网络存在易于陷入局部极小和收敛速度慢的问题,所以提出了用粒子群算法优化BP神经网络,通过优化的BP网络建立软件质量模型,这样能很好地解决BP网络收敛速度慢和局部极小的问题。在实现该进化BP神经网络的基础上,利用28组数据进行实验,并通过与BP模型的结果的比较,验证了该模型。     

基于MATLAB的BP神经网络在猪等级评定中的应用研究*

为了客观评估猪肉各项指标和猪肉等级,采用MATLAB神经网络工具箱中的BP人工神经网络,利用猪胴体图像特征参数和活体猪图像特征参数建立BP神经网络模型。分别用猪胴体图像特征参数样本60个和活体猪图像特征参数样本80个进行了网络训练,并采用不同的BP神经网络隐含层的传递函数和隐含层神经元数量,得到 BP神经网络模型。通过仿真,将仿真结果与人工评估结果进行对比,结果表明BP人工神经网络模型可以评估猪肉各项指标和等级识别。在猪肉胴体图像特征指标下评价猪肉等级准确率达到98%,在活体猪图像特征参数评价猪肉等级准确率达到80%。说明猪肉胴体图像特征比活体猪图像特征参数更能代表猪肉质量品质也符合客观现实;同时也表明MATLAB神经网络工具箱中的BP人工神经网络可以应用在猪的等级评定中。     

软件风险评估量化分析研究

为解决软件风险评估完全凭借专家经验产生的主观性和模糊性问题,提出了基于进化神经网络模型的软件风险定量评估方法.通过研究软件风险评估过程,提出了软件风险评估指标体系模型,同时运用模糊理论将风险因素量化以此作为进化神经网络的输入值.将改进的粒子群算法(PSO)、BP神经网络相结合,构建了基于改进BP神经网络的进化神经网络模型.对提出的模型和改进的算法进行模拟仿真实验,实验结果表明了该方法对软件风险评估量化分析的可行性.     

模糊神经网络在水质评价中的研究

研究水质评价问题,针对水环境保护和治理,由于水质类型和分级标准存在着模糊性,水质因子与水质类型间存在非线性关系,无法建立传统精确的数学模型。为了提高水质评价的准确性,提出模糊BP神经神经网络水质评价模型。利用模糊理论相对隶属度能反映各因子的质量相对状态,对模糊性具有很强的识别精度,可将水质因子模糊隶属度矩阵输入到BP神经网络中,通过非线性分析处理的BP神经网络进行学习和测试,得到输出水质评价等级。实验结果表明,模糊神经网络较传统的水质评价方法具有较高的识别精度,提高水质评价等级的准确性,使评价的结果更具有科学性。