基于BP神经网络的教学质量评价模型

采用了BP神经网络的原理用于教学质量评价,建立了教学质量评价模型.构建了神经网络评价模型的结构,通过仿真和实例表明了评价模型的有效性,为全面、公正、科学地评价教学工作提供了一种新方法.     

基于BP神经网络的教学质量评价

基于MATLAB设计神经网络评价流程,以3层BP神经网络进行教学质量评价,其中隐含层的传递函数为tansig,输出层的传递函数为purelin．为保证网络的泛化能力,在训练样本的选择上,选择比较有代表性的数据,打乱顺序,对数据进行归一化预处理;训练函数采用Levenberg—Marquardt算法,选择学习速率为0．01,网络训练误差为le^-5,训练次数1000次,步长选择为10．成功训练神经网络后,对给出的4组数据进行了预测,画出预测拟合及误差分析图形．结果表明：在设计BP神经网络模型的基础上,采用合理的样本数据,神经网络就会通过训练样本,学习到样本的有关环境本身的内在规律性,对输入给出正确的反应,以实现教师的教学质量评价．     

基于BP神经网络的军校课堂教学质量评价模型

以现代军事教育教学理论为指导,结合军队院校实际,建立军校课堂教学质量评价指标体系;利用神经网络的结构特性和自学习功能,提出基于BP神经网络的军校课堂教学质量评价模型.通过实例进行分析和计算,证明该模型能够避免传统分析评价教学过程的复杂性,具有方便、准确、可靠、快速的特点.     

基于BP神经网络模型的森林空气质量评价

为解决森林地区的空气评价问题,基于BP神经网络技术进行建立森林空气质量评价模型的研究,根据森林空气低污染、负离子高含量的特点,以SO2、NO2、PM10、O3和负离子为评价指标建立模型,并运用MATLAB工具软件实现.以伊春五营森林和城镇空气质量数据为实例,对模型进行对比检测,评价结果分别为9.13和8.56分,表明模型实用且可行.     

基于BP神经网络的工程项目安全耐久性评价

通过对人工神经网络的分析，结合工程项目安全耐久性评价，将BP神经网络的技术应用于拟建工程项目安全耐久性的评估中，可以实现在项目建设前期对工程项目质量等指标的客观定量评价，为工程项目建设的决策提供有效的依据。     

基于BP神经网络模型的水质评价及预测

利用BP神经网络模型对水质的评价及预测进行了研究,克服了传统评价方法工作量大,而且主观性较强的不足,测评结果客观、准确,过程中不需要对监测数据进行很复杂的预处理,工作量小。     

基于BP神经网络的换档品质评价方法

换档品质评价方法的研究是应现代车辆自动变速技术发展需要而提出的前沿研究课题,其评价过程可视为一个非线性动态系统。BP神经网络的非线性系统辨识,能够逼近任意一个非线性函数。通过确定换档品质评定指标,利用BP网络训练获得的数据样本,从而建立主观、客观评价标准之间的联系;利用Matlab/Simulink完成换档品质评价方法的客观描述并进行仿真。通过与实验结果对比,证明这种方法能够有效真实地评价换档品质并与传统主观评价方法具有很好的一致性。     

一种改进BP神经网络模型的新方法

介绍利用自组织神经网络模型及算法对已知样本和未知样本进行聚类,然后将聚类中的样本分别提交给多个BP子网处理来降低BP网络学习复杂度,提高网络准确度的新方法。     

基于多层BP神经网络的财务风险预警模型构建

首先筛选引发财务危机相关因素,建立财务风险预警指标体系.分析BP神经网络的隐含层数及结点数对网络分类能力的影响,构建基于多层BP神经网络的财务风险预警模型.进行了M atlab仿真实验,以验证所建模型的可行性、有效性及合理性.     

基于遗传BP神经网络的磁流变悬置模型辨识

为克服误差逆向传播算法的多层前馈型BP神经网络收敛速度慢、局部极小化问题,提出用遗传算法(GA)的全局搜索能力寻求最优的BP神经网络权值和阀值,以提高神经网络的收敛速度和克服局部最优。以磁流变液压悬置动态特性试验结果为数据样本,分别用未优化的BP神经网络和优化后的GA-BP神经网络对磁流变液压悬置正、逆模型进行辨识。结果表明,相对于BP神经网络,GA-BP神经网络具有更高的辨识精度、更快的收敛速度,在磁流变液压悬置数学模型辨识方面具备更优的性能。     

基于BP神经网络的工程项目风险评价

工程项目风险评价是工程项目管理的一个重要环节,将神经网络理论引入工程项目风险评价,建立了工程项目风险评价的BP神经网络模型,并通过实例对模型进行了验证。     

基于数据挖掘的BP神经网络模型的一种改进算法

数据挖掘方法的人工神经网络是一种新的数学建模方式.传统方法对非线性数据的预测不易找到简单而有效的模型,神经网络的提出为处理非线性问韪提供了比较好的方法.针对BP算法的局限性提出了改进的BP网络模型,通过对CSP质量指标的预测结果与传统的BP模型比较,结果表明,改进的BP算法提高了学习效率,网络有较好的泛化能力,而且预测更可靠.     

基于BP神经网络模型的温度预测方法

车间里特定高温环境下对多点的温度监测数据是风机是否工作的重要参数。为了能更好地保护风机,提出一种基于BP神经网络来分析预测温度变化趋势的方法,达到了减少风机工作时间,延长风机寿命的效果。     

基于BP类神经网络的化学生物絮凝工艺模型研究

运用BP类神经网络建立化学生物絮凝工艺模型,考察了单一的多输入多输出(MIMO)和多输入单输出(MISO)模型的适应性.研究表明,MISO模型的预测相对误差均在9.0%以下,低于MIMO模型.采用多输入单输出的MISO模型组合建立化学生物絮凝工艺模型是合理的,能够用于实际工艺控制的需要.该项研究为实现化学生物絮凝工艺的优化设计与控制提供了可行的途径.     

基于BP神经网络的火电工程项目风险评估模型

应用BP神经网络对火电工程项目风险进行评估。先建立评估模型,再求出模型中误差函数调节的连接权值和阈值,并将输出层作为网络结果输出。其训练网络的样本集为可信度高的权威性评价结果,可通过专家对以往类似装备研制过程的数据进行总结得到。将训练的权值和阈值储存,对拟评价的项目进行预测。模型自学习、自组织适应能力和强容错性能较强,可提高评估的可靠性,使结果客观。     

基于BP神经网络的彩色温度软测量

高温物体的温度不同,通过数码相机摄取的高温物体的颜色也不同,由此提出一种基于神经网络的图像颜色测温方法.选取RGB模型的R、G和B作为模式特征向量,用BP网络拟合高温物体的颜色和温度之间的非线性关系.实验结果表明,该方法精度高,运行速度快,切实可行.     

BP神经网络在移民安置效果评价中的应用

水库移民安置涉及社会、经济、环境、自然资源等诸多领域,是一个多层次、多目标、多属性的复杂系统工程.因此,移民安置效果尤其是生活水平的评价一直是移民理论研究关注的重点.依据神经网络理论,利用模糊综合评价法生成训练样本,建立了基于BP神经网络的移民安置效果综合评价模型.仿真试验表明,该模型评价结果合理,模型操作简便,具有很好的应用价值.