基于BP神经网络的学生数学能力评价模型设计

近年来随着计算机网络技术的发展,BP神经网络模型已被广泛应用于学生数学能力的评价。本文将介绍基于BP神经网络的学生数学能力评价模型。     

基于BP神经网络的学生知识掌握程度的挖掘方法

教师在教学过程中,经常无法及时准确地了解每一个学生对知识点的掌握程度,从而给进一步的教学带来了很多问题。针对师生之间的日常教学过程中普遍存在的这一问题,文章给出了基于BP神经网络的处理方法,利用神经网络处理非线性问题的优势,找到每一位学生在学习过程中对每一个知识点的把握程度,有针对性地给出每位同学不同难易程度和题量的练习题。     

BP神经网络的改进算法及其研究

通过分析标准BP算法的原理,可以发现BP标准算法存在着易形成局部极小而非全局最优;训练次数多使得学习效率低,收敛速度慢;隐节点的选取缺乏理论指导;通过在标准BP算法中引入加动量项法来优化BP算法。实验结果表明,该有效地提高了BP算法的迭代次数,减少误差。     

基于BP神经网络的人才选拔模型设计

在企事业单位中,人才选拔是重要的人力资源管理组成部分之一。传统的人才选拔方法主要依靠管理人员的手工记录和人工评价,随着人才数量不断增多,管理繁杂,人工评价粗略,从而为人才的选拔工作带来困难。所以需要寻找科学的选拔方法,提高人才选拔的效率。本文结合企事业单位的人才选拔工作背景,研究设计了基于BP神经网络的人才选拔模型。     

改进的BP神经网络算法及其应用

为了进一步优化神经网络算法,提高网络神经算法的速率并提高其稳定性,就现有BP算法所存在的收敛速度慢以及容易陷入局部极小值的弊病,我们将进一步通过一般改进算法解决在神经网络结构优化过程中依然无法解决的问题。依据遗传算法的特征,进一步在经过改进的压缩映射遗传的基础上提出了BP神经网络优化方案。泛函分析中压缩映射原理的应用,一方面解决了困扰人们的BP神经网络算法所固有的缺点,显著地提高了神经网络算法的收敛速度,而且解决了BP神经在运行的过程中和网络连接权值初值的取值紧密相连的缺点。经过大量的计算我们得到如下数据:经过优化改进后,训练时间节约了8.3%,训练步数降低了近17.4%。经过大量的研究实验表明:经过改进后的BP神经网络算法取得了良好的效果,十分具有应用价值。     

基于BP神经网络的高校教师科研能力评价模型

通过对高校教师科研能力分析,构建了高校教师科研能力评估指标体系,提出了运用BP神经网进行评估的方法,利用MATLAB对该模型进行了仿真,得到了与专家评定一致的结果。该方法克服了传统评价方法孤立地考虑各项评价指标的缺点增加了指标之间的关联性,使评价结果更符合实际情况。     

基于联想记忆神经网络模型的BP算法

提出一种改进神经网络BP算法的识别训练系统。实验结果表明，基于联想记忆神经网络模型的BP算法，大大降低样本可变系统的网络训练次数。该系统有效降低样本可变系统的网络训练时间，为BP算法应用于对实时性要求高的场合提供算法基础。     

基于改进BP神经网络图像边缘检测的研究

针对传统的边缘检测算法容易产生边缘断裂、不连续等缺点,文中将动量法与自适应学习速率结合起来对传统的BP神经网络进行了改进,并利用该方法对二值图像进行了边缘检测,然后使用神经网络的并行处理模式对灰度图像的8个位面分别进行了检测,最后将提取的结果综合成灰度图像的边缘,实验结果表明,该方法对二值图像和灰度图像的边缘检测较传统的检测方法具有更好的效果.     

改进BP神经网络在物体识别中的应用

针对传统BP神经网络容易陷入局部极小、收敛速度慢和确定隐含层的神经元个数比较困难等缺点,从结构和算法两方面对BP神经网络进行改进。改进后的网络具有较快的收敛速度和较短的运行时间,加强了BP神经网络的学习能力和自适应能力,并将其应用于物体的分类识别,取得了良好的效果。仿真结果表明了此改进方法的可行性和有效性。     

基于BP神经网络的教学质量评估模型研究

教学质量评估对于学校的建设发展具有重大意义和促进作用,是学校面临的机遇和挑战。我们应当采取适当的对策,通过建立适当的评估模型对教学进行评估,通过改革、建设促进学校建设发展上新台阶。     

基于改进BP神经网络的数字识别

针对BP(Back Propagation)神经网络易陷入局部极小、收敛速度慢的缺点,提出了一种新的BP神经网络改进算法.与标准BP算法比较,该系统通过结合附加动量法和自适应学习速率形成新的BP改进算法.附加动量法虽然可以使BP算法避免陷入局部极小,但是对初始值的选取比较敏感,而且选取合适的学习速率比较困难.而自适应学...     

基于改进型BP神经网络的电网负荷预测

考虑到传统的线性电网负荷预测方法的预测精度无法满足现代电力电网管理系统的要求,使用更适用于电力电网负荷的预测任务的非线性BP神经网络算法建立预测模型。由于常规的BP神经网络存在容易陷入局部最优解以及收敛效率低等问题,该文使用模拟退火算法对BP神经网络权值训练算法进行优化,提高预测模型的收敛效率和自学习能力。通过实例对所研究的预测模型进行分析,结果表明,所研究的改进型BP神经网络的训练次数和训练耗时均低于常规神经网络,具有更高的收敛精度,同时改进型BP神经网络预测模型的预测误差明显降低,具有较好的工程应用价值。     

基于BP神经网络的音乐分类模型

针对单一特征难以建立理想音乐分类模型的不足,为了帮助用户找到自己喜欢的音乐,提出BP神经网络的音乐分类模型。首先提取音乐的多种类型特征,便于对音乐信息进行准确描述,然后将这些特征组合在一起作为音乐分类模型的输入向量,通过BP神经网络的智能学习建立音乐分类模型,最后在Matlab 2016平台下进行多个音乐分类实验。结果表明,该模型克服了单一特征提供信息简单的局限性,提高了音乐的分类正确率,而且音乐分类的实时性较好,可以用于网络上的音乐检索研究。     

基于改进BP神经网络的脱机手写文字识别

在MATLAB中构建脱机手写文字识别系统,并利用Levenberg-Marquardt算法对标准BP神经网络的阈值和权值进行优化。经过仿真实验,证明该改进方法克服了在识别过程中BP网络存在的训练时间长、收敛速度慢等缺点,并且提高了系统的识别率,是一种有效可行的BP网络改进方法。     

基于改进贝叶斯正则化BP神经网络模型的网络安全态势预测方法研究

随着互联网的迅速发展,网络安全问题越来越严重,分析及预测网络安网络安全态势,对于网络安全具有重要意义。本文在网络安全态势量化的的基础上,改进贝叶斯算法,提出一种改进型贝叶斯正则化BP神经网络模型的网络安全态势预测方法,通过模拟网络环境进行数据分析,验证了该预测方法可以减小了训练误差和预测误差,提高了对网络安全态势预测精度,证明了该方法的可行性。     

基于BP神经网络的超声波流量计的设计

基于控制器STM32,设计一款以时差法测量管道流量的超声波流量计,为了提高环境适应性和流量测量精度,时差测量采用基于BP神经网络滤波的广义互相关时延估计算法。该算法通过对多个具有特定统计规律的预滤波器的组合优化来对混合噪声进行滤波,其具有自学习调整能力,能够适应动态变化的环境。主要介绍流量测量基本原理、硬件结构以及软件设计,最后通过多种环境下的测试和结果分析,证明了该流量计适应性强、精确度高。     

基于BP神经网络的创新绩效评价模型

针对当前创新绩效评价模型存在收敛效率低以及泛化性能弱的缺陷,提出基于BP神经网络的创新绩效评价模型。对创新绩效评价的指标体系进行构建,并收集相应的创新绩效评价数据,采用BP神经网络模拟人脑对创新绩效数据进行训练,并采用梯度法确定BP神经网络的参数,建立创新绩效评价模型,最后通过仿真实验测试其性能。实验结果表明,该模型提高了创新绩效评价的精度,而且评价速度得到大幅度提高,评价效果明显优于其他模型,具有更高的实际应用价值。     

基于BP神经网络模型的RSSI测距方法研究

针对传统信号传播路径损耗模型接收的信号强度指示(received signal strength indication, RSSI)测距误差较大, 提出了基于反向传播(back propagation, BP)神经网络模型的RSSI测距方法.首先, 研究分析传统信号传播路径损耗模型及测距误差; 其次, 利用BP神经网络构建新的路径损耗模型, 并将该模型应用到RSSI测距中, 对基于BP神经网络模型的RSSI测距方法进行研究; 最后, 通过实验和MATLAB仿真对测距方法进行验证.仿真结果表明:BP神经网络模型的RSSI测距误差比传统信号传播路径损耗模型的RSSI测距误差要小.     

基于BP神经网络的雨滴谱仪设计

为了减小传统雨滴谱观测仪器的体积、重量、成本,并提高雨滴谱的测量精度,提出一种基于等距导电圆环结构的新型雨滴谱探头、Cortex-M3 ARM处理器及高精度低噪声测量电路的雨滴谱仪。雨滴谱仪利用不同直径雨滴引起输出电压的差异进行测量。以Sigmoid函数作为传递函数,利用梯度下降法建立雨滴谱仪的输出电压和雨滴直径的BP神经网络模型,并将基于该模型的算法嵌入ARM处理器,求出雨滴直径。该雨滴谱仪实现了对直径为2.67～5.56 mm雨滴的观测,测量误差小于±0.1 mm。     

基于BP神经网络的高空气象数据挖掘方法研究

针对传统的高空气象数据挖掘方法中存在的数据挖掘深度问题,提出一种基于BP神经网络技术的高空气象数据挖掘方法。采用BP神经网络技术以及小波分析法对数据挖掘模型进行优化,引进协同多分类器算法进行更加精确的数据挖掘,避免数据产生的干扰。提出的基于BP神经网络的高空气象数据挖掘方法提高了数据挖掘的深度,还对数据的特征提取起到了一定的辅助作用。为了验证该方法的有效性,设计了对比仿真试验,将所提方法与传统方法相比较得出,所提方法有效地解决了数据干扰问题,提高了数据挖掘程度。