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.     

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神经网络的高校教师教学质量评价模型

针对目前大多数高校采用单一的教学评价机制来衡量教师教学质量的片面性,在充分考虑被评对象的差异性、评教主体的单一性以及评教方法的难操作性的基础上建立了全方位教学质量评价体系,构建了综合评价体系及2个体系下的7个二级指标,并以此为基础建立两级神经网络。训练结果表明:该网络能较好地拟合训练数据,预测效果显著,说明基于神经网络的教学质量评价模型是合理可行的。     

基于改进BP神经网络模型的电力工业可持续发展综合评价研究

利用附加动量法和自适应学习速率,对传统的BP神经网络算法进行了改进,建立了基于改进BP神经网络的多指标综合评价模型,并将其应用到北京市电力工业可持续发展综合评价研究中去。改进后的神经网络评价模型,大大减少了学习次数,有效防止了网络陷入局部极小值;摆脱了评价过程中人为因素及模糊随机性的影响,同时能保证评价结果的准确性,是一种智能的评价方法。实例运算得出令人满意的评价结果,证明了这种方法的有效性。     

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。     

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神经网络的风机转子故障诊断

应用BP算法对转子进行故障诊断，首先论述了BP算法的基本原理，然后提出了输出模式矩阵的改进方法，既将常用的单位矩阵来表示的故障模式转变为二进制结构，由此简化了网络结构，明显减少了样本训练次数，提高了计算故障诊断中对单一故障尤为有效，最后通过实例进行分析，证明这一方法对提高运算速度十分有效。     

The tool for building an NN based on improved BP algorithm

0　ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＢａｃｋ ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍ (ＢＰ)ｉｓａｖｅｒｙｕｓｅｆｕｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎｍａｎｙａｓｐｅｃｔｓ.Ｂｕｔｉｔｈａｓｔｈｅｆｏｌｌｏｗｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｓ:①Ｔｈｅｌｏｃａｌｌｅａｓｔｐｒｏｂｌｅｍｉｎｅｖｉｔａｂｌｅｄｕｅｔｏｉｔｓｎｏｎ ｌｉｎｅａｒｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ②Ｔｈｅｓｌｏｗｃｏｎｖｅｒｇｅｎｔｓｐｅｅｄ③Ｌａｃｋｏｆａｃａｄｅｍｉｃｇｕｉｄａｎｃｅｆｏｒｔｈｅｈｉｄｄｅｎｎｏｄｅｓ’ｎｕｍｂｅｒｃｈ…     

基于质量认证的ERP推进策略研究

分析了企业实施ERP失败的主要原因,阐述了ISO9000质量认证体系的涵义,并在此基础上分析了在质量认证的基础上推行ERP的优势,提出了在质量认证的基础上推行ERP的具体步骤及推行ERP的策略.     

基于BP神经网络的路用聚合物纤维沥青混凝土性能研究

引入BP神经网络算法,在大量试验数据研究的基础上,对添加聚合物纤维的沥青混合料的马歇尔稳定度进行测试和分析,提出最佳纤维用量和最佳沥青用量;并应用该网络系统对添加纤维后沥青混合料的抗剪切强度进行预测,定量说明添加聚合物纤维对沥青混合料高稳定性的影响.     

改进BP神经网络在特装修理费用预测中的应用

海军舰船特装修理费用影响因素多，各因素作用机理不明晰，建模预测难度大。BP神经网络对于解决这类“黑箱”问题优势明显，可通过自我学习训练建立模型。以某型舰船特装修理费用为例，充分利用稀缺的历史数据，运用改进的BP神经网络建立费用预测模型，并进行了特装修理费用预测，预测精度优于传统模型，可应用于管理决策活动中。     

太原华宇购物中心ERP项目实施风险评价研究

ERP技术及其思想逐步为各行业所重用。全面地识别影响ERP项目的风险因素、准确地做出风险评估并及时地采取相应的风险控制措施,就可最大限度地降低企业ERP项目的实施风险。论文首先介绍ERP项目实施风险识别的相关理论,又利用未确知测度理论建立ERP实施风险评价的数学模型,论文最后以太原华宇购物中心ERP项目实施为案例,应用建立的数学模型对该企业实施ERP项目过程中存在的风险进行了评价,并提出规避ERP实施风险的建议。     

电力企业ERP实施的过程成熟度研究

引入第三方咨询是电力企业ERP建设的主要形式,但由于实施顾问过程控制不力、缺乏度量等原因,使得ERP实施存在巨大的风险.借鉴CMM中软件质量保证的思想,引入过程成熟度的概念,通过ERP实施阶段细分、设置关键控制点、配置检查表、计算成熟度等方法对ERP实施流程进行质量监控,使质量过程具有可见性,以促进ERP实施的成功.     

制约纺织企业实施ERP的因素

本指出了纺织企业实施ERP系统的意义，分析了纺织企业实施ERP的制约因素，提出了实施ERP系统的前提条件、方法及措施。     

ERP风险分析与实施策略

ERP是新一代体现了先进管理思想和方法的管理信息系统,需要有与其相应的实施条件.本文结合ERP应用现状分析,讨论了在现有条件下我国企业ERP建设中可能面临的共同风险,并探讨了相应的对策和实施策略.     

高校ERP实验教学系统的设计与实现

结合高校ERP实验教学的需求,设计了基于．NET平台的C／S结构的ERP实验系统。该系统功能完整,包括主生产计划、物料需求计划、能力需求计划、物料清单、采购管理、库存管理等主要模块。对系统进行了功能结构分析、业务流程设计,建立了数据库模型,采用C#语言和MSSQL数据库来加以实现。