基于BP神经网络的县域人才资源管理风险研究

县域人才资源对于县域经济社会的发展起着非常重要的作用,应把其放在全县工作的重要位置。由于社会发展各种因素的影响,目前县域人才资源的管理工作仍存在着一定的风险,而对风险的防范必不可少。根据在县域人才资源管理工作中常见的风险因素,基于BP神经网络构建风险模型,对其中潜在的风险因素及时预警分析。结合模型的训练与检测,该模型具有较好的准确性,能够对县域人才资源管理风险进行预警。     

基于BP神经网络的网络智能诊断系统

随着计算机网络的发展，网络维护与管理日趋复杂。故障诊断就是对网络运行状态进行检测，并对出现的故障进行处理。随着人工智能理论的发展，要求把智能技术引入网络故障诊断领域，其中人工神经网络能比较准确地完成网络智能诊断任务，特别是目前广泛采用的前向多层神经网络模型(BP模型)。文章对BP神经网络故障诊断系统进行研究和设计，并通过实例进行仿真试验，结果证明该系统对网络故障的智能诊断有较高的实用价值。     

基于混沌蚁群算法的BP神经网络训练研究

针对BP学习算法依赖于初始权值的选择和只能处理具有求导或者梯度特性目标函数,导致函数逼近误差较大的缺点,基于适值理论,建立了混沌蚁群算法模型.采用实值编码,把BP神经网络的权值和偏值作为混沌蚁群算法搜索的蚂蚁空间位置;设置合适的适值函数,对BP神经网络权值进行训练,并将其应用于曲线拟和.分别用混沌蚁群算法对不包含噪声的BP神经网络和包含噪声的BP神经网络进行了训练仿真,对仿真结果进行分析,取得了很好的效果.     

基于LabVIEW实现的BP神经网络

图形化编程环境Lab VIEW编写图形化语言程序可以有效提高设计者的编程效率。人工智能可以利用计算机模拟人类大脑的思维。基于Lab VIEW编写的BP神经网络,可以方便灵活的应用于人类的各种生产经营活动。     

BP神经网络在地铁工程项目风险评价中的应用

地铁工程项目施工中不可避免会遇到风险,建立风险指标评价集对地铁工程项目进行综合评价,旨在使管理者能够事前对风险有充分的了解,在此基础上积极应对。本文针对传统的项目风险评价技术的不足,将BP神经网络引入到地铁工程项目风险评价中,建立风险评价指标体系并且设计BP神经网络模型,通过matlab工具箱并结合工程实例,实现了BP神经网络在地铁工程项目风险评价中的应用。     

基于BP神经网络的引线键合模型

提出了一种基于BP神经网络的新建模方法.利用MATLAB神经网络函数建立网络,通过组合不同参数,将50组训练样本输入网络多次训练,比较结果误差及训练步数、时间,确定了最佳网络结构及参数设置值,建立了引线键合模型.采用训练样本外的10组实验数据对模型进行验证,分析多种误差.验证结果表明,该方法对建立引线键合模型是有效的、可行的,有着较高的精确度.     

基于遗传算法的BP神经网络技术应用

目前,传统的BP网络算法可以很精确地接近非线性函数,但是仍然存在着两大缺点,就是收敛速度缓慢与极易陷入局部最小值。而基于遗传算法的神经网络技术的提出可以很好地解决这个问题,通过仿真实验对比之后我们可以发现它能够很好地将两者进行有机融合,加快收敛精度与收敛速度。     

基于BP神经网络的民用航空航段安全风险评估

基于反向传播（BP）神经网络,建立了民用航空航段安全风险评估模型。采用MATLAB软件并通过某航空公司A320机型的实际飞行数据,实现神经网络模型的训练与检测,误差在可接受范围内。试验结果表明,该评估模型能够体现和反映航段安全风险。同时,基于此模型建立了航段安全风险评估原型系统,为航空公司进一步实施安全管理以及民航局履行政府安全监管职能提供科学手段和工具。     

基于遗传BP神经网络的备货型企业销售预测应用

为了提高备货型企业销售的预测精度及速度,笔者提出了将BP神经网络和遗传算法相组合的预测模型。利用遗传算法的全局搜索能力优化BP神经网络优化的初始权值和阈值,然后通过BP神经网络自我学习模式获得预测结果。最后通过实例验证该模型的有效性,把遗传BP神经网络的预测结果与BP神经网络的预测结果进行对比。结果表明,该方法较BP神经网络具有更高的预测精准度,能为企业生产销售及科学管理库存提供科学依据。     

基于BP神经网络地图符号的识别

点状地图符号的识别是地图自动识别的重要研究内容之一。研究了基于BP神经网络点状地图符号的识别,对BP神经网络在数字地图符号识别中的应用进行了详细的介绍,其中包括地图符号预处理的过程,以及改进的BP网络进行地图符号的识别过程。最后,对实验结果进行了展示,表明了改进BP网络算法的实用性和高效性。     

城市内涝预警系统的设计与实现

城市因暴雨来袭导致内涝问题日益凸显,严重威胁人们的生命财产安全。为此,本文以南京市为例研发了城市内涝预警系统。系统采用浏览器/服务器(Browser/Server,B/S)系统架构,基于BP神经网络构建城市内涝水深预测模型。系统包含雷达估算降水服务、历史资料库服务、城市内涝预警服务,实现了雷达估算降水产品的反演、城市内涝基础信息的导入和查询、城市内涝的预测及分级预警服务,能够为城市内涝的快速响应和防洪减灾提供决策支持。     

基于BP神经网络的信息安全风险评估研究

文章首先结合时代背景,浅谈大数据背景下信息安全风险形势,然后提出一种基于BP神经网络的信息安全风险评估体系,对其评估流程及应用方法进行分析,希望对业内可以起到一定参考意义。     

基于BP神经网络的电视节目收视率预测模型

电视节目收视率预测是一种典型非线性预测,收视率在短时间内相对稳定。人工神经网络具有良好的容错性、自适应学习能力以及非线性映射能力,采用人工神经网络做收视率预测精度较高。基于BP神经网络建立了预测模型,并采用软件仿真的方式对预测过程以及预测结果进行分析,实验结果表明采用BP神经网络预测电视节目收视率是可行的。     

基于BP神经网络的成本预测

分析了人工神经网络解决成本预测的可能性。介绍了BP神经网络用于非线性预测的基本原理和算法步骤。采用matlab试验方法,对某企业总产量与总成本进行仿真,对比了回归分析法和BP神经网络的预测结果。实验结果表明,BP神经网络预测算法具有较高的预测精度。     

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BP神经网络的精细化营销研究

通过对精细化营销与人工智能神经网络的研究,构建出基于BP神经网络的客户细分模型,完成对客户消费行为特征的细分和精细化营销策略的设计。最终通过实证研究,设计出某移动通信公司的精细化营销策略。     

基于BP神经网络的数字识别研究

为了提高数字识别的准确性和可靠性,将BP神经网络应用于数字识别,并考察了网络结构对系统实时性、识别效果的影响以及初始权值对收敛速度的影响,选取了最佳的隐层节点数和权值初始化函数,实现了基于BP神经网络的数字识别系统。利用MATLAB进行仿真实验,实验结果表明该系统能够实现对数字的有效识别。     

基于BP神经网络的图书编号识别

随着自动化管理水平的提高,在图书管理方面也都采用了计算机自动识别技术来代替传统的人眼识别、手工记录的操作方式.神经网络(Artificial Neural Network)是一种模拟人脑神经元细胞的网络,运用大量的处理部件,由人工方式建立起来的自适应非线性动态系统,他能在一定程度上模仿生物神经系统的智慧和功能,因此被广泛应用于信息处理和模式识别等领域.     

基于BP神经网络的发动机故障诊断研究

对基于BP神经网络的电控发动机故障诊断进行了初步研究,提出了BP神经网络的结构。举例建立了基于神经网络技术的点火系的故障诊断模型并对诊断系统进行系统测试和做出评价。     

基于BP神经网络的智能制造系统图像识别技术

研究了基于BP神经网络的智能制造系统图像识别技术。在当前制造业系统设计中,由于图像资源结构复杂,通过BP神经网络,有助于提取图像特征、优选特征向量组成方案,从而优化实现智能制造系统图像识别技术。该文基于BP神经网络设计了一个智能制造系统,并采用B/S模式设计系统结构,制造系统的图像识别技术,可以降低系统在使用过程中18.0的冗余度,同时也提升该系统12.0%的应用性能。结论表明,基于BP神经网络设计实现智能制造系统图像识别技术,可以使系统的平台更具智能性,符合制造业信息化发展要求,提升智能制造系统图像识别性能。