基于BP神经网络的教学质量评价模型研究

在现有评教体系基础上,结合问卷调查和主成分分析法,简化评价指标,并运用BP神经网络算法构建教学质量评价模型,经实测验证了网络预测结果的有效性和可靠性。     

基于BP神经网络的高校教学质量评价方法

教学质量评价是高校提高教学质量的措施之一。文章首先从使用比较普遍的加权平均法来说明现行的质量评价法所存在的缺陷,接下来进一步将BP神经网络引入到教学质量评价中来,最后,通过实际的例子来说明这种方法的可行性以及有效性。     

基于BP神经网络的图书馆网站评价方法

在建立符合图书馆网站特点的评价指标体系的基础上．探索一种运用BP神经网络对图书馆网站进行评价的方法。概述BP神经网络及其基本原理。并详述基于BP神经网络的图书馆网站评价模型的建立过程,包括神经网络结构的确定、网络学习,以及网络检验等。将该模型应用于实例检验。得到较满意的结果。     

水资源承载力的BP神经网络评价模型研究

针对当前水资源承载力评价方法的不足,提出了基于BP神经网络的综合评价方法。构建了水资源承载力的评价模型和指标体系,描述了方法的应用过程,并通过MATLAB神经网络工具对其进行模拟计算。最后,给出了一个算例。     

基于BP神经网络的企业财务风险评价模型

本文选取了近千家企业的财务数据作为样本,建立了基于BP神经网络的企业财务风险评价模型,通过对实验样本的抽取以及标准化处理,进行了模型优化,选择了适合解决该问题的网络参数,并利用试错法找到了误差性能最好的网络结构,通过网络测试,对该模型的可靠性进行了分析。结果表明,该模型优于传统的专家评价方法。     

基于BP神经网络的多媒体课件评价模型研究

给出了一种评价多媒体课件效果的新方法。模型采用了基于认知心理学的评价指标,充分考虑了人的主体地位,同时运用BP神经网络的方法建立评价的数学模型。通过样本数据的训练、检验、输出结果的分析,表明该模型对课件效果评价结果与专家的评分结果基本一致。     

BP神经网络用于器乐演奏评价的研究

人工进行器乐演奏的评价容易受主观因素影响,BP神经网络可模拟多输入的非线性系统,利用它可以很好地建立器乐演奏评价系统.根据乐理知识将各个评价特征客观化作为输入,将所要得到的各种评价结果作为输出,经过BP神经网络进行模拟打分得出一个较为合理的分数.实验表明BP神经网络可以模拟一个稳定的评分系统.     

基于BP神经网络的网上学习评价方法

利用BP神经网络并结合聚类分析技术,提出了一个面向网上学习评价的新型评价方法:在需要评价的大量数据中使用聚类分析技术选择部分对象的数据,让老师去评价打分,然后将这些结果作为BP神经网络的训练样本,让网络学会老师的评价方法,然后再将网络应用到其他对象的数据,进行网上学习评价仿真。文中给出了一个网上学习评价方法模型和相应实例,该方法在网上学习分班管理中,对学生学习能力进行评价时,得到了满意的结果。     

基于BP神经网络的网上学习评价方法

利用BP神经网络并结合聚类分析技术,提出了一个面向网上学习评价的新型评价方法:在需要评价的大量数据中使用聚类分析技术选择部分对象的数据,让老师去评价打分,然后将这些结果作为BP神经网络的训练样本,让网络学会老师的评价方法,然后再将网络应用到其他对象的数据,进行网上学习评价仿真.文中给出了一个网上学习评价方法模型和相应实例,该方法在网上学习分班管理中,对学生学习能力进行评价时,得到了满意的结果.     

高校教学质量评价的BP神经网络模型

高校教学质量的评价是一个多因素、多变量、模糊的非线性过程。文章运用BP神经网络建立了教学质量评价的数学模型,通过matlab神经网络工具箱学习训练网络,并经测试数据验证。结果表明,基于BP神经网络建立的教学质量评价模型,克服了评价中主观因素的影响,得到了较满意的评价结果,具有广泛的应用前景。     

基于BP神经网络的PID控制方法的研究

本文提出了一种基于BP神经网络的PID控制方法,充分利用BP神经网络算法逼近任意连续有界非线性函数的能力,这种PID控制方法能学习和适应严重不确定系统的动态特性。文中采用三层前向网络,动态BP算法,达到了在线实时控制的目的,显示了BP神经网络的PID控制方法很强的鲁棒性,同时也显示了神经网络在解决高度非线性和严重不确定系统方面的潜能。计算机仿真结果表明,基于BP神经网络的PID控制较常规的PID控制具有更好的鲁棒性和自适应性,能取得良好的控制效果。     

BP神经网络的优化算法研究

BP学习算法通常具有收敛速度慢,易陷入局部极小值等缺点;遗传算法是全局优化算法,具有较强的全局搜索性能,但它在实际应用中容易产生早熟收敛的问题,且在进化后期搜索效率较低;模拟退火算法具有摆脱局部最优点的能力,能抑制遗传算法的早熟现象.因此,本文在BP算法结合遗传算法的同时,再加入模拟退火算法,可以有效地缓解遗传算法的选择压力.     

基于粒子群优化算法的BP网络学习研究

文章提出了基于粒子群优化的BP网络学习算法。在该算法中,用粒子群优化算法替代了传统BP算法中的梯度下降法,使得改进后的算法具有不易陷入局部极小、泛化性能好等特点。并将该算法应用在了高速公路动态称重系统的设计中,实验证明:这种算法能够明显减少迭代次数、提高收敛精度,其泛化性能也优于传统BP算法。     

一个基于BP神经网络的电子商务招标模型

随着电子商务的快速发展,传统招标模式将被电子商务招标模式所取代。该文提出了一个实现全自动化招标的电子商务招标模型BMBP,一个用BP神经网络实现评标的电子商务招标平台。讨论了BMBP的招标、投标、评标流程。BMBP提供自动化的招标服务,提高了招标的效率和公正性。BMBP用BP神经网络实现评标,方便了评标工作,保证了评标的客观性。同时,BMBP提供多种评标模式,提高了模型的适应性。     

基于BP神经网络的隐式曲面构造方法

通过把BP神经网络与隐式曲面构造原理相结合,提出构造隐式曲面的新方法.用约束点来描述、控制曲面形状,构造BP网的输入与输出,通过智能学习、仿真模拟,最后从仿真超曲面抽取出的零等值面就是隐式曲面.同时,从理论上证明了此方法所构造的隐式曲面具有任意精度.实验表明该方法对约束点的个数、误差、内外点与边点的距离等不敏感,表现出很好的稳定性与可操作性.该构造方法不仅可用于构造隐式曲面,而且在图形理解、数据分类等领域也具有良好的应用前景.     

基于BP神经网络的多传感器信息融合研究

BP网络是应用最广的一种人工神经网络,将BP神经网络应用到压力检测领域的温度等非线性补偿,具有重要的实用价值,对压力检测精度的改进效果显著;从传感器信息融合的角度看,神经网络就是一个融合系统;通过对神经网络基本理论的阐述,针对研究对象将BP神经网络原理与多传感器信息融合技术有机集合起来,提出了基于BP神经网络的二传感器信息融合模型及改进算法,建立了BP神经网络训练标准样本库,并对该网络模型进行主要技术指标的测试和仿真工作,测试结果表明构建的模型及其改进算法能很好地满足了高精度压力检测仪的指标要求.     

BP网络在复杂系统建模中的应用

本文介绍了在利用ＢＰ网络进行系统的仿真时，所采用的一种时间相关数据组织方法和一种对网络训练结果交叉确认的误差检查方法，作者将两者结合起来，完成了一反应器系统的仿真实例。并给出了仿真结果。     

基于BP网络的信息安全风险评估量化研究

以国家《信息安全风险评估指南》为指导,并参考NISTSP800—30的安全控制思想,构建了一套风险评估指标体系,讨论了运用改进的BP神经网络方法进行风险评估的原理。实践结果表明．利用BP人工神经网络进行风险评估是有效可行的一种风险量化算法。     

污水处理中BP神经网络与Elman神经网络的预测比较

以活性污泥污水处理过程为背景,介绍并比较了BP神经网络与Elman神经网络对于污水处理输出化学需氧量(COD)的预测.实验结果表明,Elman神经网络训练时间要比BP神经网络训练时间长,但是Elman神经网络预测的精确度要比BP神经网络预测的精确度高,Elman神经网络能够更好的预测污水处理的进程.