企业偿债能力指标架构设计与评估策略研究

债务问题是企业运作中十分重要的问题,企业债务问题过大会导致企业无法按时偿还债务、资金链脱节甚至破产。基于此,文章聚焦如何完善现有偿债能力指标体系以及如何构建债务预警模型两个问题,将同环比因素纳入指标体系当中,以债务指标为算法构建基于BP神经网络的企业债务预警模型。     

资费套餐评估模型及评价指标体系的研究

本文以电信运营企业资费套餐为分析对象,首先分析了目前在电信市场上资费套餐存在的问题,并以此为出发点阐述了建立资费套餐评价指标体系设计的原则,然后从用户因素,企业因素,产品因素和关系因素4个维度建立了资费套餐评价指标体系,在此基础上,应用层次分析法提出了资费套餐评估模型。     

基于多级模糊综合模型的通信保障方案评估

为评估作战通信保障方案的优劣,提高作战通信保障效能,建立了完善的方案评估指标体系,并采用多级模糊综合模型对某作战通信保障方案进行了评估。评估结果表明,该指标体系和评估方法能够快速直观地反映通信保障方案的优劣。     

局部感知递归神经网络在语言模型中的应用

数据序列预测被许多人认为是机器学习和人工智能领域中的关键问题,在一系列的单词或字符数据处理任务的语言模型中,递归神经网络展示出了当前最优秀的序列预测能力。文中通过将三层RNN按一定层次组合在一起,由低层到高层使每一层负责不同层次的信息处理,从而使新模型具有更强的信息综合能力,从而使得模型更容易处理较长的数据序列。在Penn Treebank Data数据集做字符级(Character-Level)语言模型中的测试结果显示,新模型获得了与CNN-LSTM等当前最好模型相匹敌的成绩。     

基于BP-LSTM组合神经网络模型的汽车车速预测

准确的汽车车速预测对整车能量分配、道路交通管理具有重要意义。针对汽车车速本身具有高度时变性以及单模型预测存在局限性的特点,提出：反向传播神经网络-长短时记忆网络(BP-LSTM)组合神经网络模型,首先利用BP神经网络进行训练,将训练集数据和得到的预测输出、残差输入到Adam算法优化的LSTM神经网络中,用于训练LSTM模型。结合BP网络结构简单、预测时间短、LSTM精度高的优点,通过深度学习框架Tensorflow进行模型的搭建与验证,实现基于BP-LSTM组合神经网络模型的短时车速预测。结果表明：组合神经网络预测效果优于BP、LSTM两种单一模型,预测精度得到改善。     

软件测评体系质量评价模型研究

以某轨道交通企业的软件测评体系建设咨询项目为基础,根据软件工程原理及软件测试过程改进要求,提出了针对软件测评体系的质量评价模型,研究了质量评价指标体系,并给出了模型形式化计算方法。     

改进神经网络的大学物理实验教学质量评价

针对当前大学物理实验教学质量评价模型存在的局限性,提出改进神经网络大学物理实验教学质量评价模型。对当前大学物理实验教学质量评价研究现状进行分析和探讨,并根据相关研究建立大学物理实验教学质量评价指标体系;采用BP神经网络建立大学物理实验教学质量评价模型,并针对BP神经网络参数优化问题进行改进;最后通过大学物理实验教学质量评价实验对模型的可行性进行测试。结果表明,改进神经网络提高了大学物理实验教学质量的评价精度,评价结果更加科学、可靠,具有广泛的应用前景。     

雷达维修保障系统效能评估研究

从现代雷达维修保障系统的根本任务和实现目标出发,建立了比较全面的新型维修保障系统效能评估指标体系。同时,针对雷达维修保障系统评估因素的模糊性和不确定性的问题,提出了一种用于评估雷达维修保障系统效能的多级模糊综合评判方法。通过实例评估,证明了该方法的合理性和有效性。最后指出了影响当前雷达维修保障系统效能的薄弱环节,并给出了改进措施。     

基于LSTM网络的评价对象和评价词抽取

随着网络电商的兴起,越来越多的用户在网上对商品进行评价.所谓评价对象与评价词,指的是在产品评论中用户所表达的态度的对象以及所使用的极性词.本文将评价对象与评价词的抽取看做为序列标注任务,并介绍了如何使用循环神经网络解决序列标注任务.同时,还说明了循环神经网络的局限性,并使用LSTM对评价对象与评价词进行抽取.最后,本文还与基于规则的双向传播算法进行了对比.从实验结果可以看出,LSTM在评价对象与评价抽取任务上的性能较双向传播算法来说有非常大的提高.     

语音质量客观评价的一步策略

本文提出了一种基于一步策略的语音质量客观评价新方法.它利用前向神经网络的多维非线性映射原理,将传统的包含平均失真测度计算和平均失真测度到MOS的映射这两个步骤合为一步来实现.其特点是可以充分地反映人耳听觉系统的感知特性,且计算简便.在统计学意义上它还是MOS的一致估计.主客观评价结果的相关性实验表明,一步法的相关系数可达到0.95左右,明显优于两步法.     

软件质量模糊综合评价模型与实例分析

质量评价是软件质量管理的重要内容,针对软件质量评价指标难以量化且具有不确定性的特点,运用模糊综合评价法进行研究。首先,将软件质量评价指标体系归纳为6个一级指标,24个二级指标,并用递阶层次分析结构模型表示;接着,研究评价工作准备,包括建立因素集、建立评价集和建立权重集;然后,建立数学模型,包括单因素模糊评价、一级模糊综合评价、多级模糊综合评价和确定评价结果;最后,按照数学模型建立步骤对具体软件进行质量评价。研究内容对于加强软件项目管理、提高软件质量具有重要意义。     

基于改进BP神经网络的课堂教学质量评价模型研究

针对基于BP神经网络的课堂教学质量评价存在预测误差较大的不足,为提高评价的准确性和预测性,根据不同评价主体的特点,提出了基于层次分析法和问卷调查法相结合来选取评价指标体系,作为BP神经网络的输入;进而运用遗传算法选择最优个体的原理,优化BP神经网络初始参数来建立课堂教学质量的评价模型。通过对样本数据的训练与测试,表明该模型较大地提高了课堂教学质量评价的精度,在教学评价中具有较好的应用前景。     

基于LSTM和BP神经网络模型的净初级生产力预测

为研究在气候变化与人类活动影响下植物的净初级生产率(Net Primary Productivity, NPP)并加以预测,以利于研究气候变化和人类活动影响下植被净初级生产力。为此,首先收集2001～2015年的温度、降水、NDVI、NPP数据,并对数据集进行预处理;进而构建起了基于时间顺序的BP神经网络预测模式和LSTM神经网络预测模式,并利用2种模式对NPP及其影响因素进行了分类与预测;最后,再将2种预测模式的实测结果加以比较。结果显示,BP神经网络模型在估计NPP方面的偏差,较LSTM神经网络模型更少。     

信息时代新疆高校双语教学质量评估指标体系构建研究

科学、有效的教学质量评估体系是保障完成课程设置内容的重要保证。新疆高校在双语教学效果评价方面存在着评估手段相对单一、评估指标体系不够规范等方面的缺陷。此外,新疆高校在开展双语教学方面开展的时间不长,缺乏相关的双语教学质量评估经验和成熟的教学质量评估指标体系。文章结合新疆高校双语教学的现状和双语学生自身的特点,初步构建出了适合新疆高校的双语教学质量评估指标体系,该指标体系的构建,能够为其他高校的双语教学质量评估指标体系提供一些可借鉴和参考的地方。     

基于分层多任务模型的呼叫中心满意度评估

呼叫中心作为沟通桥梁,能够直接影响客户对企业的满意程度,因此需要对呼叫中心的工作进行评估,从而更好地提高客户满意度.现有的评估方法主要是根据对话中的用户语气用词,以及等待时间等特征进行评估.但这些方法存在着精确度不高,未结合上下文等缺点.所以在此基础上提出了一种新的客户满意度评估方法,该方法同时利用回合级和呼叫级进行评...     

电信企业外部环境评价指标体系研究

如何在外部环境的发展变化中,把握机遇,规避风险,已成为电信企业管理中的重要课题。本文将从分析外部环境和电信企业的影响机制出发,构建外部环境评价指标体系,利用数据分析方法,对某电信运营企业的外部环境进行定量评估,为其在防范外部环境风险,把握外部环境机遇等方面的科学决策提供依据。     

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。     

基于模糊神经网络的精品课网站评价模型研究

随着各大高校精品课建设热潮的兴起,各种精品课的网站建设应运而生。然而对该网站的评价机制尚不完善,文章提出一种基于模糊神经网络的评价模型,对精品课建设网站进行评估。同时提出了一种新的模糊神经网络算法,克服了原有的神经网络算法的缺陷,并评估精品课网站的性能。首先,文章设计了一种基于模糊BP神经网络理论的新的计算结构,并选取改进的模糊神经网络算法的新的自我训练方法;其次,对算法的性能从四方面进行理论性评估;最后,基于分析和构建评价指标体系,改进的模糊神经网络算法应用于评价精品课网站的性能,实验结果表明,改进算法的优势包括较高的评价精度,收敛速度快,振动小,算法过程简单。     

基于层次结构模型的高校网络视频课程教学质量评价研究

从教学内容、技术设计、教学组织与教学效果四个方面对网络视频课程教学质量进行分析,运用AHP确定各评价指标的参考权重,提出了多层次的评价模型,利用FCE对网络视频课程教学质量进行多层次、量化分析评价,使网络视频课程教学质量的评价更加科学、合理,为网络视频课程的可持续发展提供了理论研究依据。