基于BP神经网络的项目评估模型研究

项目的申报、实施、验收都需要进行项目评估,项目评估是项目实施过程中的重要工作。项目评估复杂、专业,评估过程和结果具有很强的主观性。BP神经网络具有容错性强、信息分布处理能力高、自主学习、自适应、非线性映射等特点,适合推理规则不明确或推理规则非线性的环境,具有人脑思维的特征,BP神经网络在工程、管理、经济等领域得到广泛应用。在项目评估领域,现在基本上仍然以领域专家主观评价为主,这对评估结果的客观性、公正性必然会带来影响,评估过程信息化是项目评估改进的方向和趋势。基于评估的一般过程和BP神经网络的基本思想设计出项目评估的一般模型具有现实意义,应用BP神经网络建立项目评估模型的应用价值值得关注。     

基于BP神经网络的环境质量评估

利用人工神经网络对地区综合环境质量进行了评价,提出了基于BP人工神经网络、以Matlab为平台的算法程序的人工神经网络环境质量分类模型．并以某地区环境监测数据值为样本,进行了环境质量评价分析．研究结果表明,BP神经网络应用于环境质量评价无需构建复杂的参数方程,且具有基于知识学习的特性,结构简单实用,具有客观性和通用性．     

基于BP神经网络的用频效能评估研究

现代条件下电磁环境日益复杂,如何有效的对用频效能进行评估成为了现代研究的热门话题。本文结合用频效能评估的特点,研究了基于BP神经网络的用频效能评估方法。     

基于遗传优化BP神经网络的员工绩效评估实证研究

首先介绍了基于BP神经网络的单位员工绩效评估模型,再通过遗传算法对BP神经网络的参数进行优化,提高了BP神经网络算法进行绩效评估的精度和效率。最后通过实证分析证明了此算法在单位员工绩效评估中的可行性和有效性。     

基于BP神经网络的野战给水装备性能评估模型

为了评估野战给水装备的性能,方便部队选购最佳的净水器材,在前人研究的基础上,结合战场需求和当前水质净化技术研究的成果,提出了野战给水装备的指标体系,并利用BP(back-propagation)神经网络对野战给水装备的性能进行了建模,给出了一种新的算法。算例通过对5种野战给水装备的评价结果与专家们的评价结果相比较的方法,验证了模型的可靠性和可行性。得出了该模型能够作为“计算机评价专家”来代替人的评价的结论。可以将此模型应用到部队选购给水装备的实际工作中,方便采购人员对野战给水装备的性能进行横向比较,选出综合性能最高的装备。     

基于BP神经网络的火灾受损混凝土构件质量评估

对火灾后混凝土构件受损程度进行鉴定和评估时,影响因素多,各因素间的主次关系和对构件质量的影响难以确定,且评估结果易受人为因素的影响,因此有必要建立一套人工智能基础上的评估系统.将BP人工神经网络技术引入到火灾后混凝土构件受损等级评估研究中,利用BP人工神经网络的自学习、鲁棒性和容错性强的优势,结合专家评估的样本数据对其进行训练,并应用到实际工程中.工程实例结果表明利用BP神经网络进行火灾后混凝土构件质量评估实用可行,且能简化评估计算分析过程,实现评价标准的统一化.     

基于BP神经网络的水质评价

将人工神经网络的理论和方法运用于各类水环境的评价,建立水质评价的BP神经网络模型.运用MATLAB丰富的神经网络工具箱函数设计仿真程序,并对多个水质样本进行等级评价,为防治水污染提供了科学依据.     

基于BP神经网络的人口预测

利用BP神经网络建立三层神经网络结构模型,以全国人口的出生率,死亡率,老年抚养率等5个指标作为输入样本,对全国总体人口进行预测.隐含层采用多种方法使人为因素降到最低,同时文中采用自适应学习速率和附加动量法相结合的方法,对网络进行训练和学习.将BP预测人口和其他数学方法做比较,预测结果显示该方法是可行的.     

基于BP人工神经网络的上市公司财务评估分析

叙述了人工神经网络的基本原理,建立对上市公司财务评估的神经网络模型,并结合实例,通过对比因子分析法的结果,验证了模型的可靠性和准确性。     

基于小样本数据的BP神经网络建模

针对小样本条件下BP(back propogation)神经网络存在预测精度不高的问题,将专家知识融入BP神经网络训练过程中解决此问题.首先BP神经网络通过遗传算法获得最优初始权值和阈值;其次对专家知识进行数学表达;最后通过增广拉格朗日乘子法将专家知识融入BP神经网络训练过程中.利用实际中的结晶动力学问题对所提方法进行...     

基于随机遗传算法优化BP神经网络的工业机器人整机性能评估模型

为了实现各种场合下机器人的高精高可靠应用,需要准确评估机器人整机性能.然而,工业机器人整机性能评估指标及其影响因子多、影响关系耦合性强、运行环境及工况条件多变,极大地限制了实验研究法的执行性及准确性.为此,本文提出一种基于随机遗传算法优化BP神经网络(BPNN)的工业机器人整机性能评估模型.首先,分析确定模型的输入参数...     

一种基于BP神经网络的颜色空间量化方案

介绍了一种基于BP神经网络的颜色空间量化方案。这种方案利用人能辨识的11类颜色,将人辨识颜色的能力融入到颜色空间的量化过程中,并运用BP神经网络方法,将颜色空间进行量化分割。文章介绍了样本颜色的采集方法、采集软件的设计、基于BP神经网络的样本颜色处理方法以及在图像特征的抽取、区域分割方面的应用。建议的方案从一个新的角度缩小了低层视觉特征和高层语义特征的差异。     

BP神经网络训练算法的改进

BP神经网络被广泛应用于分类模式识别、图像处理和系统控制等领域。 人们对BP网络算法进行了许多的研究,但尚有其不足之处,为完成其权的训练,问题的关键在于如何避免陷入局部极小及在此前提下如何提高学习速度。为此,就如何选取学习率η和动量矩α提出了改进方案,并应用于数字识别,得到了较为满意的结果。     

基于BP神经网络的网络安全态势评估研究

随着网络攻击行为事件的频繁发生,互联网安全受到了人们的持续关注,人们对于网络安全日益重视。网络安全态势感知评估模型可以提升评估网络安全性能,并提升网络安全预警精确性。通过分析当前网络安全情况,设计了攻击指标因子来全面的反应网络攻击行为。此外了更好地解决收敛速度较低,训练效率差等问题,应用遗传算法来优化BP神经网络训练过程权值,提升了训练效率,并基于优化后的BP神经网络构建了网络态势评估模型指标体系,实时统计监控分析网络安全状态。实验结果表明文章提出的基于BP神经网络安全态势评估模型中具备较好的训练集以及收敛速度,评估效率也更符合预期值。     

基于动量BP神经网络的英文字符识别

英文字符识别已经广泛地应用于很多重要领域.已有的英文字符识别算法很多,一种典型的算法是BP神经网络算法.但是,BP神经网络算法有时不收敛,或陷入震荡.这就导致识别率下降.为此,本文研究了一种改进的称为动量BP神经网络算法用于英文字符识别.这种算法在BP神经网络算法的网络参数控制中添加一个动量系数和一个动量项.这样可以避免迭代的震荡,加快收敛速度.提高识别率.利用动量BP神经网络算法,对52个英文大小写字符进行了识别试验.实验结果表明,这种算法能获得满意的识别率.     

基于正交实验的BP神经网络预测研究

用不同的L9(34)正交实验方案结果作为训练学习样本集，对BP神经网络预测应用过程的策略进行了探讨，结果表明：完备的正交实验样本集是基本训练学习单元，在完备的正交实验样本集上添加或减少样本数量，所预测的结果是不可靠的；在同一类型、同一实验的条件下，完备的信息量大的正交实验样本集，能以很高的精度预测完备的信息量小的正交实验样本集；提出了一条新的实验设计思路——通过实验得出一个完备的正交实验样本集，通过计算机用BP神经网络就可以把与已知样本集有相同影响因素和水平的所有样本的值以相当高的精度预测出来，从而大大节省时间和劳力。     

基于BP神经网络和中值滤波的地质雷达图像分类

针对地质雷达图像的特点,使用两组BP神经网络进行分类,一组使用从真彩色图像中提取的特征作为网络输入,另一组使用转化后的灰度图像作为特征输入,两组网络分别完成图像的粗分与细分的任务.在实验基础上提出各类样本个数的选取比例原则,即以原图中各类地物个数的比值作为参考,在此基础上做适当的增减.特征向量的选取使用了与图像特征比例一致的长方形区域作为选择范围.使用中值滤波技术,在图像预处理中用于滤除多余特征元素,锐化特征信息;在对结果的后续处理中,用于滤除噪声点,使分类结果更加清晰.     

遗传算法优化BP神经网络在纳税评估中的应用

将遗传算法优化误差反传(BP)神经网络的数据挖掘方法应用于纳税评估,为税务机关申报征收与税务稽查的数据挖掘建立分类预测模型.从分析的结果可以看出,模型具有良好的预测效果,能为提高税收管理的针对性和有效性提出一些参考建议,以提高税收征管的水平.     

基于MATLAB的BP神经网络计算铁矿产品成本

根据影响铁矿产品成本的指标构建了BP神经网络模型，应用MATLAB工具直接根据资源状况和生产状况来估算矿产品成本，对神经网络在矿产品成本计算中的应用作了新的尝试。     

基于BP神经网络的故障诊断

本文论述了BP神经网络的结构和学习算法以及应用到故障诊断中的原理和过程。详细地分析了拖拉机变速箱的工作原理,并讨论了利用BP神经网络的优点,应用到该工程的故障诊断中。通过试验证明,基于神经网络的故障诊断已经逐步走向成熟。