DELTA势阱改进QPSO优化BP算法及其应用

为了改进BP算法预测性能,提出QPSO-BP模型.该模型采用DELTA势阱改进的量子粒子群(QPSO)算法优化BP网络的权值与阈值,然后利用各年的GDP数据进行训练和预测.结果表明:经过DELTA势阱改进的QPSO优化BP算法模型比PSO-BP模型和BP神经网络更稳定,预测精度更高且泛化能力更强.与文献中所用模型的运算结果相比较,这种改进模型运算结果的相对误差和平均误差更小,在准确性上也有一定的优势.     

基于BA-BP算法的企业经营状况评价模型

传统BP神经网络参数的选取是随机的,这样易使网络陷入局部最优,针对这一缺点,提出了利用蝙蝠算法优化BP网络参数的改进算法——蝙蝠-BP算法(BA-BP),并将其应用于企业经营状况的评价研究中。建立了基于BA-BP算法的企业经营状况的评价模型,运用测试样本对该评价模型与传统BP模型的预测效果进行了对比,仿真结果表明:BA-BP算法的预测精度比传统BP神经网络的预测精度高,所以基于BA-BP算法的评价模型能够有效地评价企业的经营状况。     

基于BP神经网络的科技人才需求预测

采用BP神经网络模型解决科技人才需求预测问题。首先介绍BP神经网络结构和学习算法,其次确定科技人才需求预测影响因素指标,作为BP神经网络输入,最后以Matlab为运行平台实现BP神经网络模型,并以河南省科技人才为例进行案例分析,应用BP神经网络模型预测河南省2008-2010年科技人才需求量。     

基于GA-BP神经网络岩石可钻性预测模型

本文基于地层岩石的测井资料,构建基于遗传算法(GA)优化后BP神经网络地层可钻性预测模型。经GA优化后的BP神经网络避免了传统BP神经网络收敛速度慢和易陷入局部极小值等不足,大大提高了模型的预测精度和收敛速度。结合实例分析,通过对比BP、GA-BP和PSO-BP三种模型的可钻性级值的预测结果,发现GA-BP的预测精度更高。具有一定的参考价值。     

基于BP神经网络人脸识别系统的研究与设计

BP神经网络的结构一般包含三部分,分别是输入层、隐含层和输出层。BP神经网络除了具有强大的可操作性结构特点外,它还可以在网络结构中引入若干个隐含的节点。由此我们可以运用BP神经网络算法来构造所测试的人脸模型。     

基于粗糙集和BP神经网络的复合图书馆馆藏质量评价研究

建立了基于粗糙集和BP神经网络的复合图书馆馆藏质量评价模型,首先运用粗糙集模型对评价指标体系中的指标进行约简,消除冗余,然后把约简后得到的评价指标输入到BP神经网络中进行智能训练,最后把待评价的检测样本输入到训练好的BP网络中,得到了馆藏质量实际输出值,实际输出与期望输出结果相吻合,从而证明了评价的可行性和有效性.     

一种基于MapReduce的并行PSO-BP神经网络算法

为了提高BP神经网络算法的分类准确率和运行时间效率,利用PSO算法和并行化设计的思想,提出了Hadoop平台下基于MapReduce的PSO优化BP神经网络的并行化设计及实现方法。利用PSO算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,提高算法分类准确率;采用MapReduce并行编程模型实现算法的并行化处理,解决了BP神经网络在处理大规模样本数据集时存在的硬件开销和通信开销大的问题。选用SUN Database场景图像库构造了5个不同规模的数据集,通过与传统的串行PSO-BP神经网络算法实验对比,并行化的PSO-BP神经网络算法分类准确率达92%左右,系统效率在0.85左右,在处理大规模数据集时具有明显的优越性。     

基于PCA-BP神经网络的郑州市年用水量预测

城市用水量是城市给水系统规划的重要指标之一,对供水系统的调度、改进具有重要意义。通过收集郑州市年用水量数据,从四个方向对郑州市用水量影响因素进行灰色关联分析,并选择主要影响因素进行主成分分析后,作为BP神经网络模型的输入数据,从而建立了PCA-BP神经网络预测模型对郑州市年用水量进行预测,并与BP神经网络模型结果进行对比。结果表明,PCA-BP神经网络在用水量预测中精度比BP神经网络预测精度较高,具有可靠性和适用性。     

基于BP神经网络的葡萄酒质量快速预测模型

本文通过建立BP伸进网络模型,对由灰色关联度分析选出7个葡萄理化指标作为BP神经网络的输入变量,葡萄酒的评分作为输出,并用三组样品进行预测,得出预测值分别为:70.4187、68.1480、65.0617,与真实值的相对误差分别为:3.56%,5.35%,9.64%,从而证实了通过BP神经网络对葡萄酒质量进行预测的方法是可行的。     

基于超维混沌映射的蛙跳群神经网络智能控制

前馈神经网在智能控制设计训练中收敛速度慢、易陷入局部极值,且对初始权值依赖性。为此提出一种基于超维无限折叠反转迭代混沌的蛙跳群优化算法,训练前馈神经网络参数,进行全局优化智能控制设计。算法在充分利用BP算法的误差反传信息和梯度信息的基础上,引入基于超维无限折叠反转迭代混沌的概念,结合混合蛙跳群仿生算法,将混沌蛙跳群作为全局搜索器,以梯度下降信息作为局部搜索器来调整智能控制网络的权值和阈值,实现全局寻优和空间智能搜索。实验和算法对比结果表明,新的人工神经网络智能控制算法在均方差、泛化均方差等指标上较传统算法具有明显优势。改进算法特别适合人工智能控制模型设计与预测建模,具有较高的预测精度和泛化能力,稳健性好,具有较好的全局优化自适应控制能力。     

基于WebofScience的MOOC研究可视化分析

在线教育的不断发展,使MOOC受到全世界的广泛关注。为更好地了解其研究发展历程与研究热点,本研究采用引文分析和共词分析,利用Citespace Ⅲ软件对2010-2015年间发表论文中的关键节点文献、高频关键词等进行深入分析。结果表明:(1)MOOC的研究热点主要在概念发展及表征方面,但已开始转向MOOC的开发、利用、管理及评价,并应用于高等教育的实践探索;(2)美国和西班牙在MOOC研究领域占有重要地位;(3)MOOC的奠基性理论是联通主义学习理论,并逐渐从cMOOC发展出具有商业性的xMOOC。     

顾客感知视角下设计驱动力对创新的影响研究

设计作为技术和市场之外的第三种创新驱动力已开始得到越来越多的研究重视,但从顾客感知的视角来探讨产品设计如何对渐进性创新和根本性创新产生影响的经验研究尚不多见。基于"产品设计→顾客感知质量→顾客购买意愿和口碑传播"的理论模型,通过针对渐进性创新和根本性创新分别展开调查研究,实证分析结果显示设计驱动力的美学维度和功能维度对于渐进性创新和根本性创新的顾客感知与行为的影响并不一致,对渐进性创新来说,设计的美学维度和功能维度除了对于顾客购买意愿和口碑传播具有直接的正向影响,还通过顾客感知质量对其产生间接作用;对于根本性创新来说,设计的美学维度和功能维度均要完全通过顾客感知质量来间接作用于顾客购买意愿和口碑传播。此外,设计驱动力的象征意义维度对于渐进性创新和根本性创新的顾客感知与行为的影响具有一致性,即设计的象征意义维度对于两种创新类型的顾客购买意愿和口碑传播均有着直接的正向影响,但对于顾客感知质量的影响都不显著。     

论悖论对科学发展的影响

从悖论的概念出发,探讨了悖论对科学发展的影响:悖论是一种证伪手段、科学问题的生长点,它可以完善原有理论,也可以导致科学危机,并诱发科学革命。在此基础上,还探讨了悖论产生的根源和必然性,阐述了悖论在科学研究中的方法论意义。     

试论电子商务对审计的影响

电子商务是建立在计算机网络基础上一种全新的商业模式,它的出现和兴起使传统的商业模式和价值失去了代表意义,并影响着整个社会经济的发展。它对审计的影响具体表现为六个方面:审计目标重新定位;审计对象和范围拓宽;审计技术方法更加先进;审计准则相应改变;审计风险整体上升;审计主体面临挑战。     

基于DEA的电能-环境协调发展评价研究

随着电力市场化改革进程的深入,如何科学地评价电能、环境的协调度,进而采取相应的措施是当前进一步深化改革的关键环节.本研究运用系统协调理论,通过对电能、环境二者的协调关系的分析.建立了电能、环境协调度评估指标体系.基于数据包络分析,以统计年鉴数据为基本依据,对我国西部电能-环境系统协调度进行了量化评估研究,得出科学合理的结论,并提出了相应的政策思路及建议.     

学术类期刊的广告价值分析

从特定的受众群体优势、传播优势和价格优势三个方面分析了我国学术类期刊所拥有的广告价值，并从改变办刊理念、注重成果转化、缩短出版周期和注重装帧效果等四个方面提出了学术类期刊实现广告价值的途径。     

谈语境对词义的影响

本文试图从已知的关于语境的相关研究入手．采用示例分析的方式,重点从社会语境、情景语境、个人语境等方面探讨语境对词义的重大影响．旨在激发广大英语学习者对语境知识的学习兴趣．引起其对语境学习的重视．以期对人们掌握英语的确切词义和恰当地运用词汇有所裨益。     

基于Wiki的图书馆应用研究

文章扎根于Web2.0和图书馆2.0的大环境,以Wiki为切入点,介绍Wiki在图书馆的典型应用,以及在国外图书馆的使用实践,探讨有关于Wiki引擎的选择,最后总结出图书馆应用Wiki应注意的问题,旨在更好地运用Wiki于图书馆实践,改善和提高图书馆服务质量。     

植物对人的心理影响的研究进展

植物有森林树木、盆景花草、园艺花卉等,对人的心理有着直接或间接的作用。从植物色彩、植物芳香、植物景观环境、植物园艺操作四个方面阐述了植物对人的感知觉、情绪情感、心理状态、福祉等的影响,并对国内外研究现状进行了总结。     

XML约束的规范化研究

本文从数据库设计的角度出发,对XML数据的约束进行深入的研究,提出了基于路径表达式和树模型的XML函数依赖。对于利用XML实现异构数据库的交换技术上,不仅在理论上具有指导价值,而且在实际应用中也具有现实意义和实用价值。