基于BP神经网络的湖泊水体富营养化的短期预测

选用含三层网络结构的BP神经网络来模拟湖泊水体的富营养化状况,通过软件MATLAB编写了BP神经网络训练和测试程序,测试结果表明此方法成功预测水体中叶绿素a的含量的短期变化趋势。     

基于BP神经网络的供应商评价决策优化模型

本文利用BP神经网络建立了一种供应商评价模型.该模型实现了供应链中的供应商的多指标评价,提高了供应商选择过程的客观性,同时该模型克服了指标权重难以表达的缺点.最后,用实例对模型进行了验证.     

基于BP神经网络的供应商评价决策优化模型

本文利用BP神经网络建立了一种供应商评价模型。该模型实现了供应链中的供应商的多指标评价,提高了供应商选择过程的客观性,同时该模型克服了指标权重难以表达的缺点。最后,用实例对模型进行了验证。     

水体富营养化污染研究

水体的富营养化是典型的水体污染.为了唤起人类对水资源的保护意识,建立起人与自然的和谐发展,需要了解水体富营养化的污染来源、危害及防治措施.     

基于BP神经网络的网络安全评价方法研究

阐述了BP神经网络的基本理论、算法、缺陷及改进方法,在遵循BP网络建模基本原则和步骤的情况下,建立了可靠、有效的网络安全综合评价模型。通过实例对网络安全进行研究,选择合适的学习样本及参数进行训练,并获得较好的评价结果,评价结果客观、正确,计算结果贴近成功案例结果。     

基于BP神经网络的课程评价模型仿真研究

构建课程教学质量综合评价体系,在此基础上构建一个BP神经网络模型,通过BP神经网络的学习算法,进行模型研究与应用。以《汽车造型》课程为例,运用10个样本数据进行网络模型训练,达到规定误差,并通过未训练3个样本检测网络模型,达到规定吻合度。运用Matlab进行实验结果研究与分析,验证了该模型的智能性、有效性,值得推广应用。     

基于BP神经网络的个人信用评价研究

利用人工神经网络的反向传播(Back Propagation,简称BP)思想,建立个人信用评估模型。通过该模型进行个人信用评价,弱化了评价中的人为因素,提高了评价结果的准确性和权威性。     

基于BP神经网络的教学质量评价模型研究

随着当前高等教育教学改革的不断深化和发展,对教学质量管理的研究越来越受到人们的重视。因此建立和完善教学质量监控和评价体系对教学管理具有十分重要的意义。本文主要研究利用BP神经网络理论构建和完善客观、合理、量化的教学质量监控与评价模型。结合西安科技大学计算机学院自身的实际情况和现行的评价指标,利用BP神经网络对教学质量建立模型,实现对教学质量定量的评价。本文给出了BP神经网络算法的实现步骤以及算法流程,通过具体实例显示并分析了结果,说明了使用BP神经网络算法对教学质量建模的有效性。     

基于BP神经网络的高等教育服务满意度评价研究

本文借鉴顾客满意度及服务质量相关的经济学和市场营销理论,构建和完善高等教育满意度理论。根据以往关于服务满意度与服务质量关系的相关研究,指出了高等教育服务满意度和高等教育质量的相关性,在此理论基础上构建了一个基于BP神经网络的高等教育服务评价体系,并以2012年收集的北京十几所高校的高等教育服务满意度调查问卷结果汇总的部分样本为例讨论评价体系的相关应用方法。最后,根据以上的满意度理论和满意度评价体系提出高校应用高等教育服务满意度评价模型的相关建议和具体方式。     

基于BP神经网络的人岗匹配评价模型研究

人岗匹配测评研究对于个体和企业绩效具有十分重要的影响。从道德素质、身心素质、知识、能力四个方面,对影响人岗匹配的各种因素进行了分析,探讨了基于BP神经网络的人岗匹配测评模型的构建及应用,并进行实例验证。结果表明,该模型能够准确有效地评价人岗匹配的程度。     

基于BP神经网络的计算机实验室管理评价指标

介绍了一种基于BP神经网络的高校实验室管理水平评价的模型。该模型将实验室管理水平评价指标概念量化为确定的数据作为BP网络的输入,评价结果作为输出,分析了BP网络的训练过程。     

基于BP神经网络的企业员工心理契约评价研究

根据员工心理契约的特点,选取了影响企业员工心理契约的具体指标,然后与BP神经网络的学习算法相结合,设计了一种用于评价企业员工心理契约的BP神经网络模型,并根据该模型对企业员工进行了心理契约的评价研究。将神经网络的方法运用于员工心理契约的评价工作中,排除了以往对员工心理契约评价的主观性,从而使评价工作更加科学。     

基于BP神经网络的税务稽查研究

税务稽查实质上是一个分类问题,可以通过BP神经网络进行数据挖掘的分类和问题预测。在分析BP神经网络原理的基础上,利用税务系统中的纳税人申报数据,建立基于BP神经网络的分类模型,对纳税人进行诚实纳税和非诚实纳税的评估、分类。模型分类准确度达到预期效果,表明该方法能够提高税务稽查部门的工作效率和效果。     

基于BP神经网络的网络购物业服务质量评价模型研究——以淘宝网为例

基于服务蓝图理论对网络购物业的服务流程进行再现,分析其中的失败点、顾客等待点、决策点、体验点等关键点,找到影响顾客感知网络购物业服务质量的主要因素。在此基础上,将各关键点进行归类分析,建立网络购物业服务质量评价指标体系和基于BP神经网络的网络购物业服务质量模型,并以淘宝网为例进行实证分析。结果表明,BP神经网络较好地拟合了服务质量水平与各评价指标之间的非线性关系,并且拥有较好的预测性能。     

BP神经网络在远程教育学习者评价中的应用

为解决传统网络课程中对学习者评价方式单一,无法全面体现学习者学习情况等问题,通过专家调查法和文献调研法,设计国内远程教育学习者评价指标,同时基于BP神经网络构建远程教育学习者评价模型,并通过实验验证了其在远程教育评价中的应用效果。研究结果表明评价结果可信度高,能够为远程教育学习者提供更为科学的评价方式。     

基于BP神经网络对学生学习专业课程效果的评价

通过建立BP神经网络的课程效果评价模型结构,并在MATLAB系统上对样本数据进行仿真,最后进行数据验证。结果表明,应用人工神经网络对课程效果进行评价,排除了专家主观因素对评价效果的影响,能够获得客观满意的评价结果,具有广泛的适用性。     

BP神经网络算法在教师履职考评中的应用研究

基于BP神经网络算法在分类预测方面的权威性,提出利用BP神经网络构建教师履职评价模型的新方法。实验结果表明,该模型具有较高的可行性和实用性,能够准确、高效地对教师履职情况进行客观评价。