基于BP神经网络的大学生身体素质测评模型与应用

大学生身体素质的培养是高校体育教学关注的重点,建立评估模型,提供操作简单的评估方法,对于科学地评估与监测大学生身体素质状况有着重要的现实意义。利用BP神经网络强大的函数映射能力,建立了反映大学生身体素质总成绩与各项指标成绩相关关系的BP神经网络模型,应用模型对大学生身体素质进行了评估试验,并与其它模型试验结果作对比。结果表明,此模型操作简单,预测精度高,评估结果科学、合理。     

基于CS理论和BP神经网络理论的工程造价估算研究

在借鉴国内外相关理论和方法的基础上,利用显著性成本理论和神经网络理论相结合对工程项目的投资进行估算.运用显著性成本理论,通过寻找显著性项目,简化工程造价估算的操作难度,从而解决操作烦琐的问题;并依据BP神经网络在大量已完工程资料中提取类似CSIs和显著性因子csf,从非线性角度实现了对项目投资的准确预测,并进行算例分析,从算例可以看到,预测值与实际值的相对误差很小,满足投资预测要求.     

基于BP神经网络算法的异步电机故障诊断系统研究

为了确保电机安全可靠地运行,研究了BP神经网络算法对异步电动机进行故障诊断。通过MATLAB平台,分别使用附加动量因子和自适应学习率两种梯度下降法进行网络训练,搭建故障诊断BP网络模型。以MSE值为指标优化最佳隐含层节点数、动量因子与学习率,并通过遗传算法来优化BP网络的初始权值,对故障测试样本进行仿真测试。结果表明,GA-BP网络模型比MF-BP和AG-BP的MSE值更低,仅为0.009 163,优化后的诊断预测结果与目标值几乎没有差别。基于遗传算法改进的故障诊断系统模型能够满足异步电动机故障诊断的应用需求。     

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神经网络的含噪字符识别系统及MATLAB实现

运用BP神经网络的原理,在MATLAB的平台上,对含噪与不含噪的印刷体英语字符进行识别和误差统计,经大量样本测试,结果达到设计目标,辨认出错率较低。     

中频淬火控制系统的基于PSO的BP网络仿真研究

针对中频淬火传统的控制策略问题,提出一种新的控制策略——基于PSO的BP神经网络.MATLAB仿真表明,此控制策略控制精度高,可靠性高.     

基于改进型BP网络的入侵检测系统模型研究

指出了传统的基于BP网络的入侵检测的不足之处,提出一种新的BP神经网络的算法,并给出了基于改进型BP神经网络的网络入侵检测系统模型结构;对于新模型的关键技术做了详细的阐述,并且指出新模型的优点．     

基于改进BP神经网络的DDoS检测模型研究

分布式拒绝服务(DDoS)攻击是当今最流行的网络攻击之一,对该攻击的检测是当前网络安全研究领域中的难点.文章在系统分析比较国内外DDoS攻击检测理论和方法的基础上,根据DDoS攻击时数据包的特性,运用改进BP神经网络理论和方法建立了DDoS检测模型.该方案所采用的技术,实现简单,代价小,具有很好的实际应用前景.     

基于BP神经网络的现代远程教育教学质量评价模型的构建

针对神经网络的结构特性、自适应和自学习功能,提出了基于BP神经算法建立的现代远程教育教学质量评价系统,确定了系统的数学模型,采用各评价指标作为其输入,教学效果作为输出,该模型具有收敛速度和网络的适应能力。实验结果表明:该数学模型克服了传统分析评价教学过程的复杂性,具有方便、准确、可靠、快速的特点,辨识精度较高。     

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神经网络的象征价值指标体系的构建

通过分析象征价值的影响因素,建立基于BP神经网络的象征价值指标体系,利用MATLAB工具进行数据仿真以及实例应用。结果表明,构建基于BP神经网络的象征价值体系,为企业成功塑造产品的象征价值,进而提升竞争力有参考意义。     

基于BP神经网络的停车引导系统设计

一个先进的停车引导系统对解决城市交通拥堵,建设现代化大都市具有重要意义。在现有的实时停车引导系统的基础上,提出了采用BP神经网络算法对泊位信息进行科学预测,并通过实验论证了该预测算法的正确性,很大程度的提高了系统的可靠性。着重论述了停车引导系统的软件实现,系统的软件由数据采集、数据传输、数据发布和数据处理4个部分组成。     

基于改进BP神经网络的网络入侵检测研究

随着互联网的快速发展,网络安全问题日益突出,入侵检测方法研究变得愈发重要.为提高网络入侵检测能力,首先对传统BP算法进行优化,然后对KDD99数据集进行了数据的预处理和特征选择,设计了优化的BP神经网络模型,最后进行了仿真实验.结果表明:相较于传统BP算法模型准确率提高了12.12%,达到96.64%,误检率降低至3.65%,模型的收敛性和稳定性都有所提高,达到了预期效果.     

基于神经网络的协同入侵检测

针对计算机网络规模大、网络流量大、结构复杂等特点,使得检测代理负载过大导致丢包率较高而准确率较低,提出了基于神经网络的协同入侵检测,该方法根据网络协议构建多个检测代理(TCP检测代理、UDP检测代理和ICMP检测代理),多个检测代理协同工作减少检测代理的负载,从而提高检测准确率。最后用KDDCUP99进行仿真实验,结果表明该方法可以有效提高训练时间和检测时间,同时提高准确率。     

BP神经网络算法在龙门吊称重系统的应用

介绍了龙门吊称重系统的应用,运用BP神经网络的学习算法对称重系统进行校正,与传统加权平均算法进行了比较,其结果对精度具有较好的提高.     

基于BP神经网络的SVPWM控制系统仿真研究

将SVPWM控制方法应用于控制系统的三相逆变器部分,通过BP神经网络得到SVPWM的调制波信号。在MATLAB/Simulink软件平台上,构建了神经网络仿真模型,在异步电动机控制系统中进行了仿真研究。结果表明基于BP神经网络实现SVPWM控制信号的正确性和可行性。     

基于数值分析的曲面玻璃幕墙支撑体系设计

梅花形曲面玻璃幕墙的设计为无锡新区科技交流中心工程项目的难点之一。采用0-4评分法综合评分选定＂刚性挑梁支撑体系＂为曲面玻璃幕墙的支撑体系实施方案。应用SAP2000有限元分析软件,进行7种工况条件下的数值分析,依据内力和变形的分析结果,进一步进行幕墙节点和面板系统的设计,确保曲面玻璃幕墙的支撑结构体系顺利实现。     

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PID自整定的光电色选机控制系统

采用BP神经网络参数自整定PID的控制策略来实现对光电色选机的自动化智能控制,系统以TMS320VC5402为主控器,对光电色选机主作业参数之流量、背景板角度和滑槽仰角进行在线自整定,达到自动调整色选机工作状态的目的;并且设计了基于DSP的智能控制方案,给出了系统的硬件构成和软件实现算法.