基于BP神经网络的建筑企业信用评价体系分析

目前,作为建筑市场主体之一的建筑企业的“信用缺失”已严重影响到我国建筑业持续、健康的发展,迫切需要建立有效的行业信用评价体系及相应的激励机制,以引导建筑企业加强自身信用建设,在市场活动中诚信守法。文章首先试图建立一套科学、有效的建筑企业信用评价体系,并根据建筑企业的特点构建了相应的评价指标及评分标准;然后给出了采用BP神经网络模型对企业信用等级进行评价的思路和方法。     

BP神经网络在数字参考咨询服务评价中的应用

本文首先介绍了BP神经网络原理,并构建一个数字参考咨询服务评价指标体系,在此基础上提出了一种基于BP神经网络的评价模型来对这项服务进行定量评价。     

基于BP神经网络的中小企业技术创新能力评价研究

构建了一种基于卓越绩效的中小企业技术创新能力评价指标体系;根据BP神经网络理论,设计了用于评价中小企业技术创新能力的BP神经网络模型,并结合实例验证了模型的有效性。     

基于BP神经网络模型的个人信用风险评估研究

基于神经网络强大的非线性处理能力和模式识别能力,建立信用评估的BP神经网络模型,通过合理应用MATLAB7.0软件的功能,并基于"德国人的信用"数据集中的数据实例详细完整地阐述了模型的建立过程和方法,为商业银行规范个人信贷管理、减少投资风险起到了重要作用,为商业银行个人信贷业务提供了决策依据。     

小微企业成长性评价研究

在小微企业的成长性评价中引入BP神经网络模型进行量化评价研究。通过建立评价指标体系、对应数据的学习训练,调整模型结构,建立了基于BP神经网络的小微企业成长性评价动态模型,并进行了实证分析。该模型解决了传统评价中权重确定不客观、定量分析不足、评价效率低下等缺陷,具有较好的实际应用效果。     

大学生创新人格评价体系构建研究——基于湖北地区大学生测评数据的实证分析

基于已有研究成果,采用在线测评的方式,收集了大学生创新人格样本数据,构建了基于BP神经网络的大学生创新人格评价体系,并进行了评价模型的训练和仿真。研究结果表明运用BP神经网络模型对大学生创新人格测评的结果与传统测评方法取得的结果具有一致性,基于BP神经网络的大学生创新人格评价方法更有利于反映大学生创新人格由于受地区、年龄、性别、专业领域、高校层次等因素影响的而可能呈现出的差异性,从而提高评价的准确性与可靠性。     

基于FNN的高新技术企业技术创新项目风险评价研究

从风险来源、风险影响因素和技术创新过程的角度,对高新技术企业技术创新项目风险进行了识别,构建了技术创新项目风险评价指标体系。依据评价指标主观性、模糊性的特点,建立了基于模糊神经网络的风险评价模型,并从河南省一批高新技术企业中选取了30项技术创新项目作为实例,说明了模糊神经网络评价模型在高新技术企业技术创新项目风险预测研究中的适用性,得出模糊BP神经网络比单纯的BP神经网络具有更强的客观性和可靠性的结论。     

基于神经网络的大学生信息素质评价模型构建

提出了一种基于主成分分析的BP神经网络模型,用于大学生信息素质的综合评价;根据制定出的大学生信息素质的评价指标体系,采用主成分分析方法对众多评价指标进行了降维处理,构建出了大学生信息素质BP神经网络的评价模型。     

基于贝叶斯正则化BP神经网络的上市公司信用评价研究

在神经网络训练中引入贝叶斯正则化以提高模型的推广能力。通过与未使用提高推广能力方法和使用提前停止法两种情况进行比较,表明基于贝叶斯正则化的BP神经网络模型在上市公司信用评价中的推广能力有显著的提高。     

基于模糊综合评价-BP神经网络组合模型的企业财务竞争力研究

通过与钻石模型的结合,分解出企业财务竞争力构成要素,并在此基础上构建了企业财务竞争力评价指标体系。接着利用模糊综合评价和BP神经网络方法各自的特性,构建了模糊综合评价—BP神经网络组合模型,并选择了30家上市信息技术企业对所构建的组合模型进行应用研究,验证此模型的适用性和优越性,进行也为企业量化自身财务竞争力提供参考。     

基于神经网络与遗传算法的蔬菜市场价格预测方法研究

农产品市场价格预测是研究的难点.本文采用蔬菜市场价格数据,分别建立了BP神经网络模型、基于遗传算法的神经网络模型、RBF神经网络模型,并在前三种模型基础上,建立了一种集成预测模型;用北京市批发市场2003-2007年的蔬菜价格训练模型,对2008-2009年的数据进行了预报,前三种模型预报结果的平均绝对误差分别为0.1...     

基于相容粗糙集的BP神经网络湿地覆被信息提取——以双台子河口湿地为例

BP神经网络因具有自学习、自适应、大规模并行处理等特点而广泛应用于遥感影像分类中,但是该方法训练时容易陷入局部极小值,且收敛速度较慢,针对这些不足提出一种基于相容粗糙集的BP神经网络分类方法。本文以双台子河口湿地为研究对象,以Landsat-8 OLI影像为数据基础,利用相容粗糙集理论对样本数据集进行预处理,将得到的数据作为新的训练样本,在Matlab软件平台下建立BP神经网络的湿地覆被分类模型,进行湿地覆被信息提取,将分类结果与单纯的BP神经网络以及粗糙集样本属性约简预处理的分类结果进行比较分析。结果表明,基于相容粗糙集的BP神经网络分类方法可以剔除训练样本中的噪声数据,提高网络的训练成功率,缩短网络的收敛时间,分类效果较好,其总体精度达到91.25%,Kappa系数为0.8969,比单纯的BP神经网络分类结果高7.92%和0.0926,比粗糙集样本属性约简预处理方法的分类结果高3.03%和0.0357,是一种有效的湿地覆被分类方法。     

服务外包产业集群创新能力量化评价研究

本文通过对服务外包产业集群创新能力影响因素的分析,针对基本影响要素定量研究的难点,运用BP神经网络算法构建服务外包产业集群创新能力评价模型。以我国17个城市的服务外包产业集群创新能力评价分析为实证案例,有效说明了基于BP神经网络算法的服务外包产业集群创新能力评价模型应用步骤和评价效果,提出了提升创新能力的主要路径。     

粗糙集和BP神经网络在供应链绩效评价中的应用研究

从知识发现和数据挖掘的角度,利用粗糙集和BP神经网络的理论和方法,建立了基于粗糙集和BP神经网络相结合的供应链绩效评价模型。并结合一个供应链绩效评价实例,首先对其基于平衡记分卡的指标体系进行了约简,然后将约简的评价指标输入到BP神经网络中进行智能训练,最后把评价的样本输入到训练好的BP网络中,得出供应链绩效的评价值、评价结果与实际结果基本一致。     

一种基于BP神经网络的转型企业知识转移风险评价模型研究

市场经济快速发展加速了企业转型进度,转型企业需要有效地吸收和转化新进入产业的知识,识别转型过程中存在的风险,积极促进企业正常转型.结合转型企业的组织特性以及企业特性,本文构建了转型企业知识转移的风险指标体系,引入BP神经网络算法,提出基于BP神经网络的转型企业知识转移风险评价模型,实验结果证明该算法能够很好地评估和预测企业知识转移面临的风险.     

黑龙江省创意产业集群知识互补度的神经网络评价

针对黑龙江省创意产业集群内企业选择和利用何种互补性知识更有利于促进集群知识共享与传播、加速产业机构升级的问题,采用BP神经网络模型来评价创意产业集群知识互补度,构建了创意产业集群知识互补度的评价指标体系,提出了基于BP神经网络的创意产业集群知识互补度评价方法。研究显示,BP神经网络是一种非线性映射模式,在指标间相关度较高、呈非线性变化,或数据缺漏不全等情况下仍可得出预测结果,为促进集群知识共享、传播与运用提供理论支持,并为黑龙江省创意产业集群效应的提高和创意产业结构的升级提供决策依据。     

基于BP神经网络的南通市建设用地需求预测

以南通市1988年～2006年社会经济发展和建设用地数据,利用二元变量相关分析选取南通市建设用地规模扩张的驱动因子,分别采用多元回归分析和BP神经网络构建建设用地需求预测模型.在模型比较优选的基础上,预测未来南通市建设用地需求量,并应用灰色系统法结合趋势判断对预测结果合理性进行了验证.结果表明,运用全部引入法进行多元回归分析,预测模型置信程度较低;运用逐步回归法进行模型优化,多重共线性消除的同时多数驱动因子在预测模型中被剔除,造成指标选取不足;而基于BP神经网络的建设用地需求预测模型融合了各驱动因子对建设用地规模的影响,模型变异系数仅为1.78%,运用该模型可有效提高建设用地需求预测精度,计算结果较合理.     

突发事件网络谣言危机预警及模拟仿真研究

[目的/意义] 提前进行网络谣言监控和预警是立体化防控网络谣言、增强社会稳定、提高政府执政能力的关键。移动互联网时代,突发事件发生后极易在网络上引起热点舆情、网络危机信息的传播同时为网络谣言的扩散提供良好的土壤,无形中增大了政府部门应对谣言的挑战。[方法/过程] 本文采用遗传算法优化BP神经网络构建网络谣言危机预警模型,拟实现对突发事件网络谣言的监控、预警仿真及风险的量化评估。实证分析案例选取天津"8·12"爆炸事故与"和颐酒店女生遇袭事件",通过计算机对这两起突发事件衍生的网络谣言建立预警模型,并对模拟仿真结果进行验证。[结果/结论] 结果表明,遗传算法优化BP神经网络模型在突发事件网络谣言危机预警方面具有较好的适用性,与仅采用BP神经网络模型相比预警的准确性更好。     

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.