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。     

BP神经网络方法在院系教学质量评价中的应用

本文在院系教学质量评价指标体系建立的基础上,采用神经网络BP算法建立教学质量评价模型,利用各评价指标值作为其输入,教学质量评价值作为输出,基于最小二乘法思想,利用梯度搜索技术,使网络的实际输出与期望输出的误差最小。经计算证明该模型具有较好的辨识精度,很好地解决了教学质量的动态评价问题。     

BP神经网络在软件质量评价中的应用研究

软件质量评估是软件项目开发中的重要环节之一。针对软件质量缺乏综合性评价体系和方法的问题,通过分析软件质量体系,选取适当软件质量属性作为评估指标,引入BP神经网络算法,提出一种基于BP神经网络的软件质量评估模型。以样本数据训练神经网络,并对网络进行测试。结果表明,该方法能够较为准确地评估软件质量,对提高软件质量具有参考价值。     

GA—BP神经网络在高校教学评价中的应用

针对BP神经网络在学习训练过程中容易陷入局部最优的问题,利用GA算法对其权值和阈值进行优化．构造了一个基于GA—BP神经网络的课堂教学质量评价模型,并将该算法具体运用于某高校的教学质量评价中。实验表明,该模型能比较客观地对课堂教学质量进行综合评价。     

BP神经网络在高职学生体质综合评价中的应用

分析影响学生体质的指标,阐述BP神经网络的基本概念,探讨BP神经网络在高职学生体质综合评价中的应用。     

BP神经网络在管道缺陷定量识别中的应用

介绍了漏磁检测的基本原理,分析了管道缺陷的漏磁信号与缺陷几何参数的关系.应用BP神经网络进行了管道缺陷参数的定量识别,识别结果的误差小于10%,完全满足实际检测的要求.     

BP神经网络在数字识别中的应用

神经网络(neuralnetwork)是近年来再度兴起的一个高科技研究领域,数字识别就是其中一项既基本又非常重要的应用性研究领域。BP神经网络(Back-Propagation),又称误差反向传递神经网络,是一种依靠反馈值来不断调整节点之间的连接权值而构建的一种网络模型。BP网络可以看作是对多层感知器网络的扩展,即信息的正向传播及误差数据的反向传递。本文给出了设计用于识别手写数字BP神经网络的过程。     

基于BP神经网络的教学质量评价模型及应用

本文利用BP神经网络方法建立高校教学质量评价系统的模型,将教学评价指标概念量化成确定的数据作为其输入,教学效果作为输出.运用MATLAB进行实证研究,发现将该方法用于教学质量评价中,既克服了专家在评价过程中的主观因素,又得到了满意的评价结果,具有广泛的适用性.     

BP神经网络在高校教学实验室综合评价中的应用

利用BP神经网络构造一个评价模型,对高校实验室的管理、建设、实验教学进行综合评价。     

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.     

BP算法在教学评价系统中的应用

本文运用BP神经网络的算法结合主分量分析法对高校教学评价的多项指标进行处理运算,计算机的运算结果显示该算法较适合多项指标、多层次系统.     

BP神经网络法在房产估价中的应用

阐述了各种房地产估价的方法,在比较各种现有方法的基础上,采用BP神经网络法进行房产估价.将BP神经网络理论应用于房地产估价,计算实例表明,应用BP神经网络法进行房产评估,可以克服传统方法上的一些缺点,估价结果更科学、合理和公正.     

BP神经网络在山楂预处理中的应用

采用能任意精度逼近任意函数的BP神经网络对用熏硫法预处理山楂中Vc含量进行建模.建模结果表明,BP神经网络能很好地逼近Vc含量与熏硫量和熏硫时间的函数关系,能够确定最佳熏硫时间和熏硫量,并确定在此条件下的Vc含量.     

基于BP神经网络的水体富营养化评价的研究

水体富营养化改变了水体的理化性质,不仅破坏生态的平衡还严重影响人类的健康．因此,对水体富营养化的研究是一件有意义的研究工作．BP神经网络由于操作简便易行,可以白组织、自学习、白适应并具有容错和抗干扰能力等特点,已成为水体富营养化评价的一个热门．文章应用BP神经网络对泉州市山美水库的水体营养状况进行评价,并与综合营养指数法进行了比较,提出了富营养化的防治对策．     

基于PSO算法的BP神经网络在边坡稳定性评价中的应用

传统的用于边坡稳定性分析的方法较多,但计算过程复杂,计算量大。采用粒子群优化（PSO）算法优化神经网络的连接权值和阂值,可以克服存在的缺陷,减少迭代次数,具有良好的泛化性能,在边坡稳定性评价上具有一定的应用价值。     

BP神经网络算法改进及应用

针对传统BP神经网络收敛速度慢且容易陷入局部极小值的缺点,通过实验对其进行分析并提出可以提高算法快速性和有效性的改进方法。介绍了BP神经网络的工作原理、基本流程、算法应用领域和在该领域下的优缺点,以及改进方法的具体步骤与改进后的优势。最后通过仿真实验验证了改进算法的有效性。     

BP神经网络在石油项目经济效益综合评价中的应用

石油项目在决定投资开发前会有相关人员对其进行项目申报,提供相关项目的经济数据,再由决策者提供数据进行专业分析,判断该项目是否可行。将BP神经网络应用于石油项目前期经济评价,介绍了BP神经网络原理,用于BP神经网络的石油项目经济指标的选择,将BP神经网络用于石油项目经济评价的过程。为了提高精度,选择标记训练样本对BP神经网络训练。大量模拟实验结果表明,该方法对石油项目方案的评价是有效的,并在性能方面比传统方案更方便和准确。     

BP神经网络在数据预测中的应用

数据预测是在分析现有数据的基础上来估算推测未来数据的过程。首先介绍了预测的重要性及常用方法,接着介绍了BP神经网络的原理以及结构,最后进行了BP网络预测方法应用,并在Matlab中进行了仿真。经实验验证,该方法可以获得较好的预测效果。     

BP神经网络在大学物理实验中的应用研究

通过两个实验例子,研究了BP神经网络在大学物理实验中定标和函数拟合中的应用,并在MATLAB6.5环境下实现训练和仿真,验证实验结果的正确性.