基于BP神经网络的学生数学能力评价

利用BP神经网络建立学生数学能力评价模型,以克服现有能力评价中主观因素的影响,客观、有效地对学生能力进行评价。     

基于CIPP-AHP和神经网络的高职院校专业课程思政教学评价

在分析高职院校专业课程思政教学影响因素的基础上,通过CIPP评价理论构建包含专业课程思政背景、专业课程思政投入、专业课程思政实施、专业课程思政效果4个方面36个三级指标的高职院校专业课程思政教学评价指标体系,利用AHP（层次分析法）确定各评价指标的重要性和权重,采取BP（反向传播）神经网络建立高职院校专业课程思政教学评价模型。选取75组高职院校专业课程思政教学专家评价数据作为训练、测试样本。仿真实验分析表明,基于CIPP-AHP和BP神经网络建立的高职院校专业课程思政教学评价模型具有较高评价精准度。     

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.     

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.     

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神经网络的大学生实践教学效果评价研究

实践教学是高等学校教学工作的重要组成部分,其中实践教学效果评价是保障高等学校实践教学质量的重要环节。针对高校大学生项目实践教学效果评价需求,构建项目实践教学效果评价指标体系,在此基础上设计调查问卷,利用网络问卷收集评价原始数据,通过Python进行数据预处理,并采用BP神经网络对某高校大学生项目实践教学效果实施评价,结果表明,该方法对于高校实践教学效果评价具有较强的实用性。     

一种BP网络的土壤电导率数据融合算法研究

根据各个传感器测量的农田土壤信息,设计一种基于BP神经网络的融合算法,建立合理的数据融合模型,仿真得到农田的精确信息,有针对性的投放农业生产资料,精确控制投放,以更好地实现耕地资源的合理高效利用和农业的现代化精准管理．     

基于BP神经网络的心电图三分类

研究了一种基于神经网络的心电图分类方法,该方法利用前向多层神经网络的反向传播算法(Back Propagation),即BP算法,采用MATLAB软件建立用于三分类的BP神经网络,并利用大量的心电图数据训练神经网络,使神经网络对未训练过的心电图有较好的分类能力。实验结果表明,用这种方法用于心电图的三分类取得较好的效果。     

神经网络的BP训练算法和遗传优化训练算法的对比研究

BP算法是人工神经网络的传统常用训练算法。遗传算法是一种新型的、随机性的、全局性的优化方法。基于MATLAB对比这两种训练方法的异同和优缺点,从而达到神经网络的最优化训练,充分发挥神经网络的作用。     

基于BP神经网络的ABC分类法在油田备件管理中的应用

对基于BP神经网络的ABC分类方法进行分析,并将其应用于油田备件的分类管理,实践证明它能有效地找出备件管理中的关键备件,提高备件分类的有效性和备件管理的针对性。     

基于BP神经网络在卷烟焦油预测中的应用

提出利用数值优化改进的BP算法建立卷烟焦油的预测模型,以卷烟常规化学成分总糖、总氮、总氯作为神经网络的输入,焦油作为输出,并将这些指标作归一化处理,然后通过教师样本数据对网络进行充分的训练,获得适宜的参数矩阵,最后用训练好的网络对检验样本数据进行预测,预测效果相当显著,相对偏差在-1.81%~1.31%之间。     

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。