基于PCA-RBF神经网络的PPP项目风险智能评价研究

随着新一轮政府和社会资本合作(public—private—partnership,PPP)模式在基础设施领域的推广运用,对其风险评估也开始备受关注。鉴于PPP项目风险影响因素众多和传统评估方法过度依赖主观评价等问题,在构建PPP项目风险评价指标体系的基础上,通过将主成分分析(principal component analysis,PCA)技术降维并结合模糊综合评价结果,建立自适应的径向基神经网络(RBF)的智能风险评价模型,并以入库的浙江省发改委10个PPP项目为例进行实证检验,结果显示3个项目处于风险较小、6个项目处于风险不大、1个项目处于风险中等。PCARBF智能评价模型所训练预测的结果与模糊综合评价结论一致,且在一定程度上提高了计算效率、增强了评价的客观性,为PPP项目风险智能评估提供理论上的参考。     

基于BP神经网络的教学质量评价研究

本文针对教学质量评价的特点,设计了一种基于BP(反向传播)神经网络的教学质量评价模型。在总结前人研究和实践的基础上,总结了包含3个一级指标、10个二级指标的评价指标体系。基于这个指标体系和神经网络教学质量评价模型进行了实验,实验结果表明该模型是有效的。     

神经网络在智能公交实时调度中的设计与实现

神经网络是一种新兴的数学建模方法,它具有识别复杂非线性系统的特性,比较适合实时调度。在智能公交实时调度中加入误差反向传播算法,利用误差反向传播算法超强的学习能力和泛化能力,通过对海量公交历史调度数据的学习,可以建立公交车到达目的站点的预测模型;通过实时GPS数据,就可以预测车辆到达目的地的大概时间,为建立智能公交调度提供极大方便。     

基于CRIO 的神经网络智能交通系统设计

本文对智能交通国内、外领域存在的主要问题基础上,基于模糊神经网络的控制理论,提出了一种新颖的城市区域智能交通模糊控制算法,并结合 NI－CRIO硬件平台和 LabVIEW开发工具设计了一个实现该算法的智能交通控制系统。实验证明,设计的交通控制器性能更为智能化,使用更加安全可靠。     

基于神经网络的人体动态行为智能识别方法

针对传统方法的人体动态行为智能识别方法存在识别率较低等问题,提出基于神经网络的人体动态行为智能识别方法。对人体动态行为数据预处理,并构建人工神经网络模型,实现人工神经网络训练以及特征提取;将视频的光流图像放置于卷积神经网络模型中,获取图像的时域特征;融合人工神经网络特征与时域特征,并将其放入SVM中进行类别划分,实现基于神经网络的人体动态行为智能识别。仿真实验研究结果表明,所提方法能够有效提升人体动态行为识别准确率,并且整个方法的综合性能较好。     

基于神经网络的高技术项目投资风险综合评价模型

With an analysis of the risk of investing in high-tech projects,this paper propeses a multitarget synthetic evaluation method based on neural network.The method can simulate the expert in evaluating the investing risk,thus avoiding the subjective mistakes in the evaluation process.The simulation test indicates that the results achieved by this method are satisfactory.     

基于BP神经网络的参考咨询馆员素质评价模型

在建立参考咨询馆员素质评价指标体系的基础上,提出一种智能化的基于BP神经网络的参考咨询馆员素质评价方法。概述BP神经网络及其基本原理,并详述基于BP神经网络的参考咨询馆员素质评价模型的建立过程,包括神经网络结构的确定、网络训练,以及网络检验等。将该模型应用于实例检验,得到较满意的结果。     

基于神经网络的智能导航与控制研究

智能导航与控制是一个集环境感知、规划与自动驾驶于一体的综合功能系统.通过智能控制,我们希望车辆不仅能够实现自主驾驶,并且也能够准确地避免碰撞障碍物.神经网络有很强的学习、自适应和处理非线性的能力,因而非常广泛地应用于复杂系统的辨识、建模和复杂系统的控制.要使得车辆完成自主驾驶,可以通过选择合适的输入与输出来训练神经网络.     

信息检索课多媒体教学神经网络评价模型

将BP神经网络的原理用于信息检索课程多媒体教学质量评价,通过分析,给出了神经网络的信息检索课程多媒体教学质量评价模型结构,以及步长的学习算法,并在MATLAB系统内得以实现.结果表明,人工神经网络用于信息检索课程多媒体教学质量评价中,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.     

基于神经网络的高新技术企业综合评价研究

研究了国内外高技术企业的界定方法，建立了高技术企业综合评价神经网络模型，对武汉市高技术企业进行了实证分析。     

基于多维度特征的智能评价育人效果研究

智能教育评价是教育改革重点研究方向。然而,运用人工智能相关技术对多维度特征的育人效果智能评价研究仍不深入。为解决上述问题,通过对调查问卷采集数据分析处理后得到20个智能评价模型特征,并通过感知机等5种算法分别建立智能评价模型,以寻找最优智能评价方法。实验结果表明,不考虑模型计算时间和泛化能力,基于感知机算法建立多维度特征智能评价模型更为准确;考虑模型计算时间和泛化能力,基于决策树C4.5算法建立多维度特征智能评价模型更为准确。     

基于BP神经网络的创新型企业评价研究

通过界定创新型企业的内涵,分析了创新型企业的特征,构建了创新型企业的评价指标体系,提出了基于BP神经网络的创新型企业评价方法。     

科技期刊学术水平综合评价的神经网络模型

根据科技期刊学术水平评价指标体系和评价标准,生成足够多用于神经网络建模用的训练样本、检验样本和测试样本,取尽可能紧凑的结构以避免出现"过拟合"现象,检验样本实时监控训练过程以消除"过训练"影响,用测试样本评价模型的泛化能力,从而建立了用于期刊学术水平综合评价的神经网络模型.示例研究表明,生成样本的原理是可行的和有效的,建模过程可靠、合理,建立的模型可用于实际期刊学术水平的综合评价.     

基于神经网络的葡萄酒质量评价

通过运用BP神经网络的方法分别对酿酒葡萄的理化指标与葡萄酒质量以及葡萄酒的理化指标与葡萄酒的质量进行了分析,将拟合值与实际值比较,得出酿酒葡萄和葡萄酒理化指标对葡萄酒的质量都有影响,但单一地用两者去判断都存在不合理性。     

基于神经网络的葡萄酒质量评价

通过运用BP神经网络的方法分别对酿酒葡萄的理化指标与葡萄酒质量以及葡萄酒的理化指标与葡萄酒的质量进行了分析,将拟合值与实际值比较,得出酿酒葡萄和葡萄酒理化指标对葡萄酒的质量都有影响,但单一地用两者去判断都存在不合理性。     

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.     

管理干部综合素质模糊评价体系的神经网络模型

本文根据人工神经网络的理论，利用高泛化性能的BP神经网络建立了企业管理人员综合素质的模糊评价模型，通过仿真和实例表明了模型的有效性，给管理干部综合素质的测评提供了一种简便、有效的方法。     

基于神经网络的智能模糊控制研究及应用

本文简要介绍了模糊控制理论及其最新研究和应用进展。以水轮机调节系统为例,针对基于神经网络的智能模糊控制系统进行研究和实践。最后对模糊控制的后续研究热点和方向进行了展望。     

基于神经网络的再制造系统风险评价

为了给企业在开展再制造业务时提供风险评估参考模型,从再制造全生命周期涵及芬丽再.丽遥.票蔺荀蔽而不风险,构建包括收集、检测、拆卸、再制造和再循环五大环节的评价指标体系;建立基于Back Propagation (BP)神经网络的风险评价方法;并利用权矩阵之间的关系函数确定评价指标的影响次序,找出再制造系统风险的主要风险因素;然后通过]nternet收集资料选取五个企业的再制造业务风险评价作为样本训练模型;最后以某机床制造企业的再制造项目风险评估验证上述评估方法的有效性.     

基于复合神经网络的致密储层测井评价方法研究

本文利用集成的思想开展了复合神经网络模型研究。首先,利用MATLAB软件平台构建了反向传播神经网络(BP)、支持向量神经网络(SVM)和径向基函数神经网络(RBF)三个单一神经网络。其次,将单一的神经网络以加权平均的规则进行组装,形成一种复合的神经网络系统。最后,利用复合神经网络系统开展了测井储层孔隙度、渗透率和含水饱和度的预测及效果分析。研究结果显示,相比于单一的神经网络方法,构建的复合神经网络模型预测的储层孔隙度、渗透率和含水饱和度精度更高,表明基于复合神经网络模型进行储层评价是可行和有效的。