基于BP神经网络的科技型中小企业知识产权质押融资风险评价研究

通过对知识产权质押融资过程中的风险因素进行分析,运用人工神经网络BP算法建立BP神经网络模型对科技型中小企业知识产权质押融资风险进行研究,结果显示BP神经网络对科技型中小企业知识产权质押融资风险进行评价具有较高的精度.BP神经网络模型可以成为科技型中小企业进行知识产权质押融资风险评价的一种有效的方法.     

BP神经网络在企业技术创新风险评价中的应用

本文首先分析了企业技术创新的风险因素,在此基础上设置了风险评价的指标体系。然后引入神经网络,提出了一个基于BP神经网络的风险评价模型,并结合实例论证了该模型在企业技术创新风险评价中的可行性。最后总结了BP神经网络在企业技术创新风险评价中的优越性。     

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.     

BP神经网络在企业财务危机预警之应用

针对统计方法中判别分析方法在实际企业财务评价应用中存在的问题，提出神经网络在财务评价应用上的优势和潜力，本文郑重探讨神经网络在企业财务危机预警上应用。在文中用BP神经网络建立财务预警模式，并用实例进行示范性设计和验证。     

基于BP神经网络的工程项目知识管理风险预警研究

科学地评估工程项目知识管理风险有助于项目管理者了解项目的知识管理状况,是防范和控制项目知识管理风险的基础和前提.本文从知识共享、知识应用、知识创新等三方面构建了工程项目知识管理风险预警指标体系,并采用BP神经网络对其进行评价.实例应用表明,该方法适用于工程项目知识管理风险预警,具有广泛的应用前景.     

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。     

基于BP神经网络的供应链知识共享风险预警体系研究

从节点企业拥有的资源强度、各个节点企业的组织学习能力、知识共享平台的技术支持能力以及节点企业间的相容水平四个方面,构建供应链知识共享风险预警体系指标体系,运用BP神经网络模型对预警指标进行分析,以期达到对供应链知识共享风险进行科学预警的目的.     

基于BP神经网络的订单融资风险预警模型

随着供应链金融服务中订单融资的开展,作为贷款方的银行及其合作代理方物流公司对风险的防范不再仅仅是针对单个融资企业,而是扩展到融资企业所在的供应链中.基于现有研究成果的局限性,将BP神经网络引入订单融资风险预警的研究之中.依据国内外专家对订单融资的研究结果及其内涵的界定,采用问卷调查和深度访谈等方法对订单融资业务的风险类型进行了识别,在此基础上建立了订单融资风险预警指标体系,并构建了基于BP神经网络的订单融资风险预警模型,通过对实例样本的训练和验证,表明所建立的风险预警模型真实、可靠,对供应链金融下订单融资风险预警具有较高的实用价值.     

基于混合BP神经网络算法的信用卡消费行为风险预测

随着中国信用卡市场的急速发展,信用卡消费行为的风险评估已成为业界研究的一个重要方向.目前风险预测的研究常采用单一的BP神经网络算法,但该算法存在一些固有缺点,如易陷入局部极小点、收敛速度较慢等,这些缺点会影响风险预测的效果.针对单一BP神经网络算法的不足,提出了一种将BP神经网络算法与遗传算法相结合的混合算法,它以BP神经网络作为基础,利用遗传算法对BP神经网络进行优化,并通过数据集的实验证明该混合算法要优于单一BP神经网络算法,可以有效提高信用卡消费行为风险评估中的检测率和准确率.     

基于PCA与GA改进BP神经网络的高速公路项目融资风险评价

针对高速公路项目融资风险评价问题,提出主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)与遗传算法(Genetic Algorithm,GA)改进BP神经网络相集成的高速公路项目融资风险评价方法。首先利用主成分分析对高速公路项目融资风险评价指标体系降维,然后把降维后的指标数据输入到遗传算法改进的BP神经网络,最后应用该方法对北方某省15条高速公路项目融资风险进行评价。实证研究表明该方法应用到高速公路项目融资风险评价中是可行可靠的。     

基于BP神经网络的企业技术创新能力评价及应用研究

针对当前评价企业技术创新能力的方法所存在的不足,提出一种基于BP神经网络的企业技术创新能力评价方法。首先建立企业技术创新能力评价指标体系,然后根据指标体系,设计BP神经网络模型,并给出可行的评价程序。在计算方法上,用MATLAB神经网络工具箱来进行网络设计和计算。通过大量学习样本的训练和测试,使模型的误差达到预定的范围内。最后,以实例验证了这种方法的准确性和可操作性。     

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。     

基于BP神经网络的中国煤炭安全评价研究

本文从资源、供需、运输、灾害、环境、市场六个方面构建涵盖供给安全和使用安全在内的煤炭安全评价体系,应用BP神经网络进行中国煤炭安全评价的实证分析。研究发现:凭借BP神经网络在能源等非线性复杂系统高效的仿真能力和逆向输出的优势,仿真训练结果准确率高,模拟预测简便易行。虽然丰富的资源储量和较高的自给水平确保了煤炭的供给安全,但CO2和SO2排放造成严重的环境问题和温室效应,使得使用安全仍是煤炭安全需要关注的焦点。今后,需要在降低煤炭在能源结构中的比重,提升电煤消费份额,大力发展洁净煤技术等方面采取有效的应对措施。     

基于BP神经网络的产学研知识创新联盟风险评价研究

本文从知识创新的角度分析了产学研知识创新联盟的风险成因,认为知识共享不足、知识外溢、知识转化和升级不足是该联盟风险产生的渊源;管理风险、利益风险为内向性风险,市场风险、技术风险是其外向性风险.在吸取以往研究成果的基础上,设置了风险评价指标.根据所研究的风险特征,通过理论分析选择了BP神经网络作为风险评价法,利用MATLAB软件对调查数据进行处理,初步生成风险程度评价模型,并用实证演示加以证明.     

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神经网络的高校科研能力评价研究

在明确高校科研能力内涵的基础上,分析高校科研能力的构成,提出高校科研能力评价指标.采用BP神经网络对30所高校的科研能力进行评价,测试结果表明,该方法训练速度快,且错误率低.     

基于BP神经网络的稿件质量评价系统

分析了科技期刊稿件审理的指标体系与BP神经网络的基本原理，建立了基于BP神经网络的稿件质量评价系统，输入层为6个节点，输出层为1个节点，中间层为12个节点，并应用24个样本对网络进行了训练。检验结果表明，检验样本的期望输出结果与网络模型的计算结果的最大误差小于0．1％，说明该模型可行。     

基于BP神经网络的信息对抗能力综合评价研究

准确评价信息对抗能力对于一国的战略决策具有重要意义.结合信息对抗理论与实践设计信息对抗综合评价指标体系,探讨了利用BP人工神经网络建立信息对抗能力综合评价模型.     

基于QPSO—BP神经网络的财务舞弊识别研究

为提高上市公司财务舞弊识别模型判断的准确度,文章以1998--2009年中国证监会网站上公开披露的财务舞弊的56家上市公司的75个舞弊年度为研究对象,并选取了与舞弊公司同行业、同年度的75个非舞弊上市公司年度作为控制样本,运用量子粒子群算法改进的BP神经网络建立财务舞弊的识别模型。研究结果表明,采用量子粒子群算法与BP神经网络结合的方法建立的财务舞弊识别模型判断的准确度较标准BP神经网络判断的准确度有了较大提高。这对于防范上市公司财务舞弊、提高监管效率、降低投资者的损失等方面具有一定的积极意义。