基于BP网络的高校绩效预算管理模型

教育资源的低效率配置、经费严重不足与经费使用效益低下之间的矛盾是目前影响高校发展的一个严重问题。这个问题要通过科学预算管理、加强绩效考核来解决。本文提出一种基于BP神经网络的预算绩效考核模型,为高校科学预算管理提供一种新的思路。     

基于BP神经网络的高校教学型实验室评价模型

高校实验室主要分为教学型实验室和科研型实验室两种类型。教学型实验室是学校进行实验教学的主要场所,在实践教学中发挥着巨大的作用。如何客观评价教学型实验室在实践教学中的作用,是高校实验室建设、发展的重要工作。根据教学型实验室的特点,提出相应的教学型实验室评价指标体系,以及一种基于BP神经网络的评价模型。该评价模型将各项评价指标作为输入,评价结果作为输出,通过仿真实验得到的实验结果与实际结果偏差较小,评价模型具有较好的适用性。     

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神经网络的高校实验室安全评价模型及应用

将人工神经网络应用于高校实验室安全评价中,提出一种基于BP神经网络的高校实验室安全评价模型。参考国内实验室安全评价的研究成果,结合福州大学实验室的特点,建立高校实验室安全评价指标体系。该模型将实验室安全评价指标量化为具体的数据作为BP网络的输入,评价结果作为输出。通过专家评分获得训练样本,用trainlm函数训练网络,并对测试数据进行网络仿真。实验表明网络仿真训练值与实际评价结果误差很小,验证了该评价模型的适用性。该模型可以利用已有较成功的实验室安全评价案例信息,使专家的评价经验得到积累,为实验室安全评价提供较科学的量化标准。     

高校绩效预算评价指标体系的构建

传统的高校财务预算无法对教育投入的产出进行评估,已经无法满足高校发展的需要,需要将绩效预算运用于高校财务管理。高校绩效预算应建立符合高校发展战略的绩效目标,编制部门预算和项目预算,建立绩效预算评价指标体系,并进行绩效评价,以此为基础编制绩效预算。     

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。     

高校预算绩效管理研究

近年来,高校现行预算管理模式暴露出一系列问题,影响了财政资金使用效益,降低了财务工作质量.本文就高校推行预算绩效管理的必要性,遵循的原则及预算绩效考评体系构建方面进行了分析研究,认为预算绩效管理不但可以增强预算安排的科学性、准确性、有效性,而且可以优化资源配置,提高财政资金的使用效益,推动学校事业的健康发展.     

高校绩效预算管理模式研究

随着高等学校逐步走向市场。在其扩大办学规模、提高办学层次的同时，原有的高校财务预算管理模式也暴露出一系列新的问题。本文拟对高校绩效预算管理模式进行探讨，提出新的绩效预算管理模式和考核方法，以提高高校预算资金的使用效率。     

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。     

基于BP神经网络模型的南京市住房发展水平研究

住房发展水平是衡量城市社会经济发展的重要指标之一,本文运用神经网络方法,对南京城市房地产系统这一复杂社会经济系统进行分析和预测,提出“十一五”期间与南京经济发展相协调的人均住房建筑面积指标.     

BP神经网络的模型优化研究及应用

随着神经网络在数据分析、预测及生产控制中的应用,神经网络的优化学习成为研究的一个重要课题.通过探讨BP神经网络模型的建立过程,针对BP神经网络的模型优化问题进行了详细研究.并通过对银行客户分类的仿真实验证明,优化模型能够有效地提高BP神经网络的收敛速度及预测精度.     

基于BP神经网络的交通事故预测

交通事故的发生因受随机因素的影响而呈现出不确定性和非线性的特点。在分析交通事故与人口、车辆、道路、经济发展等因素关系的基础上,综合考虑影响交通事故的多种因素,建立了BP神经网络。进而,选取总人口、机动车驾驶员人数、公路密度、民用车辆、人均GDP作为交通事故预测模型的输入向量,以交通事故的四项指标作为输出向量,利用LM算法或GALM算法优化的BP神经网络模型对交通事故进行预测。实验表明,GALM算法优化的BP神经网络模型与BP神经网络或LM算法优化的BP神经网络相比,具有较高的精度和较快的收敛速度,能更好地适用于交通事故预测。     

基于改进BP神经网络的供热负荷预测模型

为在自然环境条件下对供热负荷进行较为准确的预测,分析了对供热负荷产生影响的自然因素,利用回归分析法建立负荷预测模型。在误差较大情况下提出利用神经网络法建模,采用差分进化算法对神经网络的阈值和权值进行优化。使用经过优化的神经网络进行负荷预测,在MATLAB环境下进行仿真。仿真结果表明,采用该方法可得到更为准确的供热负荷预测模型,对供热站节能运行有一定意义。     

BP神经网络模型中平台现象的抑制

基于对BP算法执行过程中平台现象出现原因的剖析,提出了一种新的激活函数(f(x)=0.5sinλx+0.5),实验证明使用新的激活函数能有效地抑制平台现象,提高收敛速度。     

基于改进BP神经网络的DDoS检测模型研究

分布式拒绝服务(DDoS)攻击是当今最流行的网络攻击之一,对该攻击的检测是当前网络安全研究领域中的难点.文章在系统分析比较国内外DDoS攻击检测理论和方法的基础上,根据DDoS攻击时数据包的特性,运用改进BP神经网络理论和方法建立了DDoS检测模型.该方案所采用的技术,实现简单,代价小,具有很好的实际应用前景.     

基于BP神经网络模型的通货膨胀预测

通货膨胀的诱因、预测与控制是各国政府、学者乃至普通民众关心的热点问题。运用交叉相关分析法对GDP增长率、M2增长率、工业生产者购进价格指数等因素与通货膨胀间的关系进行了定量分析,确定了各因素与通货膨胀之间的领先、一致和滞后关系;然后结合人工神经网络原理,以先前确定的领先指标作为输入信息建立了基于BP神经网络的通胀预测模型,最后根据模型预测结果,提出了控制通货膨胀的相关政策建议。