人工神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用

本文基于多层前馈神经网络误差反传（BP）模型的电力系统短期负荷预测的方法。根据电力系统短期负荷变化的特性建立了既反映电力系统负荷连续性、周期性及其负荷的变化趋势,又包含天气变化对系统负荷的影响的日负荷模型,以此作为对BP神经网络进行训练的向量样本集。实例表明ANN应用于电力系统短期负荷预测是可行的,其预报结果比传统的负荷预测方法更准确。     

人工神经网络在机械优化设计中的应用

针对传统机械优化设计算法存在的问题,分析介绍了机械优化设计与人工神经网络,主要是BP神经网络模型与反馈神经网络模型用于机械优化设计的基本思想和应用方法。     

CAPP中人工神经网络的应用

本文阐述了人工神经网络技术，研究分析了BP神经网络模型的基本原理。在此基础上，将神经网络理论应用于CAPP之中，提出了基于此理论的系统模型。     

人工神经网络在煤层地质条件开采工艺性评价中的应用

介绍了回采工作面条件开采工艺性评价的重要性和BP神经网络原理.应用已知煤层地质条件样本对神经网络模型进行了学习训练和测试,测试结果具备较高的准确性,并将训练好的神经网络模型在新兴煤矿西六采区进行应用,对第63层煤层地质条件开采工艺进行了评价和预测,结果符合实际情况,取得了良好效果.     

人工神经网络在经济管理问题中的应用

阐述人工神经网络机理,给出人工神经网络在经济管理问题中应用的一般方法及其方向,对未来人工神经网络在经济管理问题中的应用提出一些看法。     

模糊数学和人工神经网络在滑坡评价中的应用

本文阐述了滑坡所造成的危害,介绍模糊数学和人工神经网络两种方法在滑坡预测及评价中的应用,举例运用模糊数学的方法分别对两个滑坡进行评价,并结合传统的推力传递系数法来分析这两个滑坡。     

BP神经网络在河流水质评价中的应用

在人工智能和神经网络原理基础上,构建了BP人工神经网络的水质评价模型,并把该模型应用到现场水质评价中。论文介绍了BP神经网络的水质评价模型,然后在此基础上构建并加以实现,利用相关的监测数据进行了检验,评价结果同实际水质监测结果一致,而且模型应用简单,计算方便,具有很好的实用性。     

基于神经网络的信息检索课程多媒体教学质量评价体系

本文阐述基于BP算法的人工神经网络模型时信息检索课程多媒体教学质量评价的设计思想、评价模型和实现方法．较好地避免了传统方法人为计取权值和相关系数过程中的主观影响和不确定性，为信息检索课程多媒体教学质量评价开辟新的方法。     

人工神经网络在图论中的应用

人工神经网络与图论之间有密切的联系.本文把人工神经网络应用于图论的问题求解中,利用Hopfield网络对图的着色、图的最大独立集和最大团进行求解,构造了各自的能量函数,进而得出网络的运行方程.     

基于主成分的BP人工神经网络期刊评价——以人文社科期刊为例

【目的/意义】期刊评价的方法繁多且复杂,无法分辨其中的好坏,对于方法的效果也是难以锚定,使得期刊评价存在一定的模糊性和不确定性。【方法/过程】本文在主成分分析方法的基础上,提出了一种新的期刊评价方法——主成分-BP人工神经网络法,以《中国学术期刊影响因子年报（人文社会科学）》（2021年）的585种综合性人文社科期刊作为评价对象,将评价结果同权威期刊评价结果进行对比,再对评价方法进行分析。【结果/结论】研究结果表明：主成分-BP人工神经网络方法同部分传统方法相比结果更加精准;主成分-BP人工神经网络方法对评价对象要求较高;为其他领域期刊评价以及评价方法提供一定的借鉴思路。【创新/局限】本文仅以人文社科期刊为例,范围有一定的局限性,今后应进一步扩大研究主体范围并尝试将这种方法用于其它领域的评价。     

人工神经网络在砂土液化识别中的应用

结合砂土液化的影响指标和神经网络的特性，提出了一种针对砂土进行识别的新方法-BP网络方法。BP网络是通过将网络输出误差反馈回传，来对网络参数进行修正，从而实现网络的映射能力。结果表明，用神经网络对砂土液化进行识别的准确率很高，它无须在判别因子与预制目标之间建立基于某种理论的经验统计关系。     

基于BP人工神经网络的中小企业技术创新能力评价研究—从政府角度出发

针对我国政府难以全面了解中小企业技术创新能力的现状,本文提出一套技术创新能力评价指标体系,以及一种基于BP人工神经网络的评价方法.本文采用调研得来的数据,检验了该套评价指标体系和评价方法的可行性、有效性及准确性.     

SPSS软件在建立课堂教学质量评价中的应用

本文利用多元统计数学中的系统聚类分析法，根据问卷调查结果，利用Spss社会统计软件，对部分教师课堂教学质量评价结果进行分析，得到了影响教师课堂教学质量的七大因素．并建立了量化评价模型。     

基于人工神经网络的住宅性能综合评价研究

住宅性能的评价是住宅商品化的基础性工作,是住宅商品化前提。本文在分析住宅性能影响因素的基础上,将人工神经网络应用于住宅性能等级的综合评价中,提供了一条定量、客观评价住宅性能等级的智能化新方法。     

人工神经网络及其在中医研究中的应用进展

人工神经网络是模拟人脑工作机制的一种计算机模型,由于它有自适应性、并行处理能力和非线性处理的优点,所以在中医研究中得到了应用。本文简单介绍了人工神经网络的工作原理和特点,并对人工神经网络技术在中医研究中的最新应用作了综述,指出了其在应用上的优点、不足及发展前景。     

基于因子-BP人工神经网络的期刊评价方法选择研究

[目的/意义] 学术评价中多属性评价方法有几十种,每种评价方法结果均不相同,难以进行方法选择。[方法/过程] 本文在分析评价本质属性的基础上,提出了一种新的多属性评价方法选取方法：因子-BP人工神经网络筛选法,并以JCR2017经济学期刊为评价对象,同时采用专家会议赋权法、主成分分析、因子分析、TOPSIS进行评价,并进行评价方法的选择。[结果/结论] 研究结果表明：在学术评价中多属性评价方法的选择必须兼顾主观和管理因素;因子-BP人工神经网络筛选法是一种有效的评价方法选取手段;因子-BP人工神经网络筛选法可以用来辅助专家赋权;对于多属性评价方法的进一步优化成为新的问题;当评价对象较少时不宜采用本文方法。     

人工神经网络在电子对抗情报评估中的应用

电子对抗情报评估是电子对抗情报管理的重要手段。文章试图将人工神经网络方法引入电子对抗情报评估。首先简要介绍了人工神经网络及其处理过程,建立了电子对抗情报评估的指标体系,然后详细研究了基于人工神经网络的电子对抗情报评估模型的实现。     

人工神经网络与纳税评估

人工神经网络的应用于纳税评估,为税务税务稽查的建立分类预测模型.从分析的结果可以看出,模型具有良好的预测效果,能为提高税收管理的针对性和有效性提出一些参考建议,以提高税收征管的水平.     

学术网络资源评价指标体系的构建——应用人工神经网络制定学术网站评价指标体系

目的：研究学术网站的定性评价方法,探讨人工神经网络在网络资源评价指标的应用。方法：结合前期研究结果,应用人工神经网络软件SNN处理原始矩阵数据,筛选优质网站,记录各指标的重要性（Rank）值。通过对原始调查表矩阵数据进行聚类分析,制定评价指标体系。应用此指标体系及权重评价调查表中的30个学术网站,并将网站的总得分与其对应PageRank值作相关分析。结果：通过SPSS对加权评分表中的矩阵数据作聚类分析,得出网络资源评价指标体系。多次运行SNN中的IPS,入选29个优质网络,记录了指标Rank值比例,即权重值。相关分析结果提示,应用本研究指标体系及权重评定网站所得总分与PageRank值相关性较好（r=0.569,P〈0.01）。结论：此指标体系可作为评价学术网络资源的定性评价依据。