基于BP神经网络的马铃薯遥感识别图像数据分析研究

运用遥感手段精确监测马铃薯种植面积是稳固马铃薯主粮化政策、维护国家粮食安全的必要保障。本文以 吉林省长春市九台区纪家镇、兴隆镇为研究区,选用landsat8 OLI遥感数据,借助ENVI平台构建了基于BP神经网络的 土地覆盖分类模型,应用于研究区的马铃薯等作物分类研究。以landsat8 OLI7个彩色波段作为输入,不断调节分类参 数,最终确定了最优分类网络结构。结果显示,BP神经网络法马铃薯的分类生产者精度为94.22%。研究表明,BP神经 网络分类方法是一种手段灵活、结果较准确的马铃薯遥感识别方法。     

基于BP神经网络的工程项目总工期预测方法仿真研究

工程项目施工总工期的影响因素多,且很多因素对工期影响是非线性的,因此一直是预测的难点,而工期又是施工管理的重点。本文运用BP神经网络理论,对工程项目总工期进行预测,该理论具有较高的泛化能力,且具有强大的非线性映射功能,对于施工总工期的预测的精度高。     

基于BP神经网络的文档特征表示研究

本文根据BP神经网络的函数逼近功能 ,针对文档特征项在文档中的权重 ,提出了一种基于BP神经网络的网络计算模型。实验表明 ,在面向相似主题的文档集中 ,这种方法比当今最常用的向量空间模型计算的文档特征项的权重更精确     

基于改进BP神经网络的光伏组件状态监控研究与实现

为了解决光伏组件状态的自动监测问题,本文采用了BP神经网络算法构建了光伏组件功率的估算模型,并对其进行了改进,最终形成了基于改进BP神经网络的光伏组件等效最大功率估算算法,利用改算法的估算结果与历史数据进行比较,判断光伏组件状态.经过实际验证,确认了该方法能够满足实际应用需求.     

基于灰色关联分析和BP神经网络的数字资源服务绩效评价研究

针对国内外数字资源服务绩效评价过程中存在的局限性,以及考虑到数字资源服务绩效评价涉及的内外部因素较多,单纯的运用定性或定量评价方法都难以做到准确、客观和全面,本文提出了基于灰色关联分析和BP神经网络算法对数字资源服务绩效进行评价研究.首先建立了基于GRA-BPNN的评价模型,运用灰色关联分析法对评价指标体系进行约简,消除冗余指标,然后把约简后得到的评价指标输入到BP神经网络中进行智能训练,最后把待评价的检测样本输入到训练好的BP网络中,得到了数字资源服务绩效的实际输出值,实际输出与期望输出结果相吻合,从而证明了评价的可行性和有效性.     

探究高校图书馆电子资源质量评价体系的构建——基于BP神经网络模型研究CSSCI

论文首先描述了图书馆电子资源质量评价指标体系的构建,并且详细阐述了采用BP神经网络建立图书馆电子资源质量评价模型的过程,包括BP神经网络基本原理、网络结构的确定和网络的检验。并通过实证进一步阐明为了能够有效地管理评价图书馆的电子资源,需要采用BP神经网络模型对图书馆电子资源的质量进行评价。     

基于BP神经网络的政务微信公众号信息传播效果评价研究

[目的/意义]提出政务微信公众号信息传播效果评价方法,为政务微信公众号运营推广提供参考依据和理论基础。[方法/过程]首先界定政务微信公众号信息传播效果的概念,然后结合政务微信公众号信息传播特点,从用户认知、情感和态度、用户行为、社会影响和政务微信公众号平台5个维度,选取17个政务微信公众号信息传播效果评价指标,并基于BP神经网络提出政务微信公众号信息传播效果评价方法,最后采集吉林省各消防大队的微信公众号数据验证方法的有效性和实用性。[结果/结论]提出基于BP神经网络的政务微信公众号信息传播效果评价方法,实验证明该方法运用于政务微信公众号传播效果评价具有较好效果。     

基于BP神经网络的共享服务平台资源信息质量评价研究——以短租类共享服务平台为例

[目的/意义] 以短租类共享服务平台为例，构建共享服务平台资源信息质量评价指标体系，帮助此类平台企业高效地识别出存在信息质量问题的资源，提高平台整体的信息质量水平。[方法/过程] 首先基于信息传播学相关理论，对共享服务平台信息传播过程进行总结。然后根据共享服务平台信息传播的参与主体和访谈原始资料分析，构建共享服务平台资源信息质量评价指标体系，分为信源质量、信息内容质量和信息效用质量三个维度。最后提出基于BP神经网络的信息质量评价方法，并使用Matlab2018a软件对采集的100组样本数据进行训练和仿真验证。[结果/结论] 提出共享服务平台资源信息质量评价指标体系，并以短租类共享服务平台为例运用BP神经网络进行验证，实验证明该评价指标体系具有一定的可行性和实用性。