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。     

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。     

论21世纪高校图书馆馆员综合素质

文章认为随着人类社会与科学技术的不断发展与进步，人类已进入一个崭新的时代，在这个信息化、知识化的时代，各高校图书馆馆员如何提高自身的综合素质来适应这个时代是直接关系到提高读者服务质量及图书馆总体形象的一件大事。     

浅析高校图书馆女性馆员综合素质的培养

女性是高校图书馆队伍中的主要群体。在21世纪知识经济时代，加强图馆女性馆员的综合素质对于促进图书馆事业的发展具有非常重要的意义。     

基于神经网络的图书馆读者满意度评价方法

在探讨图书馆读者满意度评价指标体系的基础上,提出了一种智能化的基于神经网络的图书馆读者满意度评价方法．建立了适合定性、定量评价图书馆读者满意度的BP神经网络模型。实例表明了该方法能够实现对图书馆读者满意度的快速、准确的评价。     

BP神经网络在学生素质综合测评系统中的应用

本文简述了BP神经网络的基本原理,提出了一种基于BP神经网络的学生素质综合测评模型。实验表明,该模型的辨识精度高,能正确实现对学生综合素质的测评。     

浅谈高校图书馆馆员素质

图书馆员要适应时代的要求,利用各种办法提高馆员素质,调整馆员知识结构,促进和推动图书馆事业的发展。此举更加彰显高校图书馆工作在社会精神文明建设中的地位和作用。馆员素质是制约高校图书馆发展的主体因素。     

论高校图书馆馆员素质

本文阐述了高校图书馆馆员应具备的素质,分析了高校图书馆员素质的现状,提出优化高校图书馆馆员素质的具体途径。     

高校图书馆馆员素质探微

文章分析了当前图书馆员应具备的素质和能力,针对现状和问题,对馆员素质提高的途径进行了有益探索。     

浅谈高校图书馆馆员素质

文章阐述了图书馆员应具备的几点素质,并提出了提高素质的建议。     

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。     

BP神经网络在网站评价中的应用研究

本文在借鉴前人研究成果的基础上,基于用户的视点,总结了一套包含15个指标的网站评价指标体系,并采用基于Levenberg-Marquardt算法的BP神经网络模型对专家给出的网站评价结果进行学习,经过学习的神经网络模型可以用来对其他网站进行评价.实验结果表明,该模型是可行的.     

基于组合神经网络的聚合物质量预测

介绍了一种将组合神经网络用于聚合物质量预测的方法．由定量数据建立的单一神经网络模型往往缺乏泛化能力，而使用组合神经网络模型则可以显著改善模型的泛化能力．由于在建立组合神经网络模型过程中，合适的组合权重对模型是否具有良好预测性能是非常重要的，因此采用了岭回归方法来选择合适的组合权重．所提出的方法已成功应用于PVC颗粒特性的预测研究中。研究结果表明，与单一神经网络模型相比，组合神经网络模型具有更佳的模型预测精度和鲁棒性．     

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。     

高校图书馆馆员绩效评价体系研究

本文对高校图书馆馆员绩效评价体系进行了系统研究,在明确高校图书馆馆员绩效评估的目的与意义后,提出高校图书馆馆员评价的内容。并针对图书馆的实际情况,确定采用百分制计分法进行评价,建立了两个方面8个2级评价指标、18个3级评价指标的评价体系。     

基于PNN的高校科研能力评价研究

目前,我国高校科研能力评价存在评审指标过多、工作复杂、主观性强、准确性低等缺点,难以对高校科研能力正确评价。为了提高高校科研能力评价结果的准确性,在分析影响高校科研能力因素的基础上,利用概率神经网络建立高校科研能力评价模型。Matlab仿真实验表明,该模型提高了高校科研能力评价的准确率,评价结果更加客观、公正,对高校科研能力评价具有一定的参考意义。     

高校图书馆员工工作满意度的神经网络模型

以8所高校130名图书馆员工的工作满意度调查所得数据为基础,根据BP人工神经网络算法原理,建立了高校图书馆员工工作满意度与领导管理、人际关系、工作本身、工作压力、福利报酬和发展前途6个影响因素之间的关系模型.结果表明,BP人工神经网络用于高校图书馆员工工作满意度的研究是可行的,所建模型能很好地反映实际情况,可以进一步推广应用于其他行业的员工工作满意度研究.