企业中人岗匹配度测算模型及其应用

人岗匹配是保证企业人才发挥高效作用的基础,匹配度为人岗匹配提供了一种决策依据,运用层次分析法和模糊综合评价法,从道德素质、身心素质、知识、能力四个方面.建立了人岗匹配度测算模型,并进行实例验证.结果表明,该模型能够准确有效地评价人岗匹配的程度.     

BP神经网络在回归分析中的应用研究

通过实例比较，分析了神经网络在回归分析和预测中的应用。与传统的回归方法相比在某些方面有一定的优势。     

模糊人工神经网络在矿井构造评价中的应用

介绍了模糊综合评判和人工神经网络原理，分析了一般BP神经网络在研究复杂性问题时存在的局限性，根据模糊人工神经网络模型的构建方法，探讨了该模型在矿井构造定量评价中的应用，结合鲍店煤矿的实际资料，对建立的模糊人工神经网络模型进行了学习训练，对未采区的构造复杂程度进行了预测，结果表明：模糊人工神经网络较一般BP神经网络具有更快的收敛速度和更准确的预测效果．     

BP神经网络在上市公司综合评价中的应用

分析了多目标综合评价的特点，提出了一种基于BP神经网络的上市公司综合评价方法，以高科技板块为例，在对该板块上市公司财务指标的原始数据进行无量纲化处理后，用经过训练的BP神经网络对其进行综合评价，得出较满意的综合评价结果。     

BP神经网络在蒸汽流量测量中的应用研究

本文介绍了BP人工神经网络在蒸汽流量测量中的应用研究,对网络的创建及其实现过程进行了详细的阐述,并通过采用非线性网络和动量BP算法实现了蒸汽流量的测量.仿真结果表明:通过神经网络的自学习功能来测量热力公司所需求的蒸汽流量,精度较高,方法有效可行.     

BP神经网络在织物风格评价中的应用

探索人工神经网络在织物风格评价中的应用,基于反向传播神经网络模型（BP）建立了四层网络系统基于算是 物风格信号,实验表明,经过学习训练,系统具有较强的自适应模式识 能力,可以有效解决织物风格评定问题。     

组织中人岗匹配的障碍及其克服

在员工招聘方面,不按照岗位的要求进行招聘;在员工任用方面,不能发现员工的潜在能力;在员工培训方面,不能意识到人岗匹配具有动态性,这些都是组织人岗匹配的障碍。可以按照能级对应、互补增值、公平竞争等原则,来构建各岗位胜任素质模型,利用科学的手段选拔合适的人,设立人才晋升的缓冲地带,避免落入彼得陷阱,建立基于胜任能力的培训体系,为人岗动态匹配提供智力支持等,以这些方式克服障碍。     

高阶模糊BP神经网络及其在滚动轴承故障诊断中的应用

将模糊逻辑理论与高阶BP神经网络结合起来,讨论了高阶模糊BP神经网络的结构、特点、二阶算法以及隶属函数的确定。并将该神经网络模型用于滚动轴承的故障诊断中,试验表明高阶模糊BP神经网络对轴承故障模式具有稳定、准确的识别能力,是一种行之有效的诊断方法。     

基于Matlab的BP神经网络在大坝观测数据处理中的应用

建立大坝观测数据处理的BP人工神经网络模型,用正交变换法来初步优化设计大坝变形分析的模型结构.运用Matlab工具箱函数建立网络模型,选择合适的训练函数,并采用正则化的算法以缩小网络的规模,改进BP算法提高学习速度和算法的可靠性.实例表明,基于Matlab的神经网络优化设计能比较有效地避免BP网络的固有缺陷,在精度和训练速度上得到提高.     

BP神经网络在渠系自动控制中的应用

就渠系自动控制的问题,比较分析了常用的两种渠系建模方案,提出利用改进BP网络进行渠系辨识,然后在线自动控制。通过改进BP网络算法及模糊技术,克服BP网络所存在的容易陷入局部极小点、对初值要求高、训练时间长等缺点。仿真研究表明,在渠系自动控制中,利用神经网络技术是一种比较理想的方法。     

BP神经网络在移民安置效果评价中的应用

水库移民安置涉及社会、经济、环境、自然资源等诸多领域,是一个多层次、多目标、多属性的复杂系统工程.因此,移民安置效果尤其是生活水平的评价一直是移民理论研究关注的重点.依据神经网络理论,利用模糊综合评价法生成训练样本,建立了基于BP神经网络的移民安置效果综合评价模型.仿真试验表明,该模型评价结果合理,模型操作简便,具有很好的应用价值.     

BP神经网络算法在页岩气饱和度评价的应用

页岩气储层中高含量的有机质和黏土矿物会对饱和度的计算会产生影响,常规油气储层建立的饱和度计算模型在页岩气储层饱和度评价中存在较大误差,亟需寻求新的途径与思路.本文分析总结了页岩气储层性质及其与含水饱和度的关系机理.利用井中地层密度和铀含量与岩心分析含水饱和度有较好的相关性,通过BP神经网络训练建立新的非电性测井饱和度评...     

BP神经网络在洪流预报中的应用

通过归纳分析,结合实际的采集数据,对降雨径流预报的人工神经网络模型进行了改进,并针对不同的预报系统,采用改进的自适应BP算法进行分析,指出了今后洪流预报发展的方向.     

BP神经网络在热计量装置热量积算中的应用

应用BP神经网络,对热计量装置热量积算中所需的表格数据(焓值和密度)进行离线训练,获得了相应的权值,并利用此权值取代相应的表格数据,在保证精确度的前提下,不仅减少了数据存储空间,而且还避免了插值运算,使编程得以简化,取得了较好的应用效果.     

基于BP神经网络的战场网络攻击效能评估

战场网络攻击效能评估是网络攻击研究的重要内容.为了评估战场网络攻击效能,构建了战场网络攻击能力评估指标体系,提出了基于BP神经网络的评估方法,给出了构造样本的方法,并用构造的样本对BP神经网络进行训练,最后利用Matlab软件对该网络进行了仿真.通过与模糊综合评判法得出的评估结果相比较,验证了该方法的有效性.该方法减少了评估中人为因素的影响,使评估结果更可信.     

BP神经网络在农业发展中的应用

本文简述了BP神经网络的基本原理,提出了一种基于BP神经网络对农业增加值占国内生产总值的比重的测评模型。实验表明,该模型的辨识精度高,能正确实现。     

BP神经网络的改进及其在内网信息安全评估中的应用研究

针对反向传播人工神经网络(BP ANN)收敛速度慢的问题,提出一种改进的自适应动量因子的BP算法.该算法使得权值向量和偏置值都可以根据自适应动量进行调整,减小了学习过程中出现振荡的趋势,缩短了网络收敛时间.基于改进BP ANN建立电子政务内网神经网络评估模型,比较改进前与改进后BP ANN评估模型的性能.仿真结果表明,改进后BP ANN评估模型收敛性能更稳定且评估误差更小,能够更好地为复杂的电子政务内网进行信息安全评估.     

改进的BP神经网络在医疗中的应用研究

鉴于传统BP神经网络存在诸如收敛速度缓慢和易陷入局部极小值的缺陷,提出在BP神经网络中引入动量因子、陡度因子、自适应学习速率和改进粒子群算法优化BP权值等对传统BP进行改进,使其达到预测误差小、精度高、训练快的目的。改进后用来预测区域内各个年龄段患糖尿病人数百分比。由仿真实验结果可知,改进后的BP神经网络比传统BP神经网络收敛更快、误差更小。     

BP神经网络的模糊改进及应用

描述了人工神经网络和模糊推理系统的基本原理,分析了基于人工神经网络和模糊推理方法的故障诊断专家系统的设计思想,提出了一种人工神经网络和模糊推理技术相结合的故障诊断方法——模糊神经网络法.人工神经网络通过对部分测量数据的处理,输出故障出现的可信度,实现系统的故障诊断.模糊推理部分通过对输入输出的模糊表示,结合神经网络的推理,给出故障的程度,实现故障诊断.     

BP神经网络在经济研究中的应用

讨论误差逆传播学习算法模型（BP）在经济研究中的应用。建立第三产业就业的BP神经网络模型,以1978—2003年我国人均GDP和第三产业就业人员比重的历史数据为样本,运用该模型和回归方程进行处理。比较结果发现,前者在拟合精度上高于后者。运用模型对经济变量进行仿真和预测,结果表明BP神经网络能够对训练样本进行精确的拟合,在样本数据区间范围内获得良好的拟合结果,特别适合于分析经济发展规律,在经济预测上也具有较大的应用价值。