莜麦播种方式决策的BP神经网络模型

阐述了BP神经网络基本原理,并在此基础上,将神经网络理论应用于农业生产决策之中。以莜麦播种方式决策为例,通过对产生式规则的分析导出神经网络输入、输出单元数,经过多次实验确定合适的隐含层单元数,并采用MATLAB语言对所构建的网络进行训练。仿真结果证明,这种方法基本可以达到预期的目标。     

风险投资退出决策的BP神经网络模型

在总结相关文献中风险投资退出决策影响因素的基础上,建立了风险投资退出决策的BP神经网络模型,并对模型的可行性进行了算例分析.     

BP神经网络在专家系统开发中的研究与应用

针对专家系统开发过程中遇到的"知识瓶颈"问题,提出了神经网络与专家系统相结合的方法,利用神经网络训练和学习得到的故障数据来丰富专家系统的知识库,提高专家系统诊断的准确性。基于某型燃气轮机对此方法进行了验证,结果证明这种方法是可行的。     

基于人脑思维方式的BP神经网络分类模型

从人脑思维方式和结合工作职位确定的知识作业类型的关系入手,以知识作业过程概念模型为基础,用BP神经网络建立了基于思维方式的知识作业类型识别模型.分析结果表明,该模型识别率较高.它可以从思维方式的角度,反映个体的职业适应性,从而为个人职业选择,企业人才选拔、优化人才配置以及员工职业生涯设计提供参考和指导.     

基于BP神经网络的玻璃瓶裂纹检测模型

阐述了BP神经网络的基本原理，介绍了一种直接估算最佳隐含层节点数的方法。针对普通的玻璃瓶裂纹检测算法存在的问题，提出了一种基于BP神经网络的玻璃瓶裂纹检测模型。实验表明，该模型的检测效果与普通算法相比有了明显的提高。     

基于BP神经网络的水质评价

将人工神经网络的理论和方法运用于各类水环境的评价,建立水质评价的BP神经网络模型.运用MATLAB丰富的神经网络工具箱函数设计仿真程序,并对多个水质样本进行等级评价,为防治水污染提供了科学依据.     

基于BP神经网络的人口预测

利用BP神经网络建立三层神经网络结构模型,以全国人口的出生率,死亡率,老年抚养率等5个指标作为输入样本,对全国总体人口进行预测.隐含层采用多种方法使人为因素降到最低,同时文中采用自适应学习速率和附加动量法相结合的方法,对网络进行训练和学习.将BP预测人口和其他数学方法做比较,预测结果显示该方法是可行的.     

基于LOGIT模型和BP神经网络的交通方式划分研究

利用LOGIT模型进行交通方式划分,并用BP人工神经网络对其效用值的确定过程进行改进,使应用LOGIT模型计算交通分担率更加合理和符合实际。     

基于BP神经网络的项目评估模型研究

项目的申报、实施、验收都需要进行项目评估,项目评估是项目实施过程中的重要工作。项目评估复杂、专业,评估过程和结果具有很强的主观性。BP神经网络具有容错性强、信息分布处理能力高、自主学习、自适应、非线性映射等特点,适合推理规则不明确或推理规则非线性的环境,具有人脑思维的特征,BP神经网络在工程、管理、经济等领域得到广泛应用。在项目评估领域,现在基本上仍然以领域专家主观评价为主,这对评估结果的客观性、公正性必然会带来影响,评估过程信息化是项目评估改进的方向和趋势。基于评估的一般过程和BP神经网络的基本思想设计出项目评估的一般模型具有现实意义,应用BP神经网络建立项目评估模型的应用价值值得关注。     

基于BP神经网络的螺杆泵井故障诊断技术研究

提出了基于BP神经网络和专家系统的螺杆泵井故障诊断方法:将螺杆泵井工况类型细分为10类,选取表征油井生产状态的7个特征参数作为输入量,采用Active X技术,借助VB调用Mat-lab人工神经网络工具箱函数,构建和训练网络模型.用该方法对新疆油田吉7井区吉101井和吉002井进行实例分析,验证了模型的正确性.     

BP模型在降雨径流预报中的应用研究

简要介绍了人工神经网络用于洪水预报的基本原理,对降雨径流预报的网络模型进行了改进。为了避免陷于局部极小值和缩短学习时间,采用了改进的自适应BP算法进行洪水预报,开发了基于BP模型的洪水预报系统,并经过山西省文峪河水库的实测资料进行了预报,取得了令人满意的精度。     

BP神经网络数值预测方法的研究

人工神经网络作为一个具有高度非线性映射能力的的计算模型,具有广泛的应用前景.在数值预测方面,它不需要预选确定样本的数学模型,仅通过学习样本数据即可以进行预测.本文在对其进行深入研究的基础上,探讨了利用BP神经网络进行数值预测的方法和应该注意的问题,并给出了一些有益的建议.     

BP神经网络数值预测方法的研究

人工神经网络作为一个具有高度非线性映射能力的的计算模型,具有广泛的应用前景。在数值预测方面,它不需要预选确定样本的数学模型,仅通过学习样本数据即可以进行预测。本文在对其进行深入研究的基础上,探讨了利用BP神经网络进行数值预测的方法和应该注意的问题,并给出了一些有益的建议。     

故障诊断专家系统神经网络学习机研究

根据故障诊断专家系统的特点，设计了一种面向故障诊断问题的机器学习系统。在参数修正自学习模型中，引入了变结构的参数修正人工神经网络模型，采用B-P学习算法及后验学习方式，实现了故障诊断专家系统参数修正学习机设计。在汽车故障诊断问题中的应用结果表明。学习效果良好。     

基于BP神经网络的艾滋病预测模型

利用神经网络的自学习、自适应及非线性逼近能力,建立了艾滋病预测模型,并利用Matlab的神经网络工具箱进行开发实现.经过实证研究,表明了该模型的有效性,为艾滋病预防提供了一种科学、可行的预测模型。     

BP神经网络在信用风险评估中的应用

采用人工神经网络模型研究信用风险评估问题。研究利用BP算法训练多层前馈神经网络,给出了基于BP算法的信用风险评估计算步骤,最后以对个人信用评估为例,说明了人工神经网络在信用风险评估系统中的应用。     

基于BP人工神经网络的建筑废料管理评价方法

构建单一新建设工程项目(不包含拆除工程)的建筑废料管理评价指标体系,概述基于BP人工神经网络评价方法的基本原理,并详述基于BP人工神经网络的建筑废料管理评价模型的建立过程,包括神经网络的建立、学习训练,以及结果的检验等.将该模型应用于实例检验,得到较满意结果.     

基于BP网络的涡流探伤裂纹信号特征提取的研究

用变频扫描励磁方法进行涡流定量检测以提取裂纹信号,利用三层结构的反向传播网络(Backpropagationnetwork,简称BP网络)建立了网络模型,并利用实际数据拟合参数,针对提离实验数据进行了计算仿真.结果表明:该网络模型算法收敛速度较快,输出精确,为实现板材裂纹深度的定量标定打下了理论基础.