基于BP神经网络的预警探测人才能力评价研究

为了更科学地评价预警探测人才能力,首先分析了预警探测人才胜任特征,建立了预警探测人才能力指标体系;然后结合层次分析法和模糊综合评判等传统评价方法,给出了基于BP神经网络的预警探测人才能力评价方法;最后通过实例应用验证了该评价方法的可行性．研究结果表明,与传统评价方法相比,基于BP神经网络的评价方法更科学,评价过程更快捷,适用于对实际预警探测部队的人才进行综合能力评价．     

基于组合赋权的工程安全管理能力体系适用性评价

为改善传统工程项目安全管理现状,对工程安全管理能力体系的适用性进行评价是提升安全管理智慧化水平的重要前提和条件。首先通过对工程安全管理能力体系适用性影响因素分析,构建预期目标性、框架合理性、内容协调性和运行实效性4个层面的工程安全管理能力体系适用性评价体系。然后采用层次分析法、熵权法及主客观组合赋权法确定权重,利用模糊综合评价法评价实际工程项目适用性等级。研究结果表明：该体系在此项目实际运行过程中基本实现了工程项目安全管理智慧化、网络化及协同化的预期目标,可为工程安全管理能力体系的推广及应用提供实践参考和借鉴。     

基于模糊综合评价和BP神经网络的车辆危险状态辨识

考虑驾驶员、车辆、环境和管理因素对车辆安全状态的影响,建立了车辆安全状态评价体系。采用模糊层次分析法确定了各评价指标的权重,利用岭型函数建立了评价指标对评价等级的隶属度函数,在Matlab神经网络工具箱中构建了车辆安全状态神经网络评价模型。采用预设故障的试验方法,利用车辆监测预警系统采集道路试验过程中车辆的运行状态参数。通过模糊综合评价得出神经网络所需的训练样本,运用训练好的BP神经网络对道路试验中车辆安全状态进行评价。道路试验结果表明:神经网络评价较模糊综合评价灵敏度更高、更准确,为车辆危险状态辨识提供了一种新方法。     

基于博弈论组合赋权的农村电网综合评价体系研究

随着农村电网升级改造的深入和农村居民生活水平的不断提升,农村电网的电网结构、运行水平、负荷种类和负荷运行特征都已经发生了明显的变化,传统农村电网综合评价指标体系和评价方法已不能满足当前农村电网的需求。该文提出一种计及分布式电源接入和负荷运行特性的农村电网综合评价体系。首先构建涵盖源-网-荷等反应农村电网结构和运行特点的综合评价指标体系,然后对现有的单一农村电网评价方法进行全面梳理,提出基于博弈论的组合赋权法,并进行层次化指标的权重计算,为体现评价体系的适应性,选择中国不同地区农村电网进行横向对比,以验证算法的有效性。在乡村振兴的国家战略背景下,该文提出的农村电网综合评价体系具有较强的实用性,能够为农村电网的投资提供参考依据。     

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。     

基于组合赋权法的单位管理工作评价模型

针对单位管理工作的综合评价问题,分别利用层次分析法和熵值法给出了相应的主观权向量和客观权向量,将其二者进行组合,利用组合集成赋权法建立综合评价模型,最后给出了相应的评价结果。     

基于LS-SVM和BP神经网络组合模型的GPS高程拟合

提出了最小二乘支持向量机（LS-SVM）与BP神经网络的最优加权组合模型。通过实测数据对比分析了LS-SVM、BP神经网络、基于总体最小二乘算法（TLS）的二次多项式曲面拟合和最优加权组合模型的精度,结果表明最优加权组合模型的精度优于其他模型。     

基于灰色理论和BP神经网络串联组合的能源需求预测

本文对某省能源现状进行了分析,进而提出了能源需求预测的必要性,在利用统计数据分析某省能源消耗趋势后,利用灰色GH（1,1）模型进行预测,然后把预测结果和影响因素同时作为BP神经网络的输入进行预测,结果表明,基于GH—BP串联组合模型的预测精度要高于单纯地GH（1,1）预测。最后分析了某省新能源的发展优势。     

基于BP神经网络的教学质量评价

基于MATLAB设计神经网络评价流程,以3层BP神经网络进行教学质量评价,其中隐含层的传递函数为tansig,输出层的传递函数为purelin．为保证网络的泛化能力,在训练样本的选择上,选择比较有代表性的数据,打乱顺序,对数据进行归一化预处理;训练函数采用Levenberg—Marquardt算法,选择学习速率为0．01,网络训练误差为le^-5,训练次数1000次,步长选择为10．成功训练神经网络后,对给出的4组数据进行了预测,画出预测拟合及误差分析图形．结果表明：在设计BP神经网络模型的基础上,采用合理的样本数据,神经网络就会通过训练样本,学习到样本的有关环境本身的内在规律性,对输入给出正确的反应,以实现教师的教学质量评价．     

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.     

基于迭代学习的BP神经网络权值训练算法

针对传统BP算法存在收敛速度过慢、易陷入局部极小的问题,提出基于迭代学习的BP神经网络权 值修正算法。该算法将迭代学习的原理与神经网络相结合,同时采用本次训练误差和前一次的训练误差修正神经 网络权值,提高了网络训练速度。仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于BP网络的软件过程质量度量研究

将人工神经网络、软件能力成熟度模型集成CMMI(Capability Maturity Model Integration)的基本方法与软件过程质量度量的具体需求相结合,以CMMI模型中的过程域为基础构建软件过程质量度量的评价指标体系,以相应的过程评价数据为基础,构建并训练基于BP网络的软件过程质量度量方法,同时与其他方法进行对比分析,验证其合理性与可操作性。     

基于模糊聚类分析的大学生综合素质评价方法

就目前大学生综合素质评价的现状,通过对模糊聚类、多目标决策、组合赋权等理论的研究,提出了基于模糊聚类分析的大学生综合素质评价方法.本文用三角模糊数量化了具有模糊性的指标值,用组合赋权法确定指标权重,较好地处理了指标评价受主客观因素共同影响的问题,最后结合模糊聚类分析法对大学生综合素质评价这一问题进行了求解.通过实例分析,证明该方法是切实可行的,能较好地体现评价的客观、公正和实效性.     

工艺创新绩效评价的人工神经网络方法

首先建立了一套评价工艺创新绩效的指标体系,然后运用人工神经网络的原理与方法,建立了工艺创新绩效评价的ANN模型,并介绍了该种方法的运用。     

基于BP神经网络的艾滋病人病情分类研究

以美国艾滋病医疗试验机构ACTG公布的某一段时间内不同时刻艾滋病人CD4细胞数的5次检查值作为样本,将归一化处理后的样本数据作为BP神经网络的训练样本,病情类别特征编码作为网络输出。网络训练完成后,将艾滋病人某一段时间内不同时刻的5次CD4细胞数归一化后作为网络的输入,输出病情类别特征编码。此方法平均分类识别率高达88%左右,说明其对艾滋病人的病情分类比较成功,可以作为临床医疗的辅助手段。     

基于BP人工神经网络的绿色施工评价研究

为推进绿色施工的发展,从绿色施工评价入手。构建了绿色施工评价指标体系,运用组合赋权法确定评价指标的权重,并将BP人工神经网络引入到绿色施工评价中,最后针对武汉某高层建筑项目实施评价,结合实例证明该评价体系的理论科学性和实践指导意义。     

基于神经网络和蒙特卡罗方法的天气衍生品定价研究

参考温度变化过程的固有特性,利用1951年至2010年重庆市的温度数据,采用BP神经网络对温度进行预测估计,并采用蒙特卡洛方法对天气衍生品进行定价.仿真结果表明,该方法有效且相对误差较小,对开发重庆市的天气衍生品市场有一定的实用价值.     

基于BP神经网络的雷达抗干扰能力评估

为评估对空情报雷达抗电子干扰能力,针对对空情报雷达抗电子干扰所采用的措施,建立了抗电子干扰能力评估的层次模型,给出了基于BP神经网络的评估模型结构以及训练样本/验证样本的构造,并对某型雷达的仿真数据进行了计算,得到了与专家评定一致的结果.结果表明,该模型方法对评估对空情报雷达抗电子干扰能力具有可行性.