基于BP神经网络的工程咨询企业核心竞争力评价研究

美国经济学家C．K．Prahalad和Gary Hamel1990年在《哈佛商业评论》中首次提出企业核心竞争力的概念之后,引起了企业界人士和理论工作者的极大关注。核心竞争力是在组织内部经过整合了的知识和技能,是企业在经营过程中形成的不易被竞争对手效仿的能带来超额利润的独特能力,是支撑企业可持续竞争优势的核心能力。     

高新技术企业核心竞争力的识别方法体系

依据核心竞争力识别的基本标准,构建高新技术企业核心竞争力的识别方法体系.根据价值链理论识别高新技术企业基本能力,建立不同标准的识别指标体系,采用人工神经网络算法计算出综合评价值,将识别结果对高新技术企业核心竞争力的强弱分等级评述.     

探析企业核心竞争力审计的内容和方法

企业核心竞争力审计是一种新的审计类型,目前尚处开创阶段。从两种视角,即企业核心竞争力构成要素和企业核心竞争力管理两个角度,对企业核心竞争力审计的内容进行探究;从实施方法、技术方法和评价方法等方面,对企业核心竞争力审计的方法进行分析。     

安徽上市高新技术企业核心竞争力探析

本文利用2007年安徽上市高新技术企业年报的相关指标及数据,对上市高新技术企业的核心竞争力进行实证分析,探讨影响高新技术企业核心竞争力的关键问题以及高新技术企业核心竞争力指标与企业盈利能力之间的关系,并在此基础上进一步探讨提升安徽高新技术企业核心竞争力的动力机制。     

企业竞争力与企业核心竞争力的研究

市场经济是一种竞争经济,在市场经济条件下,企业竞争力是企业赖以生存和发展的重要标志。因此建立科学的测评体系,正确分析企业的竞争力,才能使企业在竞争中清楚地了解自己的地位,从而使企业在经营实践中有的放矢地从根本上注重提升和优化竞争力。同时,研究了企业核心竞争力以及培育核心竞争力的方法,对于增强企业综合实力,提高企业在市场上的应变能力,促进企业发展和壮大,都具有非常重要的意义。     

企业核心竞争力与非核心竞争力的均衡选择

企业核心竞争力与非核心竞争力对立统一构成企业竞争力和形成企业竞争优势,核心竞争力与非核心竞争力在竞争力产出和竞争优势形成方面,各有相对优势和相对劣势,理性的企业将依据自己的资源条件,首先选择其均衡的有效市场产出和偏好的竞争力优势,然后在所选择的竞争力优势条件下,具体选择核心竞争力和非核心竞争力的均衡水平和可能的扩张路径.     

企业核心竞争力与非核心竞争力的均衡选择

企业核心竞争力与非核心竞争力对立统一构成企业竞争力和形成企业竞争优势,核心竞争力与非核心竞争力在竞争力产出和竞争优势形成方面,各有相对优势和相时劣势,理性的企业将依据自己的资源条件,首先选择其均衡的有效市场产出和偏好的竞争力优势,然后在所选择的竞争力优势条件下,具体选择核心竞争力和非核心竞争力的均衡水平和可能的扩张路径。     

浅析企业核心竞争力的识别

一个企业要想在市场中取得持续生存与发展,就必须有效的建立起属于自己的核心竞争力,这就存在一个识别与构建的过程。文章主要研究的是企业核心竞争力的识别,通过对企业核心竞争力的内涵、特征及其重要性的阐述,进而分析了企业正确识别核心竞争力的方法及其重要性,只有找到一个适合自己的核心竞争力,企业才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。     

施工总承包企业核心竞争力评价方法

加入WTO后，我国众多行业参与国际化的大市场竞争．企业要在全球化的市场竞争中保持自己的持久优势，企业核心竞争力是关键，文章就施工总承包企业核心竞争力的评价，给出其评价程序，并通过采用一个数学模型，阐述一具体的评价方法。     

企业核心竞争力辨析

对企业核心竞争力进行了分析，分析了核心竞争力的特征。     

高新区竞争力评价模型

高新区是高新技术产业化的重要组织模式，高新区竞争力是政府管理部门决策的重要依据。本文旨在构建高新区竞争力的评价指标体系和评价模型。首先依据高新区竞争力评价的五项原则，设计了一套高新区竞争力的评价指标体系，接着运用人工神经元网络理论中的BP网络模型构建了高新区竞争力评价模型，从而避免以往用层次分析法和模糊综合评判法带来的不足，使高新区竞争力评价方法更趋完善。     

强化知识管理提升发电企业核心竞争力

随着社会的进步,知识管理在提升企业核心竞争力方面的作用越来越重要。通过对知识管理及发电企业核心竞争力的研究分析,提出通过强化知识管理提升发电企业核心竞争力的途径。     

利用系统模拟技术增强物流企业核心竞争力

首先从应用的角度将物流系统模拟分为生产物流系统模拟、物流配送系统模拟及供应链模拟;分析物流系统模拟优化、综合模拟环境及其在物流系统模拟中的应用。最后指出利用系统模拟技术可以增强企业物流信息系统的能力,较大地提升物流企业的核心竞争力。     

一种改进BP神经网络在模式识别中的应用

为了提高神经网络识别的速度及实用性,在传统BP神经网络的基础上,提出了一种动态调整网络结构的改进网络模型,给出了该模型在应用中的算法,并做了特征提取．仿真结果表明,与传统的BP神经网络比较,改进网络的初始权值的选取相对容易,有效降低了陷入局部极小的可能,提高了网络收敛和识别的速度．     

利用BP人工神经网络实现对轧机轧制力的预测

将人工神网络与轧制力预测相结合,利用BP人工神经网络对4004铝合金轧机的轧制力进行预测,设计该预测模型并采用MATLAB神经网络工具箱加以实现,获得了较高的预测精度.     

基于BP神经网络的动态交通流量预测

本文通过对BP神经网络和影响交通流量因素的分析,采用Windrow-Hoff学习算法、Kolmogorov定理和trainlm训练方法,实现对长春市开运街和湖西路路段动态交通流量的预测.     

基于BP神经网络模型的温度预测方法

车间里特定高温环境下对多点的温度监测数据是风机是否工作的重要参数。为了能更好地保护风机,提出一种基于BP神经网络来分析预测温度变化趋势的方法,达到了减少风机工作时间,延长风机寿命的效果。     

基于BP神经网络的供应链风险预警研究

通过对供应链风险影响因素的分析建立了供应链风险预警指标体系,利用BP神经网络的自学习特性,反复修正模型的权值,不断减小系统误差,使系统的误差达到该模型要求的精度;然后根据网络输出结果,对网络各层的连接权值进行分析,对比连接权值的大小,找出产生供应链风险的关键风险因素。以河北省28条供应链为例,运用其中25组样本数据对该风险预警系统进行训练,另外3组数据进行测试,结果表明本模型对供应链风险预测的精度达到90%以上,通过网络权值分析可以找到更加切合实际的关键风险因素。     

基于人工神经网络的商品销售额预测

介绍了BP神经网络的结构，算法和基于人工神经网络的商品销售额的预测，与传统方法相比较给出了ANN的优点及改进的方法。     

基于BP网络的噪声字符识别系统

介绍了BP网络的基本理论并讲述了怎样运用它来识别带噪声的数字系统.最后使用MATLAB对网络进行仿真,仿真结果,证实系统能够很好地对带噪声的数字进行识别.