基于BP神经网络的优质课评价模型研究

针对当前优质课评价机制尚不完善的现象,提出一种基于BP神经网络的优质课评价模型。首先,建立教师优质课评价指标体系,然后设计BP神经网络模型,并利用神经网络工具箱对模型进行了实现。     

基于遗传算法和BP人工神经网络的软件质量评价模型研究

针对软件质量评价的问题,提出了一种基于遗传算法和BP人工神经网络的软件质量评价方法,建立了软件质量评价模型,提高软件质量评价的准确性。利用遗传算法的全局随机搜索能力弥补了网络容易陷入局部最优解的问题。最后通过实验得到的数据结果,证明了该方法能够更加准确的评估软件质量。     

基于改进BP神经网络的洪峰预测模型

BP神经网络擅长对数据模型进行预测,通过模拟退火遗传算法的引入,对原始BP网络进行改进,对比分析两种算法的流程及效率,同时在洪峰预测模型上进行试验,观察两者的数据结果,并分析误差和效率,发现改进BP网络优于原始BP网络,在实际工程应用中值得推广。     

基于BP神经网络的在线学习行为评价模型

文章针对网络学习中现有在线学习行为评价方式缺乏全面性、科学性和评价反馈的即时性,提出了一种基于BP神经网络的在线学习行为评价模型,并讨论了评价方式和评价流程。     

基于BP神经网络的学生数学能力评价模型设计

近年来随着计算机网络技术的发展,BP神经网络模型已被广泛应用于学生数学能力的评价。本文将介绍基于BP神经网络的学生数学能力评价模型。     

基于BP神经网络的高校教师科研能力评价模型

通过对高校教师科研能力分析,构建了高校教师科研能力评估指标体系,提出了运用BP神经网进行评估的方法,利用MATLAB对该模型进行了仿真,得到了与专家评定一致的结果。该方法克服了传统评价方法孤立地考虑各项评价指标的缺点增加了指标之间的关联性,使评价结果更符合实际情况。     

基于遗传算法的BP神经网络技术应用

目前,传统的BP网络算法可以很精确地接近非线性函数,但是仍然存在着两大缺点,就是收敛速度缓慢与极易陷入局部最小值。而基于遗传算法的神经网络技术的提出可以很好地解决这个问题,通过仿真实验对比之后我们可以发现它能够很好地将两者进行有机融合,加快收敛精度与收敛速度。     

基于量子—BP神经网络的教学评价研究

将量子计算和BP神经网络相结合,产生一种新的量子—BP神经网络的方法,并将该方法应用于教学评价中,应用量子—BP神经网络的方法构建教学评价系统模型,进而对教学质量进行评价。通过实证分析,得到了满意的评价结果,说明该方法具有一定的可行性和实用性。     

基于量子—BP神经网络的教学评价研究

将量子计算和BP神经网络相结合,产生一种新的量子—BP神经网络的方法,并将该方法应用于教学评价中,应用量子—BP神经网络的方法构建教学评价系统模型,进而对教学质量进行评价。通过实证分析,得到了满意的评价结果,说明该方法具有一定的可行性和实用性。     

基于BP算法的信息化厂商评价模型研究

信息化厂商质量评价是供电企业信息系统运维的重要工作,其中关键的一项就是对信息化厂商质量进行分析评估,这对于信息系统运行可靠具有重要意义。将遗传算法神经网络原理引入信息化厂商质量评价领域,构建了基于遗传算法和神经网络的信息化厂商质量评价模型,为供电企业的信息化厂商质量评估研究提供模型和方法的支撑。实证结果表明,模型具有较强的自组织、自学习和自适应能力,模型评估结果比较客观合理。     

基于BP神经网络的教学质量评估模型研究

教学质量评估对于学校的建设发展具有重大意义和促进作用,是学校面临的机遇和挑战。我们应当采取适当的对策,通过建立适当的评估模型对教学进行评估,通过改革、建设促进学校建设发展上新台阶。     

基于改进的BP神经网络的雷达干扰效能评估模型

针对标准的后向传播(BP)神经网络在雷达干扰效能评估模型中存在的收敛速度较慢的问题,引入带动量的批处理梯度下降的改进BP网络进行干扰效能评估.仿真结果表明,该方法减少了评估中的人为影响,成绩评估与实际结果一致,降低了训练时间,实现了模型效能的提高.     

BP神经网络在教学质量评价中的应用

结合BP神经网络的特点,探讨了基于BP神经网络的教学质量评价方法。利用BP神经网络方法建立高校教学质量评价系统的模型,将教学评价指标概念量化成确定的数据作为其输入,教学效果作为输出,并利用MATLAB系统加以实现。     

基于BP神经网络的光学伪装效果评估模型

提出了一种基于BP神经网络的光学伪装效果评估模型,并对该模型进行了仿真计算,结果表明该方法具有可行性和有效性,能够克服现有评估模型的一些缺陷。将神经网络应用于伪装效果评估可充分发挥神经网络的优势,解决伪装效果评估中的实际问题。     

基于BP神经网络的反舰导弹效能评估模型

从分析不同型号的反舰导弹的主要性能指标出发,应用神经网络的理论方法探索其效能评估的问题。建立了反舰导弹效能评估的神经网络模型,构造了3组训练样本并对样本进行训练、仿真,最后对结果进行比较,证明了用神经网络模型来对反舰导弹进行效能评估是可信、可行的。研究结果也为反舰导弹武器的进一步发展提供了理论参考。     

基于改进BP神经网络图像边缘检测的研究

针对传统的边缘检测算法容易产生边缘断裂、不连续等缺点,文中将动量法与自适应学习速率结合起来对传统的BP神经网络进行了改进,并利用该方法对二值图像进行了边缘检测,然后使用神经网络的并行处理模式对灰度图像的8个位面分别进行了检测,最后将提取的结果综合成灰度图像的边缘,实验结果表明,该方法对二值图像和灰度图像的边缘检测较传统的检测方法具有更好的效果.     

基于改进的BP神经网络模型的遥感图像分类方法研究

遥感图像通过像元灰度值的高低差异和空间变化来表示不同属性的地物目标及其分布情况。随着人工神经网络理论的发展,神经网络技术日益成为遥感图像分类处理的有效手段,并有逐渐取代传统遥感图像分类方法的趋势。重点分析了BP神经网络模型的遥感图像分类方法,并针对BP算法的学习速率慢做了改进,利用M atlab 7.0作为实验平台,对北京市海淀区遥感影像进行分类实验。实验结果表明,与基本BP算法相比较,改进的BP算法网络训练收敛速度快,分类方法是有效的。     

基于BP神经网络的引线键合模型

提出了一种基于BP神经网络的新建模方法.利用MATLAB神经网络函数建立网络,通过组合不同参数,将50组训练样本输入网络多次训练,比较结果误差及训练步数、时间,确定了最佳网络结构及参数设置值,建立了引线键合模型.采用训练样本外的10组实验数据对模型进行验证,分析多种误差.验证结果表明,该方法对建立引线键合模型是有效的、可行的,有着较高的精确度.     

改进BP神经网络的功放有记忆行为模型

提出了一种基于改进误差反向传播神经网络(IBPNN)的具有记忆效应功率放大器(PA)的行为模型。该模型在传统误差反向传播神经网络(BPNN)的基础上利用Levenberg-Marquardt(LM)学习算法和加入动量因子的训练算法更新BPNN的权值和阈值,与传统的BPNN相比只需要更少的训练次数就达到了更高的精度。20MHz带宽三载波WCDMA信号的时域和频域仿真都表明其具有良好的性能,并且由得到的功率放大器(PA)动态特性AM/AM和AM/PM可知,该模型可以很好地描述PA的记忆效应。最后,用16QAM调制的OFDM 20MHz带宽信号的实验证明了该模型具有普遍的适用性。