基于BP人工神经网络的学术期刊组合评价

在学术期刊评价中，组合评价得到了广泛应用，但组合评价方法和多属性评价方法均可用于组合评价问题，从而加剧了组合评价的复杂性，这种现象被称为组合评价悖论。为了解决这个问题，文章提出采用BP人工神经网络进行组合评价的思路，基于JCR2017经济学期刊，分别采用主成分分析、因子分析、TOPSIS进行单一评价，然后采用BP人工神经网络进行组合评价，并对评价效果进行分析。研究结果表明：组合评价悖论是学术评价中面临的新问题；BP人工神经网络是一种全新的组合方法，具有充分尊重单一多属性评价方法、精度高的优点，很大程度上解决了组合评价悖论问题；BP人工神经网络让评价重点重新回归到多属性评价，避免了评价方法过度技术化；BP人工神经网络组合评价不适合小样本。     

高校创新生态系统科技成果转化绩效测度

高校科研人员是科技创新成果产出的重要来源之一,推进高校科技成果转化是实现创新驱动战略的重要路径。文章以高校科研人员科技成果转化生态系统为研究对象,从基础绩效、成果转化绩效和创新绩效3个维度构建了高校科研人员科技成果转化绩效测度指标体系,基于统计和调研数据,应用灰色综合评价法测度了科研人员科技成果转化绩效。结果显示,高校科研人员基础绩效表现良好,表现出较强的原创能力;而科技成果转化绩效水平较低,创新应用不足。     

模糊综合评价法在科技成果转化为技术标准潜力分析中的应用

技术标准在新经济中占有重要的地位。本文运用模糊数学原理,构建了科技成果转化为技术标准潜力的模糊综合评价模型,实证研究表明:模糊数学方法可为科技成果转化潜力评价提供一种新的途径,它可对科技成果转化潜力作出科学、公平、合理的评价;可通过模糊综合评价矩阵找出影响科技成果转化潜力较大的因子,为有针对性地改进、培育、提升和转化科技成果有现实的指导意义。     

高新技术企业知识管理能力的综合评价

文章从高新技术企业知识管理能力内涵的多维度、多层次角度出发,构建了高新技术企业知识管理能力评价指标体系并借助于BP人工神经网络方法实现了对高新技术企业知识管理能力的综合评价,为高新技术企业认识和了解自身知识管理水平,改善知识管理平台,加快知识创新步伐提供了新的思路与途径.     

科技成果产业化的初始条件

为实现我国国民经济的可持续发展,促进科技成果转化和产业化的问题已越来越成为人们普遍关注的焦点。本文从科技成果管理信息化水平、中介机构的作用、科技成果转化和产业化的评价等三个方面对改善科技成果转化和产业化的初始条件进行了探讨。     

主客观组合赋权法在科技成果转化评价分析中的应用

文章从科技成果转化入手,将主观判断和客观分析相结合,即将根据层次分析法与变异系数法得到的权重值结合起来,对科技成果转化进行评价.     

基子BP神经网络的市场效率综合评价

为提高对市场效率评价的准确性,本文从市场失灵的影响因素出发,建立评价指标体系,对组合权重加以改进,应用于TOPSIS评价方法中.针对评价样本和结果,建立BP神经网络模型,通过训练和仿真,得到满意的结果,进一步保证了评价的准确性.     

两种模型对中国生猪价格预测效果的比较

生猪价格波动是众多因素共同作用的结果,为提高生猪价格预测结果的精度和可靠性,文章应用支持向量机(SVM)方法,综合在中国猪肉市场上与生猪价格相关的主要指标,建立生猪价格和其影响因素的支持向量机模型,对未来生猪价格进行预测分析,同时,将其预测结果与BP人工神经网络模型的预测结果进行对比,并对这两种模型的预测效果进行评价,结果表明,基于SVM模型预测生猪价格的精度优于人工神经网络,拓展了其在这一领域中的研究与应用。     

关于科技转化为生产力问题的探讨

科技成果转化为生产力对经济增长具有重要的意义 ,但由于转化过程的复杂性 ,使得我国的科技成果转化率不高。政府、经济界、科技界对此进行了许多探索 ,比如科工贸、产学研一体化和建立中试基础等 ,然而收效甚微 ,科技成果真正成为商品 ,形成规模生产的还较少。一、科技成果向生产力转化的狭义性与广泛性科技成果向生产力转化 ,狭义上是指科技成果直接转化为生产力要素 ,通常是应用性研究成果通过技术开展和产品开发 ,形成新产品、新工艺、新的管理技术和方法 ;广义上是指从各类科技成果的创造形成到转化为现实生产力的过程 ,既包括自然科学…     

RBF人工神经网络在企业资信评估中的应用

人工神经网络在资信评估中应用比较广泛,尤其是其中的BP网络,但BP网络用于函数逼近时,权值调节采用的是负梯度下降法,这种调节权值的方法有它的局限性,即存在收敛速度慢和局部极小等缺点.而径向基函数网络无论在逼近能力、分类能力和学习速度等方面均优于BP网络.文章将RBF网络与5C评估法结合,提出一种新的企业资信评估模型.实验表明,RBF人工神经网络对企业资信评估有着良好的性能.     

基于食品安全危机的食品企业破产风险BP网络评级模型

文章通过对食品企业破产风险进行评级,加强破产风险管理,可发挥食品企业的内部自律作用,避免食品安全危机事件的发生.由于BP人工神经网络具有容错、纠错和自适应性能,能对食品企业破产风险的混沌状态进行识别、纠偏,对食品企业破产风险进行精确评估.本文以长沙市20家食品企业为样本,构建了食品企业破产风险的人工神经网络评级模型.     

基于BP神经网络优化算法的工业企业经济效益评估

由于现有工业企业经济评价方法具有很多局限性,本文提出了一种基于BP神经网络优化算法的工业企业经济效益评估方法,该方法将企业的各项经济指标作为人工神经网络的输入,利用优化后的BP神经网络模型对企业进行评估和分析,运行时间大大缩短,同时评估结果客观准确,并以一个算例说明了该方法的实现过程,该算例表明了该方法的可行性。     

电力电量预测的神经网络方法

本文研究人工神经网络在实际中的应用问题,探讨利用人工神经网络进行电力电量预测的方法。提出一种基于BP神经网络的电力电量预测模型,经过训练可以得到时间和用电量之间的映射关系。     

改进的支持向量回归机及其在水质预测中的应用

水质预测是水资源管理和污染控制的主要手段之一,是进行水质治理和水资源开发利用的基础性工作.近年来,人工神经网络方法己成功地应用于水质预测中,其中应用最广泛的是BP神经网络.     

高校改革与信息服务

高校的信息服务，是高等院校大量信息资源和科技成果转化为社会生产力的桥梁和纽带。信息服务的社会化为高校的深化改革找到了新的切入点和走向市场的新途径     

基于BP人工神经网络的工艺创新科技政策评价

文章将科技政策分为科技计划管理政策、工艺创新的保护与扶持政策、产学研结合政策、知识产权保护政策和绿色节能政策。采用调查问卷的数据，构建基于BP人工神经网络的工艺创新科技政策评价模型，用来评价科技政策的好坏。     

教学质量评价与预测的人工神经网络方法

BP算法是一个用于预测与评价的很有效的算法.文章综合考虑了影响教学质量的各方面的复杂因素,采用改进的BP神经网络算法用于教学质量评价与预测,给出了神经网络的教学质量评价与预测的模型结构,并在MATLAB中仿真实现.结果表明,该评价与预测方法克服了专家评价的主观因素,得到了合理的结果,具有很好的适用性.     

基于BP神经网络的银行信贷风险评价

信贷风险评价是商业银行风险管理的重要环节,文章利用BP神经网络的自学习能力、自适应能力和容错能力,建立了基于BP神经网络的信贷风险评价模型,以有效降低人为因素对商业银行信贷风险评价的影响.以江苏省常州市商业银行为例,文章对常州市20家地板企业进行信贷风险评价.结果表明,基于BP神经网络的商业银行信贷风险评价与专家评价结果具有很好的一致性.     

中国省域高校科技竞争力的演化

一、省域高校科技竞争力分析指标体系和分析对象的确定省域高校科技竞争力是指行政省域内高校运用所拥有的资源创造出比其它省域高校更多、更高水平的科技成果的能力,是省域高校科技环境与基础、科技投入、科技产出、科技成果转化等方面的综合。省域科技竞争力指标体系应涵盖高     

小波神经网络在综合评价中的应用

人工神经网络在实际应用中较多采用基于Sigmoid激励函数的BP神经网络,Sigmoid激励函数为全局函数,其支集为整个欧氏空间,存在严重重叠,所以存在较易陷入局部极小、收敛速度慢、抗噪声能力差的特点.为解决人工神经网络在综合评价中存在的一些问题,本文提出利用WNN建立综合评价模型.WNN是建立在小波理论基础上的一类新型前馈神经网络.小波神经网络兼容了小波与神经网络的优越性,一方面,充分利用小波变换的时一频局部化特性;另一方面,发挥神经网络的自学习功能,从而具有较强的逼近与容错能力.