基于人工神经网络的大学生安全教育评价模型的研究

评价高等院校对大学生开展安全教育的状况、工作质量、水平及学生安全文化素质,是当前亟待研究和解决的重要课题。作者经过对当前高等学校安全教育现状、存在问题与发展趋势的研究分析,提出了“高等学校安全教育评价体系”的基本构建原则,以研究确定评价指标的权重为突破口,利用优化的BP神经网络建立高等院校安全教育评价体系的评价模型,指出了今后的研究方向。     

资源型上市公司税费负担的研究——基于BP人工神经网络模型

企业支付的税费是企业经营活动以外的支出项目,其多寡对企业经营产生影响.影响资源型企业税费支付的因素有很多并且呈非线性关系,预测难度较大.建立资源型企业税费负担预测模型与多层感知神经网络模型,逼近企业税费现金负担结构,能够预测资源型企业税费负担.     

基于人工神经网络温度场物性参数模型研究

因人工神经网络具有表达任意非线性映射的特性，本文探讨用于温度场的 物性参数识别的人工神经网络模型，阐述了该方法的适用性.     

基于神经网络的非正常工况预报

分析了PTA生产中氧化反应器尾氧浓度的影响因素,提出一种用小波分析对数据进行降噪处理的方法。采用BP神经网络并对其进行了一定程度的改进。通过降噪前后的网络仿真结果对比,表明基于小波降噪的神经网络具有更好的精度和更强的泛化能力。用此网络预测尾氧浓度,实现了对非正常工况的预报。通过实际对比,表明该网络能够较理想地预报出非正常工况。     

基于人工神经网络的森林资源预测研究

应用人工神经网络方法分别建立土地资源预测、森林蓄积量预测、各龄组蓄积量预测三层前馈反向传播神经网络模型对森林资源进行预测模拟.预测结果表明:在小样本条件下,森林资源预测神经网络模型预测精度较高,开辟了森林资源预测新途径.     

基于BP-KMV模型的商业银行信用风险评价研究

建立BP神经网络和KMV模型相结合的BP-KMV信用风险评价模型,并选择上市的49家样本公司的财务数据和股价水平对BP-KMV模型进行实证分析,将结果与商业银行现行的评价结果相比较,表明BP-KMV模型更符合实际情况。进一步发现评价结果的差异体现在信用度相对较高、风险相对较大的区域。     

基于BP神经网络的乡村公路工程造价模型研究

以乡村公路的路基工程为例,就如何利用BP神经网络来建立乡村公路工程造价模型进行了研究。在应用BP神经网络时,收集了合适的实例样本数据,并通过对模型进行训练、检验和修正,获得了较好的预测结果。结论表明,应用BP神经网络可有效解决乡村公路的工程造价估算问题。     

基于BP神经网络的煤矿沉陷补偿模型

煤矿开采沉陷补偿以往传统的做法是专家评估的方法。把现代数学方法与煤矿沉陷补偿评估相结合提出新的模式,将BP神经网络理论应用于煤矿开采沉陷补偿评估预测中,在与目前常用的评估方法进行比较后,指出了用神经网络进行煤矿沉陷补偿预测的可行性和优势,讨论了网络的结构设计、学习算法,以及运用实例来进行验证。     

基于BP算法的神经网络信用风险度量实证研究

理论与实际相结合,应用神经网络技术,构建了一个基于BP神经网络技术的信用风险评价模型,对我国传统的信用风险分析方法进行改进,克服了以往我国信用风险度量中存在主观随意性的特点,为我国信用风险度量模型的建设拓宽了思路,丰富了我国信用风险体系建设中的度量方法.     

基于BP神经网络模型的我国人口总量预测研究——源自人口增长与经济增长间复杂关系的视角

在人口预测领域,以人口增长与经济增长间相关关系为建模依据的时间序列经济模型已逐渐得到了应用。然而因其现实应用必须经过一系列严格的模型识别及参数估计与模型诊断过程才能实现,故而往往面临极大困难,这就为基于数据驱动式的“黑箱”建模思想而发展起来的神经网络建模方法的应用提供了必要。运用BP神经网络模型在这一领域进行的尝试性分析表明,其预测效果颇为理想。     

基于神经网络的PID控制器研究

本文应用人工神经网络的原理,提出一种新的神经网络的智能PID控制器. 仿真结果表明,此NNPID控制器对线性、弱非线性时不变系统比传统的PID有好 的控制效果;对中等非线性系统和含有噪声扰动的线性知非线性系统有单纯PID 不能达到的控制效果.     

基于MATLAB的BP神经网络模型在地震预报中的应用

根据人工神经网络模型,运用MATLAB的神经网络工具箱建立BP神经网络预测模型,以地震变化率作为神经网络的输入,对台湾地区和四川地区地震数据时间序列进行分析对大地震的发生时间进行预测。实验证明该模型用于地震预报的有效性和可行性,具有良好的应用价值。     

基于BP神经网络软粘土循环强度研究

以软粘土动三轴试验结果作为样本集,以静应力、循环应力和确定位移破坏标准下的循环破坏振次作为输入层,建立基于BP神经网络软粘土循环强度的预测模型．通过循环扭剪试验结果对模型进行检验．结果表明,该模型稳定性良好,其稳定性不受试验应力状态的影响,可以用来预测一般应力状态下软粘土循环强度,预测精度满足岩土工程的要求．     

基于神经网络技术的房地产商业贷款风险分析

本文根据建筑行业项目给出了具体的商业风险评价指标,建立了模糊神经网络模型.旨在通过数据挖掘的方法对房地产行业的贷款客户进行贷款的风险评价,以便预测贷款的风险等级.     

基于模糊神经网络的模拟电路诊断系统的研究

提出了利用模糊神经网络对容差网络进行故障诊断的算法，论述了诊断系统的设计过程和训练样本集的构成．通过在最小值最大值间插值的方式，很好地解决了容差带来的问题．实例验证表明，该方法对容差网络的故障诊断是有效的．     

基于人工神经网络的国家新建粮库运营绩效评价方法研究

国家新建粮食储备库运营绩效的评价应从这一概念的内涵出发,建立运营绩效评价的多层次指标体系,把人工神经网络作为评价理论依据.提出了评价的基本思路,构建了评价的反向误差传播(BP)模型.     

基于"透明"神经网络的模拟电路故障诊断

本文通过分析BP神经网络用于模拟电路故障诊断时的缺点,提出了一种新的神经网络．称为“透明”神经网络(TANN)．然后将TANN用于模拟电路子网络级故障诊断．并通过实例验证了该诊断方法的有效性．     

基于神经网络的数控机床可靠性预计研究

本文提出了利用人工神经网络来辅助实现数控机床的可靠性预计的方法,建立了用于数控机床可靠性预测的三层BP神经网络模型,给出了具体的算法,并通过实例证明该方法比传统的数学模型预计方法更准确和可靠。     

柔性电子神经网络计算机开发系统设计

介绍了一种柔性神经网络计算机及其开发系统的概念和思想.该系纯对用户来讲既是神经网络模拟系统,又是神经网络计算机的开发系统.作为神经网络模型的模拟系统,它可模拟多种网络系统;作为开发系统,其下层可设计不同的神经网络硬件装置;随后提出了其软件系统的设计方案.