高新技术项目投资风险的评价模型

粗糙集具有强大的数值分析能力,而BP神经网络具有准确地逼近收敛能力,所以将粗糙集和BP神经网络串行结合,建立一种基于粗糙集-BP神经网络的高新技术项目投资风险评价模型。把粗糙集作为模型的前置系统进行属性约简,消除样本冗余,减少BP神经网络输入维数和隐含层神经元权值连接的个数,从而达到提高BP神经网络训练速度、运行速度和评价精度的目的。最后,仿真研究表明运用该混合模型能取得较满意的结果。     

基于RBF神经网络的商业银行客户信用评级

文章旨在为商业银行提出一种较科学的企业信用等级评定方法——基于RBF神经网络的企业信用的评级方法。提出了客户信用的评价指标;并利用RBF神经网络模拟各评价指标和客户企业实际信用之间的复杂非线性关系。本文使用matlab编程建立RBF神经网络,并通过试算法确定隐含层神经元的个数和径向基函数的分布密度(spread)取值,使所得网络仿真效果达到最佳。     

基于云模型的混合量子神经网络算法及其仿真研究

在云模型、量子算法、神经网络算法等理论研究的基础上,设计了一种以量子比特神经元为信息处理单元的多层量子神经网络——基于云模型的混合量子神经网络算法。在标准数据集上进行的实验仿真表明:混合量子算法具有量子算法轨迹行为性能的优势;同时该混合算法可将提取的特征输入到量子神经网络中对数据集进行分类。该算法改进了量子神经网络的损失函数,提高了误差分析性能。最后,通过仿真实验验证了该混合量子算法在收敛速度和鲁棒性等方面均优于量子神经网络算法。     

电子政务绩效的评价模型

一、评价模型原理及结构以系统成本、系统效益、系统质量三个准则来进行指标层的构建,经过预处理后,数据分类到各自的参数子空间,作为神经网络的输入,评价等级作为网络输出,网络通过不断学习,归纳出内在的对应关系。单个神经网络融合输出往往不稳定,     

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.     

基于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。     

基于BP神经网络的人力资源估价研究

根据专家打分结论,结合灰色系统评价方法得出的结果,作为BP神经网络输入样本的目标值,进行网络的训练和检验.将得到的性能良好的网络模型,进行人力资源价值评价预测仿真,取得了良好的效果.     

基于BP神经网络的个体定税预测模型

本文研究了个体定税预测模型问题。简要介绍了BP神经网络的结构,通过分析影响个体定额定税的主要因素,提出了基于BP神经网络的个体定税预测模型。运用MATLAB7.0对样本数据进行了仿真,结果证明了模型的正确性与适用性,并对该模型进行了分析评价。     

基于改进型神经网络的经济预测算法

文章在分析宏观经济系统特点之后,针对现有的采用人工神经网络对经济系统进行建模和预测的方法的存在的问题,提出了一种改进型神经网络算法。首先对训练样本集采用链式数据重组的方法进行扩充;然后在构造的人工神经网络输入层单元引入经济指标的增长率数据和时间窗口序列数据。仿真结果表明,文章提出的算法能够增强神经网络的泛化能力,提高系统模型的预测精度。     

基于神经网络的微型企业信用评估特征选择及其效果评价

征信机构采集到的所有微型企业信用信息变量并未都适合进行微型企业资信评估，文章设计了一种BP神经网络对此进行特征选择。该BP神经网络的训练基于前向序贯的特征选择算法，以输出层输出对输入值的灵敏度作为特征选择的依据，网络输出最小灵敏度对应的特征变量。通过设计概率神经网络对得到的结果进行仿真分析，信贷机构因此获得的利润比基于列联表分析的特征选择法高2／3。     

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.     

区域创新网络结构特征对企业创新能力的实证研究

文章首先将从创新主体的地住(层阶性),联系的强度,开放性,区内创新比重,结构洞(居间性)五个方面构建评价指标体系,然后采用因子评价法来测试创新网络内部结构特对企业创新能力的影响,最后根据测试结果提出了一些针对性意见和建议.     

基于神经网络算法的公共建筑设计方案评价模型

文章针对评价模型的容错、自组织、自适应能力有待加强等现状,设计了基于近代最优化算法的多属性方案综合评价模型;设计了通用方式的公共建筑设计方案评价指标体系结构表、方案评价表、方案评价值的标准化计算模型;设计了"有导师"型数据输入的基于改进的BP神经网络,以及"无导师"型教据输入的自组织竞争神经网络评价模型及算法.     

从统计角度看神经网络

本文首先介绍了神经网络的定义,然后从统计视角出发,将神经网络和其他综合评价方法进行比较,最后对选择综合评价方法提出建议。     

基于BP神经网络的信息商品价格预测模型

从信息商品价格的特点和BP神经网络的功能出发,借助样本训练集和改进的BP算法提出了基于BP神经网络的信息商品价格预测模型,并对模型的泛化精度进行了讨论,最后进行了仿真实验.     

基于BP神经网络的旅游服务诚信的评价模型

文章在旅游服务的诚信评价中引入BP神经网络模型进行量化评价研究.通过建立评价指标体系、对应数据的学习训练,调整模型结构,建立了基于BP神经网络的旅游服务诚信评价动态模型,并进行了实例分析.结果表明:该模型解决了传统评价中权重确定不客观、定量分析不足、评价效率低下等缺陷,具有较好的实际应用效果.     

基于BP神经网络的创意产业集群知识互补度评价

针对创意产业集群内企业选择和利用何种互补性知识更有利于促进集群知识共享与传播、提高创意产业集群效应的问题,文章采用BP神经网络模型来评价创意产业集群知识互补度,构建了创意产业集群知识互补度的评价指标体系,提出了基于BP神经网络的创意产业集群知识互补度评价方法。     

企业内部控制信息披露质量评价模型的构建

文章运用主成分分析和BP神经网络方法,提出了用于衡量企业内部控制信息披露质量的主成分神经网络评价模型.运用主成分分析法对内部控制信息披露质量的系列指标进行降维,选出衡量内控信息披露质量的关键输入指标,并在此基础上运用BP神经网络算法,构建内部控制信息披露质量的主成分神经网络评价模型.     

基于神经网络和数据包络分析的供应商评估

供应商在交货、质量及库存等方面严重制约着下游企业,其绩效对下游企业的影响越来越大.对供应商绩效进行有效评估是现代企业在信息化及全球化市场竞争中得以生存的重要保障.为了对供应商的绩效进行有效评估,提出了一种面向不完全信息的基于神经网络和数据包络分析的评估方法.本方法首先识别需要考虑的评估标准,然后根据历史数据及专家意见训练神经网络;供应商的最终评估将由数据包络分析完成,并获取神经网络的最终结果.仿真实例表明了本方法的可用性、可行性和正确性.本方法可极大丰富、完善和充实不完全信息环境下供应商的评估方法与现实应用.