基于竞争神经网络的宏观经济预警指标选取研究

文章提出了采用自组织竞争神经网络选取宏观经济预警指标的方法，并设计了自组织竞争神经网络的模型和自学习算法。利用1997年1月至2008年3月的国家宏观经济指标数据进行实证分析，将自组织竞争神经网络方法与传统的K-L信息量方法进行了对比。从实验结果来看，自组织竞争神经网络方法相对于K-L信息量方法，选取的指标更加全面，且抗震性与稳定性均有较大优势。     

基于BP神经网络的供应商评价方法研究

供应链环境下供应商评价需要从技术、协作、服务等多方面进行评估,其实质是一个多目标决策问题。神经网络评价系统将供应商关键指标数据作为输入向量,将实际的专家综合评价指标作为输出评价,经过学习训练后,评价系统可以自动给出客观公正的评价结果。采用神经网络,不仅提高了供应商评价的科学性,也为进行动态评价提供了决策支持。     

基于粗糙集和组合神经网络的武器系统效能评估方法

针对武器系统效能评估中存在指标信息不确定和指标间关系不明确的问题,运用粗糙集和组合神经网络模型进行研究,提出了基于粗糙集的效能评估指标集约简方法,并构建了基于组合神经网络的效能评估模型,研究结果表明,基于粗糙集和组合神经网络的武器系统效能评估是可行、有效的,对全面而科学评价武器系统效能具有积极指导作用和较强实用性。     

边坡影响因素的自组织神经网络归类处理

文章根据自组织神经网络的基本原理,结合55个边坡实例,应用matlab进行编程,建立了边坡影响因素分类处理的神经网络模型,并运用该模型对不同的边坡进行了分类,分类结果提高了神经网络的边坡指标数据的学习效率,从而证明了自组织神经网络对提高用于预测边坡稳定性神经网络性能的有效性。     

基于AHP法与BP神经网络的应急物流风险评估与预测模型

采取AHP法和BP神经网络技术纵向相结合方法,建立了应急物流风险评估与预测模型。首先建立了应急物流风险评估的评价指标体系,给出了AHP层次分析法筛选指标的方法,然后设计了改进型神经网络模型评价与预测步骤。     

基于GMDH方法和BP神经网络的经济预警模型

文章应用GMDH方法来确定BP神经网络的输入指标,对传统的BP算法进行了改进,使得输入指标的选择能自动实现,减少了人为因素的干预。用改进后的BP神经网络对四川省的工业经济状况进行了评价,计算结果表明,训练后的神经网络模型能准确对经济状况进行评价分类,从而实现对经济的预警。     

基于模糊神经网络模型的企业设施布置评价方法

提出了一种基于模糊神经网络的企业设施布置的评价方法,通过结合模糊逻辑推理以及神经网络自学习能力的优势,克服了由专家确定变量参数的缺点,达到了对企业设施布置更客观、更科学的评价。     

企业创新能力的BP神经网络评价研究

论述了BP神经网络模型的原理，在此基础之上，应用B神经网络模型对企业创新能力进行评价。模型建立之前对相关评价指标进行了归一化处理，使其更好的适用于BP神经网络评价模型。最后通过实例验证该评价模型的可行性与准确性。     

跨境电商物流绩效评价研究

文章以跨境电子商务的国际贸易绩效评价为研究对象,基于深度神经网络模型,开发跨境国际贸易绩效的评价模型,以改变贸易策略,提高贸易绩效。首先,分析了各种神经网络模型,如人工神经网络、“BP”神经元模型和LSTM神经网络。其次,总结了一个关于跨境电商发展的深度神经网络模型,指出了目前跨境电商国际贸易绩效评价中存在的问题:一是电子商务市场监管体系不健全;二是评价指标不一致;三是评价体系不完善。最后,针对跨境电商国际贸易绩效评价提出相关的建议,指出各种神经网络的优缺点,以及它们在跨境电商绩效评价中的作用,并通过实验比较这些神经网络。     

模糊逻辑在企业评价系统中的应用

利用现代数据挖掘技术构建企业经营状况评价体系模型。给出决策系统中常用的算法——模糊神经网络，分析、说明该算法具有精确、可靠、快速的优点。提出一种专家系统中常用的学习型评价系统的建立方法，完整模糊神经网络模型。该模型适用于以语言型变量为主的系统的评价问题。样本数据集的建立及语言型变量的描述，通过挖掘专家知识，建立符合其偏好的隶属函数实现的，从而得到与决策者的评价结论相同的评价结果。该体系模型由7个定量指标和2个定性指标组成，利用专家样本数据训练神经网络，使训练出来的神经网络可以像专家一样进行评价活动。     

电力企业信息安全风险评估模型研究

以信息安全管理标准ISO17799的规定为基础构建了电力企业信息安全风险评估指标体系,运用熵权法确定评价指标权重,并以此作为BP神经网络输入的初始权重,提出了BP神经网络信息安全风险评估模型,仿真结果显示,评价结果是令人满意的。     

基于一种改进BP神经网络算法的教学质量评价研究

在教学管理问题的研究中,针对教学质量评价的非线性特征以及教学质量评估体系中存在的诸多非定量的因素,建立教学质量评价的BP神经网络模型。评价模型对已有评价体系中的主观性因素进行量化,并利用神经网络的自学习,自适应及非线性逼近能力进行量化评价的计算。对模型中用到的BP算法和代数算法分别进行了理论上的分析和训练结果的对比,为教学质量评价模型提供了可行的解决方案。     

小样本条件下的煤矿安全评价方法研究

研究煤矿安全评价问题的现状,针对传统的BP神经网络要获得可信度较高的评价模型需要大量的样本进行学习的缺点,采用V—fold Cross—validation技巧,利用MATLAB神经网络工具箱,建立基于BP神经网络的煤矿安全评价模型,利用实际指标数据研究小样本条件下的煤矿安全评价,并验证评价效果的有效性。     

城市生态交通系统评价

基于交通网络、交通体系完善性、交通环境、交通景观和交通文化五个方面提出城市生态交通协同理论体系,以既有的城市交通系统可持续发展评价指标体系为基础,构建了一套城市生态交通评价指标体系。基于BP神经网络建立一个三层的城市生态交通评价模型,选取sigmoid函数作为评价模型的传递函数,traingdx作为训练函数,隐含层单元数确定为16。根据收集到的9个城市生态交通评价指标数据,选取其中5个城市数据作为评价模型的学习样本,建立城市生态交通系统BP神经网络评价模型,并对另外4个城市数据进行一般性检验,验证了BP神经网络在城市生态交通系统评价中的准确性与适用性。     

小样本条件下的煤矿安全评价方法研究

研究煤矿安全评价问题的现状,针对传统的BP神经网络要获得可信度较高的评价模型需要大量的样本进行学习的缺点,采用V-fold Cross-validation技巧,利用MATLAB神经网络工具箱,建立基于BP神经网络的煤矿安全评价模型,利用实际指标数据研究小样本条件下的煤矿安全评价,并验证评价效果的有效性.     

构建基于粗糙集和BP神经网络的信用风险预警模型

本文首先建立了评价企业信用的指标体系,然后在此基础上构造了基于粗糙集和BP神经网络的企业信用风险预警模型。粗糙集用于约简指标体系中的冗余指标,BP神经网络用来构建预测企业信用的分类预警模型。最后,笔者通过实例验证了此模型的可行性和有效性。     

利用BP神经网络评价电子商务系统绩效的方法

给出了一种评价电子商务系统绩效的新方法。运用企业关键因素模型的思想,设计一组用以评价电子商务系统绩效的指标;并将这些指标运用BP神经网络的方法,评价电子商务系统绩效,通过算例验证其可行性。该评价方法克服了常用的专家评价法、模糊评价法等在评价电子商务系统的建设质量、成本耗费、学习成长能力及绩效水平上的不足,为综合评价电子商务系统的绩效提供了一种新途径。     

城市灾害应急能力自评价指标体系及其实证研究

城市灾害应急能力的自评价是城市灾害管理的重要内容,也是城市防灾减灾的重要保障。建立城市灾害应急能力自评价指标体系对增强城市灾害管理能力有重要的意义。本文通过对城市灾害应急能力系统的分析,建立了包含一个一级指标、六个二级指标和44个三级指标的城市灾害应急能力自评价指标体系,设计出城市灾害应急能力自评价的组织程序,并对该自评价指标体系和相关的组织程序进行了实证研究。     

多指标综合评价质量分析模型及其实证研究

评价质量是多指标综合评价的核心问题,提高评价质量是综合评价理论研究追求的重要目标。本文以系统理论为指导,从评价主体与客体、评价指标与数据、评价方法与手段、评价环境等方面,尤其是评价方法方面,对多指标综合评价质量的影响因素进行了较为系统、深入的分析,在此基础上,构建了多指标综合评价质量因素的分析模型,并应用该模型对神经网络综合评价方法的评价质量进行了实证研究。良好的实证结果表明,本文所建立的模型不仅可为评价者提供了进行综合评价质量问题分析的系统性框架,而且提供了一个可操作的分析流程。     

基于BP神经网络的餐饮企业核心竞争力综合评价

本文构造了餐饮企业核心竞争力的综合评价指标体系,利用神经网络理论的容错特征,通过选取适当的作用函数和数据结构,处理各种非数值性指标,实现对餐饮企业核心竞争力的模糊综合评价。