基于BrainCell神经网络软件的高校助学金评定模型

在建立高校助学金评价指标体系的基础上，提出一种智能化的基于BrainCell神经网络软件的高校助学金评价方法。概述BrainCell神经网络软件及其基本原理，并详述基于Brainceu神经网络软件的高校助学金评价模型的建立过程，包括神经网络结构的确定、网络训练，以及网络检验等。将该模型应用于实例检验，得到较满意的结果。     

论高校奖、助学金的德育机制

我国高校奖、助学金制度应对大学生起到激励、导向和资助的作用,如何充分发挥奖、助学金的德育功能是高校面临的难题。而当前研究多侧重于政策诠释、经济学角度或理论研究,较少从德育角度进行分析。文章基于国内高校资助现状研究,剖析我国高校奖、助学金德育机制的内在逻辑,提出情感、激励、导向三结合的高校奖、助学金德育机制,从心理层面、精神层面和责任层面有机结合,并对其进一步实施作了探讨。     

国家助学金评定工作中存在的问题及对策分析

高校国家助学金资助体系自执行以来,大大改善了广大在校贫困大学生的生活境况,然而,伴随着国家资助覆盖面的扩大,国家助学金评定工作中存在的问题日益暴露出来,这不仅给大学生评定工作带来了困难,同时如果处理不好甚至可能会引发大学生诚信等方面的问题。以此为背景分析了高校国家助学金评定工作中存在的问题,并就相应的问题给以了解决的建议,以期为高校助学金评定工作提供些参考。     

高校助学金育人功能机制的探讨

发挥助学金的育人功能是高校教育体系中的重要组成部分。高校应采取多种渠道增加助学金的投入,并使＂助学＂与＂育人＂成为有机整体,促进贫困学生成才、就业。     

论高校社会助学金的育人功能——基于S大学调查数据的实证分析

社会助学金是学生资助工作之一,也是育人的有效载体。本文阐述了高校社会助学金育人的功能内涵、主要表现形式,并针对目前存在的问题探讨了加强社会助学金育人功能的对策和建议。     

国家助学金班级评定工作的问题与解决途径探究

班主任作为国家助学金最直接评定者，助学金评定中要充分体现党和政府家庭经济困难学生的关怀，帮助困难学生顺利完成学业。学习相关文件精神，了解学生的家庭困难情况、搞好学生的国家助学金相关的教育工作。在班级中建立国家助学金的量化评分对班主任做好国家助学金工作相当重要。     

国家助学金的制度缺陷和政策建议

文章分析指出国家助学金政策的制度缺陷,剖析这种高投入资助的真实效果,提出我国国家助学金制度在实践中不断完善的相关建议。     

关于高职院校国家助学金公平分配的几点思考

随着中国高教体制改革的深入开展，高校贫困生问题已成为全社会关注的焦点。特别是在贫困生较为集中的高等职业院校，由于“僧多粥少”不能全部满足，国家助学金的分配往往会出现不公平公正的现象，导致助学金的发放背离了这一项目的初哀。针对这一现象，需引起我们高度重视，并做深入细致的研究，完善相关机制，推进高职院校国家助学金的公平分配。     

基于BP神经网络的城市创业环境评价模型构建

基于GEM理论框架,从经济、政治、社会三个角度提出了评价城市创业环境的16个可操作的量化指标。通过运用神经网络理论,以南昌市和深圳市历年统计数据为样本训练,建立了基于三层BP神经网络的城市创业环境评价模型。计算机仿真结果与检验样本吻合,表明了所选评价指标的合理性和所建神经网络模型的可靠性,可以用于客观评价不同城市的创业环境。     

基于BP神经网络和遗传算法的企业信息化评价研究

阐述了企业信息化水平评价问题的现状,提出了运用遗传算法(GA)优化BP神经网络的评价方法,避免了传统评价方法确定权重值的主观随意性,并且克服了BP网络中的局部极小缺陷,使训练速度加快,在建立BP-GA网络信息化评价模型的基础上,利用样本公司实际指标数据对模型的评价效果进行了检验,并与传统BP网络模型的评价结果进行了比较研究。     

基于神经网络的房地产估价模型研究及其Matlab实现

研究目的:分析人工神经网络应用于房地产估价的思路以及估价流程,采用Madab神经网络工具箱函数编程采实现基于神经网络的房地产估价模型的构建、训练与仿真.研究方法:文献资料法和案例分析法.研究结果:以训练样本为基础,建立基于神经网络的房地产估价模型,用测试样本检验,得出估价模型的精度较高.研究结论:神经网络对包含多种因素影响的房地产估价具有优势,基于神经网络的房地产估价模型具有很强的实用性和可操作性.     

海南省大学生义利观调查研究——基于国家助学金的视角

以国家助学金为切入点,采取问卷调查的形式调查海南省高校大学生义利观现状,在海南大学、海南师范大学、海南医学院共发放300份问卷,回收286份,有效回收率为95.33%。调查结果表明,海南省大学生在义利问题上有重利轻义倾向。基于此,探讨了大学生重利轻义思想形成的主要原因,并提出加强大学生科学义利观教育的对策。     

高校国家助学金发放模式存在的问题及解决措施探讨

中国的国家助学金系统仍处于探索阶段,贫困生的认定和国家助学金发放以及监督反馈机制都存在一些不足之处,通过问卷调查分析,主要表现在学生依赖心理增强、诚信度降低、感恩意识缺失、同学友谊受到破坏,这在很大程度上影响了国家助学金对贫困生的助学、激励作用。探索和改进国家助学金的发放模式有助于促进国家助学金助学效益的最大化。     

新疆高校贫困大学生资助现状调查——以新疆财经大学为例

随着我国高等教育体制改革的不断深化,尤其是实行扩招和缴费上学制度以来,高校中贫困生数量有所增加,贫困生群体越来越大。贫困生由于经济困难而引发的一系列社会问题也逐渐引起人们的关注。新疆高校贫困生呈现出规模大、比例高,少数民族贫困生数量多,内地生源家庭经济困难学生多等特点。新疆高校大多已建立起包括国家奖助学金、校级奖助学金、校友及社会单位设立的奖助学金等在内的资助体系。但在具体的资助过程中,尚存在精神资助相对不足、奖学金和助学金比例失衡等问题。今后可通过加强学生诚信教育、经济资助与精神资助相结合、积极推行校园贷款、合理调整奖助学金比例等举措,完善高校贫困生资助体系,切实帮助学生顺利完成学业,促进贫困大学生全面健康发展。     

基于改进GA神经网络的可持续发展水平研究

提出了基于改进遗传算法神经网络的可持续发展水平评估模型,该模型利用遗传算法辅助网络训练,克服了传统评价体系中权重确定带有主观性、评价结果缺乏公允等缺陷。建立了适合我国国情的可持续发展评价指标体系,并在此基础上利用样本数据对该模型的评分效果进行了实证研究,结果表明该模型具有良好的应用性。     

基于神经网络模型的股票预测与研究

为了了解股价运行的规律和内在机制,从而正确预测股价走势,首先应用Clementine软件基于神经网络对上证综合指数建立了一期预测模型和多期预测模型,以此来解决历史因素对次日收盘指数的影响。经过多次实验,在对大量实验结果进行分析比较的基础上,选择出了精度较高的神经网络模型,利用该模型进行预测和检验,得到了较好的预测结果,以此解决股民入市时机选择问题。     

基于BP人工神经网络的小城镇生态规划研究——以梅河口市中和镇为例

试图将人工神经网络方法引入生态规划,采用BP(Back-Propagation)神经网络建立生态适宜度评价模型,并用于实际的生态适宜度分析中,从而为生态规划提供一种新的方法。对案例区梅河口市中和镇生态健康水平进行评价,结果显示:中和镇生态现状处于亚健康水平。从生态规划学理论和神经网络模型出发,以梅河口市中和镇实际调查数据为基础,利用MATLAB7.0软件建立生态适宜度分析模型。利用建立的评价模型对中和镇的生态适宜性进行评价。根据生态适宜性评价结果和生态健康水平提出中和镇生态区划方案。     

基于神经网络理论的水质评价模型的比较研究

本文以MATLAB神经网络工具箱为平台,建立了BP-LM和LVQ两种地表水神经网络水质评价模型.研究结果表明,BP-LM网络的计算速度和收敛速度远高于LVQ网络,BP-LM网络模型比较适合于水质评价.本文也观察了大小样本对网络模型训练的影响,发现LVQ网络模型不适宜用大训练样本进行训练,而BP-LM网络对训练样本的大小不敏感,这有助于构建大容量有代表性的训练样本.     

金融市场风险的评估与预警的探究

针对金融市场风险的评估和预警,运用神经网络方法,建立金融市场风险的评估模型,利用SPSS等软件,得到影响金融市场风险的主要因素,以及各因素的风险评价得分和综合评价得分的相互关系等结论,最后还对金融投资公司提出合理的建议.     

基于RAGA-AHP的智能工厂评价模型研究

文章系统研究了基于RAGA-AHP的智能工厂评价模型,为政府对企业智能工厂项目的技术和资金资助提供决策支持和参考.研究分别建立了智能工厂的评价指标体系和基于RAGA-AHP的智能工厂评价模型,分析智能工厂的评价指标、评价指标的权重比例和评价矩阵的一致性检验,并深入分析评价模型中不同计算方法对智能工厂评价结果的影响.研究结果表明,采用基于RAGA-AHP的智能工厂评价模型的数据精度更高、结果更为合理.在政府对企业智能工厂项目进行评价时,建议先确定智能工厂的评价指标,再使用RAGA-AHP模型分析评价指标的权重并检验其一致性,从而得出企业智能工厂建设水平的评价结果.