BP神经网络在中小企业成长性评价的应用

中小企业是经济发展的重要力量,但是中小企业发展快,死亡率也高,只有成长性良好的中小企业才能够生存和发展,因此研究中小企业的成长性评价具有重要的意义.本文运用BP神经网络建立中小企业成长性评价模型,利用BP网络的自适应、自学习的计算机制,通过网络训练将专家评价的知识、经验分布存储到网络权值中,自动调整权值,以减少人为设置权值的主观性.     

基于BP神经网络的中小企业生产运作能力评价研究

为了提高中小企业生产运作能力,建立了中小企业生产运作能力评价指标体系,并利用BP神经网络建立了中小企业生产运作能力的评价模型。为减小希望输出与实际输出之间的误差,从输出层神经元到输入层神经元逐层反向修正各连接权,并在网络训练学习的过程中不断执行误差反向传播修正,以提高网络对输入模式响应的正确率。     

基于BP神经网络的风险投资退出模式研究

风险投资的退出方式受多种因素的影响,选用何种退出方式退出成了难点.IPO对于风险企业来说,可以保持风险企业的独立性还可获得在证券市场上持续融资的渠道.对于风险投资家而言可获得高额的投资回报,因此,IPO被认为是最佳的退出方式.虽然并购收益比不上IPO,但资金能很快从风险企业中退出进行新的投资.因此,并购也是风险投资退出的重要方式.通过建立风险投资退出方式的指标评价体系,并应用BP神经网络求解模型,对风险投资退出方式的综合评价结果说明,分值越高,评价指标上综合表现越佳,应优先选用IPO退出.分值越低,指标上综合表现欠缺,应优先选用清算退出.     

基于BP神经网络的客户满意度评价模型

在以客户满意为中心的营销环境下,客户满意度是衡量企业核心竞争力的一项重要指标,那么客户满意度测评就成为了关注的焦点。本文采用BP神经网络算法建立客户满意度评价模型,并通过实例证实了该方法的有效性和实用性。     

基于BP神经网络的P2P网络借贷个人信用评价模型

当前互联网金融行业飞快发展,各种P2P网络借贷公司不断涌现,这种新型的借贷模式具有很多优点,但是也存在相应的问题,如何做好借款人的个人信用评价是保证P2P网贷行业健康运营的最重要一环。通过对近些年国内外个人信用评价模型的研究,以拍拍贷网站的用户数据为例,建立信用个人信用评价指标体系,利用BP神经网络算法,建立了借款人个人信用评价模型,为了达到更好的效果,采用不同的激活函数及权值调整方法进行模型优化,最终建立基于拟牛顿算法的BP神经网络模型,能达到对用户信命评级96.28%的准确率。     

基于BP神经网络的企业财务风险评价研究

选取了酿酒行业27家上市公司作为研究对象,基于BP神经网络研究了现金流量对于企业财务风险的影响,构建了企业的财务风险评价模型,并对模型的有效性进行了检验。     

基于BP神经网络的企业伦理能力评价模型

在运用BP神经网络模型完成企业伦理能力评价的同时,也求得了影响企业伦理能力的各项指标的权重。根据权重的大小可以确定各指标对于企业伦理能力的权重排序和影响程度;也可以确定对企业伦理能力影响较大的主导性因素。对于这类因素,企业应当将其作为提高和改进自身伦理能力的工作重点。     

基于BP神经网络评价模型的会计信息质量评价

本文主要是为了评价会计信息的质量,试图找到一种有效的评价方法并构建合理科学的评价模型。首先,文章将分析会计信息质量的评价指标,确定会计信息质量评价指标体系,再引入BP神经网络评价方法,并对评价方法的基本概念和操作方法进行详细地介绍;然后设计形成了一个BP神经网络模型,并介绍如何使用MATLAB软件来操作BP神经网络模型。     

基于BP神经网络的ERP实施风险评价

企业ERP项目实施是高投入、高风险项目,在ERP项目实施过程中正确的评价风险是保证企业ERP项目实施成功的重要环节,本文确定了在ERP实施过程中的各项风险指标,并从项目管理的角度,采用BP神经网络对ERP项目实施风险进行评价,达到了企业预防各项实施风险和控制ERP项目实施的目的.     

基于BP神经网络的企业物流服务外包风险预警系统

从管理风险、信息风险、信用及财务风险、市场风险这几个方面构建企业物流外包风险预警指标体系;依据BP神经网络原理,建立用于评估企业物流外包风险水平的BP神经网络风险预警系统,并结合算例进行仿真模拟,证明该模型具有良好的预警精度。     

基于BP神经网络的房地产项目风险评价研究

房地产开发企业在面临高收益诱惑的同时,必须对风险进行科学的评价,尤其是美国次贷危机以来,面对房地产交易量持续萎缩、房价下降带来的低迷状态,风险管理的重要性更加突出.利用BP神经网络建立的风险评价模型,更加适用于房地产项目的风险评价,并能够提升房地产项目风险评价的准确性,排除人为的主现因素,从而很好的为房地产项目投资决策提供科学的依据,使房地产开发企业有效地规避风险.     

BP神经网络的C2C电子商务信用评价模型的建立

从店铺信息、商品、卖家服务等方面建立C2C电商信用评价体系,在淘宝网获取了242条卖家信息,利用SPSS两步聚类法将数据进行聚类,运用MATLAB的BP神经网络工具箱,将评价指标数值作为输入,聚类结果作为输出,构建了三层BP神经网络,以230条数据为训练样本,得到具有较快收敛速度和较高准确率的BP网络。在此基础上,以12条卖家信息作仿真实验,对卖家信用等级进行客观的预测评价,最终建立C2C信用评价模型。     

基于BP神经网络的商业银行信用风险评估模型研究

针对当前我国商业银行信用风险分析与评估存在的问题,运用模糊综合评价法与BP神经网络算法,根据全面性与重要性、定量指标与定性指标相结合等原则,构建我国商业银行信用风险评价指标体系。通过该体系对定性指标模糊处理量化,构建BP神经网络模型,检测样本。可对潜在的客户信用风险作出快速、准确的反应和判断,从而实现对风险有针对性的监管和防范。     

基于BP神经网络的超市顾客满意度评价

本文通过调查问卷的方式对北京某大型超市的顾客满意度进行了调研,在对调查问卷分析处理的基础上,建立了基于BP神经网络的超市顾客满意度评价模型,并对该超市的顾客满意度进行了评价研究。     

基于BP神经网络的中小企业板上市公司财务危机预警模型构建

本文从智能理论角度,选取了2006年—2010年66家中小企业板上市公司作为样本,构建了一个针对中小企业板上市公司的财务危机预警模型。本文利用因子分析法对初选的17个财务指标进行了优化,得到5个预警因子作为输入变量,构建的BP神经网络财务危机预警模型。     

基于BP神经网络的芷业伦理链力评价模型

在运用BP神经网络模型完成企业伦理能力评价的同时，也求得了影响企业伦理能力的各项指标的权重。根据权重的大小可以确定各指标对于企业伦理能力的权重排序和影响程度；也可以确定对企业伦理能力影响较大的主导性因素。对于这类因素，企业应当将其作为提高和改进自身伦理能力的工作重点。     

基于BP神经网络的现代服务业创新能力评价研究

在分析现代服务业创新特征及影响因素的基础上,从创新投入、创新环境、创新产出及创新成长等方面构建现代服务业创新能力评价指标体系,建立基于BP神经网络的现代服务业创新能力评价模型,通过若干省份的实际数据检验,对其现代服务业创新能力进行评价。研究表明,该评价指标体系和评价方法在实践应用中具有可行性。     

基于BP神经网络专家系统的供应链风险评价研究

随着供应链的迅猛发展,所面临的风险也越来越大.为合理有效评价供应链风险,文章结合供应链风险评价指标体系,将神经网络理论与专家系统思想相结合,提出了一个可行的基于BP神经网络专家系统的供应链风险评价模型.该模型利用BP神经网络的自学习特征,在训练过程中通过对权值的不断修正,使网络的实际输出向量逐渐接近期望的输出值.该模型不仅能够利用专家系统判断供应链风险的大小,而且能够通过权矩阵分析影响供应链风险的主要因素,在供应链风险研究及应用中具有较大的发展潜力.     

基于BP神经网络的北京市物流需求预测

随着物流在国民经济中重要性的提高,对于物流需求的准确预测成了物流发展规划中重要的一部分。选取了对物流需求影响较大的七个指标构建了一个三层的神经网络,对2006-2015年北京市的物流需求进行了预测。结果表明BP神经网络模型的预测结果比回归分析预测结果更好,且相对预测误差不超过0.05。     

基于BP神经网络的房地产项目风险评价研究

房地产项目存在较多风险,影响工程项目的经济效益。利用BP神经网络的优势,对房地产项目风险进行评价,明确项目风险,采取对应措施,防范风险,提高工程效益。本文简单探讨了基于BP神经网络的饿房地产项目风险评价。