基于BP神经网络的危化品运输企业安全评价模型及应用

针对全方位的危化品运输企业安全要素建立了基于BP神经网络的评价模型，采用基于最速下降法的权值学习算法进行权值修正，使得评价方法具有快速、准确的特点。用样本数据训练了神经网络评价模型，测试结果显示评价模型自我调节能力强，精度较高，适合受随机评价因素影响较重的危化企业安全评价应用。     

基于粗糙集-神经网络的房地产企业财务状况评价体系研究

在对财务状况评价的机理和关键财务指标分析的基础上,提出了基于粗糙集的财务指标属性约简方法,设计了财务状况评价模型的构建流程和检验标准,建立了基于BP神经网络的财务状况评价模型。利用Matlab软件对146家房地产上市公司的2007-2012年财务数据进行了研究,结果表明,基于BP神经网络的财务状况评价模型可以对房地产公司的财务状况作出评价。在此基础上,结合财务危机成因提出了房地产企业防范财务危机的建议。     

基于遗传BP神经网络的第三方逆向物流企业选择

分析了客户企业在评价第三方逆向物流企业时要考虑的影响因素,构建了评价指标体系,并提出了基于遗传BP神经网络的评价模型,通过仿真算例描述了对第三方逆向物流企业的评价过程。     

一种算法改进的模糊神经网络及其性能分析

将T-S模糊模型与前馈神经网络相融合构造了一种新型的模糊神经网络,该模型采用基于梯度下降法和算法相结合的混合学习方法,其中梯度下降法用来训练高斯型隶属度函数的非线性参数,而算法用来训练线性参数,即权值。从理论上,证明了该模型对非线性函数的万能逼近能力。仿真实验表明,该模糊神经网络用于非线性动态系统辨识的有效性。     

基于BP神经网络的企业绿色竞争力评价研究

本文在阐明企业绿色竞争力内涵及特征的基础上,构建企业绿色竞争力评价指标体系,给出了基于BP神经网络的企业绿色竞争力评价模型,以期为企业构建绿色竞争力,实现可持续发展提供支持和参考。     

基于BP神经网络的企业应急物流风险管理

在客观分析企业应急物流风险的前提上,基于MATLAB工具箱--BP神经网络提出有效的评价方法,从应急物流的角度来评价突发事件的风险大小;同时建立了风险预警模型,最后提出对应的风险控制策略,为企业顺利应对突发事件提供行之有效的参考依据.     

基于数据仓库的企业社会责任评价研究

企业履行社会责任是当前社会发展的必然趋势.文章针对信息系统环境企业社会责任评价的要求,建立了基于数据仓库的企业社会责任评价指标体系,说明了在数据仓库环境下如何利用企业现有信息系统的数据进行企业社会责任评价,并利用层次分析法和BP神经网络相集成的方法建立评价模型,不仅解决了企业社会责任评价指标数据的可获取性问题,而且定量分析使得评价结果更为准确、客观,为企业社会责任的评价提供了一种新的思路.     

基于遗传算法的分式线性神经网络预测原油气油比

提出了基于遗传算法的分式线性神经网络优化方法。该方法首先用遗传算法优化分式线性网络的权值,然后在遗传进化结果的基础上,利用分式线性网络反向传播(BP)算法训练分式线性网络,获得网络的最优权值。作为应用,预测原油溶解气油比的基于遗传算法的分式线性神经网络模型被给出。对比实验表明,基于遗传算法的分式线性神经网络优化方法是一种新的建模方法。     

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.     

基于BP网络的信息系统实用化评价方法研究

针对当前信息系统实用化评价方法所存在的不足,本文提出一种基于BP神经网络的信息系统实用化评价方法。在分析影响信息系统实用化评价因素的基础上,将遗传算法神经网络原理引入信息系统实用化评价,成功构建了基于BP神经网络的信息系统实用化评价模型。实证表明该模型能够优化实用化评价的过程,模型评价结果较客观准确。