浅谈BP神经网络在车牌识别技术中的应用

车牌字符的识别是车牌识别系统的核心部分,本文主要讲述一种BP神经网络进行车牌识别,该识别算法具有良好的快速性,稳定性和准确性,满足车牌实时识别的要求.     

基于BP神经网络的直扩信号扩频码盲识别

针对微弱直扩信号的盲检测与估计问题,在接收方未知发送方扩频序列的前提下 ,提出了一种恢复直接序列扩频（DSSS）信号扩频码的方法。该方法基于反向传播（B P）神经网络,它的输入是接收到的信号,而其期望输出是和输入相同的信号,根据误差反 向传播来有监督地调节神经网络,网络达到收敛时根据第二层权值的符号函数值即可盲估计 出扩频码序列。实验结果表明,即使是在负信噪比情况下,该方法也能得到一个很好的估计 效果。     

BP神经网络算法的改进及在入侵检测中的应用

BP算法是神经网络众多算法中应用最为广泛的一种,它在函数逼近、模式识别、分类、数据压缩等领域有着更加广泛的应用。针对BP算法的缺陷,提出了几点改进措施。     

BP神经网络算法的改进及在人侵检测中的应用

BP算法是神经网络众多算法中应用最为广泛的一种,它在函数逼近、模式识别、分类、数据压缩等领域有着更加广泛的应用。针对BP算法的缺陷,提出了几点改进措施。     

改进的BP神经网络在ERP实施风险评价中的应用

ERP实施项目是一个高风险、高投入的项目,如何正确评价项目风险是衡量一个项目成功与否的关键。本文从ERP实施过程中的各项风险指标出发,构建BP神经网络实施风险评价模型,为企业ERP项目的成功提供保障。     

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神经网络的通信信号调制体制识别技术

本文研究了基于BP神经网络的通信信号调制体制识别技术。提取了反映信号调制体制差异的特征参数，并从提高收敛速度和正确识别概率出发，构建了最佳的神经网络分类器。实验结果表明，该技术拥有较好的通信信号调制体制识别性能。     

BP神经网络算法在个性化搜索排名中的应用

介绍了利用BP神经网络算法,通过推理搜索词与环境关键词的关系强度,以及环境关键词对搜索结果排序的影响权重,从而智能地学习用户的搜索环境。通过搜索环境的智能设置,让用户得到更好的搜索体验。     

BP神经网络、SVM在个人收入预测中的应用

改革开放以来,中国居民收入稳步上涨,但收入差距却越来越大。对于个人收入的分析也成了研究的重点。本文利用matlab R2012a建立了BP神经网络和支持向量机算法模型,得到了两个模型在研究个人收入预测应用中总体预测准确率、均方误差MSE和决定系数R2的值。结果表明,相比于BP神经网络,支持向量机预测准确率更高,模型拟合度更好,具有更好的预测效能。     

BP神经网络在农业工程中的应用

近年来,随着计算机硬件和软件的迅速发展,采用人工神经网络的信息处理技术得到了迅速应用,应用领域也在不断的扩展。现如今人工神经网络不仅在各工程领域中得到广泛的应用,而且也成为在农业工程领域内实现生产劳动自动化的重要途径。本文针对BP网络模型及其算法进行了分析研究,并对BP神经网络在农业工程研究中的应用状况进行了综述,最后对未来的发展进行了展望。     

BP神经网络在生产企业物流机能评价中的应用

现代生产企业的物流机能已从单一的原材料供应能力演变为生产中的物流流转能力、销售中的物流运送能力以及废弃物流的回收处理能力等多项机能组成的机能结构体系,这种结构决定着生产企业的物流行为和物流运行绩效,有什么样的物流机能结构,就会有什么样的企业物流效能。论文将BP神经网络理论和物流系统有机结合,提出了生产企业物流机能评价的思路,探索建立其机能评价模型,为生产企业物流机能的定量评价提供系统方法,为企业改进和完善物流系统功能提供决策依据。     

BP神经网络在煤层气井产量预测中的应用

BP学习算法是一种单向传播的多.层前向网络,Matlab 中的神经网络工具箱以人工神经网络理论为基础.本文基于Matlab的工具箱,结合沁水樊庄区块晋试1-6井和TL003井的抽排实验数据对煤层气井产量进行预测,验证了BP神经网络在沁水樊座区块预测煤层气井产量的可行性,且BP算法收敛速度快,误差小,值得推广.     

BP神经网络在地下水环境质量评价中的应用

基于模糊综合评判和灰色聚类法的不足,应用神经网络理论与方法建立地下水环境质量评价B—P网络模型,对磐石市的地下水进行评价,并与综合评价法的评价结果进行了比较。结果表明：用B—P神经网络模型评价地下水是可行的,该模型具有很强的学习、联想和容错功能,其分析结果和过程都接近人脑的思维过程和分析方法．使得地下水评价结果的精度大大提高。     

BP神经网络模型在中小企业融资征信评估中的应用

在互联网金融环境中,金融机构希望能够收集和分析大量科技型中小企业日常交易行为的数据,判断其业务范畴、经营状况、信用状况、企业定位、资金需求和行业发展趋势,在大数据移动互联时代的大背景下,征信数据的共享和获取方式正在发生着根本的变化。利用互联网手段进行业务运营和产品推广的科技型中小企业已占有较大比例。为使中小企业更加科学有效地得到融资以及融资机构选择合适的中小企业,在分析中小企业融资征信评估方法的基础上,结合BP神经网络的特点,通过建立科学的中小企业信用评价指标体系,构建了融资征信评估方法的BP神经网络模型。     

改进BP神经网络在企业网络营销绩效评价中的应用

在研究网络营销本质及其绩效特征的基础上,建立企业网络营销绩效评价指标体系并采用BP神经网络建立评价模型。为了克服传统BP神经网络容易陷入局部极小、收敛速度慢的缺点,通过采用LM算法和学习速率的自适应调整来建立新型的BP神经网络,利用模糊综合评价法生成训练样本。该评价模型有效地利用了BP神经网络的优点,避免了评价过程的人为失误。仿真试验表明,该模型取得了较好的效果。     

BP神经网络在我国创业板公司成长性预测中的应用

由于中国创业板上市企业具有高科技和高成长性特点,因此对其的研究成为金融证券市场关注的焦点,特别是成长性研究已经成为资本运作和股票投资的重要依据.本文基于财务绩效评价指标体系构建了创业板企业成长性的评价体系,提出采用BP神经网络进行成长性评价预测的新模式,最后通过实例验证了该模型对我国创业板企业成长性评价的有效性.     

基于最速下降算法BP神经网络及应用探讨

BP神经网络广泛的应用函数逼近、模式识别、分类、数据压缩等领域。给出了BP神经网络的经典学习算法——最速下降算法,并证明了该算法具有收敛到极小值的特性。最后将基于最速下降算法的BP神经网络应用于入侵检测,取得了良好的效果。     

基于BP神经网络的供应链金融风险评估研究

结合供应链金融的运作模式,本文归纳了15个供应链金融业务的风险影响因素,建立了具有较好一致性和稳定性的风险指标体系,介绍了BP神经网络的一般原理与步骤,并运用mat-lab的BP神经网络工具构建了风险评估模型,收集了10组供应链金融风险评估样本,对评估样本进行训练和检验,通过建立起供应链金融风险评估模型证明了该模型的有效性。     

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神经网络的港口城市经济发展预测研究

分析说明BP神经网络的工作原理,针对连云港市1995年至2004年港城互动经济数据,构造相应的BP神经网络结构并进行网络训练,结果表明BP神经网络用于港城经济的发展预测是可行的。