BP神经网络在企业绩效评价中的应用

文章在分析传统绩效评价方法的基础上,构建了企业绩效评价体系,运用基于Matlab的BP神经网络算法,以企业历史数据作为BP神经网络的训练样本进行了实证研究,证明了将BP神经网络应用于企业绩效评价中,能达到令人满意的评价效果。     

BP神经网络在企业绩效评价中的应用

文章在分析传统绩效评价方法的基础上,构建了企业绩效评价体系,运用基于Matlab的BP神经网络算法,以企业历史数据作为BP神经网络的训练样本进行了实证研究,证明了将BP神经网络应用于企业绩效评价中,能达到令人满意的评价效果.     

BP神经网络算法在公路建设项目可持续发展评价中的应用

公路建设应从社会需求和经济发展的可持续性来考虑,进行可持续发展评价。本文采用了BP神经网络的算法,通过对公路建设中的经济、环境资源、运营、管理体制与政策等四方面的可持续发展分析,对公路建设项目的可持续发展评价进行了研究。通过评价分析,可以正确分析与准确估计其综合影响程度,达到有效评价和决策,确保项目最终目标顺利实现。     

BP神经网络在企业技术创新影响因素评价中的运用

企业技术创新能力反映一个企业整体的技术创新水平,对于企业的可持续发展具有重要的作用.研究企业的技术创新影响因素对加快企业技术创新及促进二次创业具有现实的意义.本文研究BP神经网络方法在评价企业的技术创新影响因素中的作用,为企业的技术创新能力提供一种相对科学合理的评价方法.文章的意义在于运用BP神经网络模型定量的评价影响企业技术创新的因素.     

BP神经网络在企业技术创新影响因素评价中的运用

企业技术创新能力反映一个企业整体的技术创新水平，对于企业的可持续发展具有重要的作用。研究企业的技术创新影响因素对加快企业技术创新及促进二次创业具有现实的意义。本文研究BP神经网络方法在评价企业的技术创新影响因素中的作用，为企业的技术创新能力提供一种相对科学合理的评价方法。文章的意义在于运用BP神经网络模型定量的评价影响企业技术创新的因素。     

基于BP神经网络的AGBA评价方法在企业营销渠道评价中的应用

对企业营销渠道评价具有信息量大、评价指标不够全面、评价方法不具有适用性等问题。本文针对营销渠道的特点,对企业的营销渠道的评价指标进行合理的选取和划分,并综合多种评价方法的优点,集成了AGBA评价模型,应用于企业的营销渠道评价。     

BP神经网络在运输企业经济效益评价中的应用

本文选取50家运输企业作为样本,采用主成分分析法对常用的财务指标进行降维,消除指标间的共线性,筛选出具有代表性的指标,构建评价指标体系。采用BP神经网络训练,对企业经济效益进行综合评价分析并得出各指标对综合评价的权重影响。     

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。     

基于BP神经网络的木材质量评价

目前木材家具的生产过程在逐步向批量化、机械化趋近,但木材的质量一直是家具产业需要关注的问题,因此对木材的质量评价一直是家具制造业研究的重点。本文利用BP神经网络建立木材的质量评价模型,选择合适的评价指标,并通过案例的样本数据进行验证。测试结果与加权平均法比较,得出构建的3层BP神经网络模型应用于木材质量评价中具有一定的可行性与现实意义。     

贝叶斯正则化BP神经网络在地铁施工安全评价中的应用

为了获取准确的地铁施工安全评价,文章通过建立贝叶斯正则化BP神经网络模型,克服传统安全分析方法的不足之处,防止网络的过度拟合。将此模型运用于MATLAB,可以发现贝叶斯正则化BP神经网络在推行能力和泛化能力上有着较好的表现。在当前基础上进行敏感性分析,就地铁施工安全影响因素进行重要程度排序,提高地铁施工安全管理,以防此类地铁安全事故的发生。     

BP神经网络在WSN数据融合中的应用

在无线传感器网络(WSNs)的研究与应用中,利用数据融合来提高网络中能量利用率是其中一个重要的研究方向。文章利用BP(Back Propagation)神经网络能够对曲线进行无限逼近的特性来对无线传感器的监测数据进行数据拟合,然后传输拟合好的权值与阈值,同时通过将上一次拟合的权值与阈值赋予下一次拟合来减少神经网络的训练步数。模拟实验表明利用该方案能够有效减少数据的传输量,从而达到高效利用传感器能量的目的。     

基于BP神经网络的第三方物流企业客户满意度评价研究

客户对第三方物流业务的需求是物流企业生存发展的源泉。因此,对客户满意度评价的测度应作为物流企业发展战略的重要组成部分。文中在构建第三方物流企业客户满意度评价指标体系的基础上,采用了BP神经网络算法模型来对企业的客户满意度进行评价,经过对BP神经网络模型进行训练和对模型的泛化推广能力进行检验,证明BP神经网络模型可以对第三方物流企业客户满意度进行可行有效的评价。     

基于BP神经网络的图书馆电子资料借阅服务评价模型

以图书馆电子资料借阅服务的服务质量问卷调查结果及其人工评价原理为依据,对所得到的数据进行量化,构建基于BP神经网络的图书馆电子资料借阅服务评价模型,分析了这种方法的优点,并进行实验,验证了这种评价模型的科学性。     

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。     

基于神经网络的机器人逆运动学算法

文章提出了一种基于神经网络改进算法的机器人逆运动学的求解方法。在讨论机器人逆运动学求解问题以及基于BP算法的神经网络基本原理的基础上,分析了几种BP算法改进方法,出了基于神经网络的机器给人逆运动学求解的具体步骤和设计神经网络的相关注意事项。与传统算法进行比较,通过对PR实验室机器人仿真研究表明,该算法具有简单、学习收敛速度快等特点,且避免了传统算法的许多棘手问题。     

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。     

基于BP人工神经网络的绿色施工模糊综合评价研究

发展绿色施工促进施工企业节约能源和资源、保护环境,是全球应对气候变化挑战、实现可持续发展的重要手段,而绿色施工评价对于建筑业落实可持续发展起到一定作用。本文在介绍BP人工神经网络基本原理的基础之上,分析了与其它评价方法相比,BP人工神经网络在绿色施工评价中的优越性。通过建立模糊评价矩阵,利用BP人工神经网络处理数据,较客观地对绿色施工进行评价。最后将此评价模型应用于实例,取得了令人满意的结果。     

基于BP神经网络的最小库存量预测模型设计——以广东省某文具制造企业为例

文具制造行业的产品种类繁多,且需求变化大,库存水平的高低对于该行业中的企业有着重要的战略地位。由于企业实际的采购量制定的特殊性,以文具制造原材料纸张的最小实际库存为研究重点,用已有最小实际库存值及其影响因素的历史数据训练BP神经网络,然后用构建稳定的网络进一步预测某月的最小实际库存值,并且以此可以适当调整安全库存值。     

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。