基于BP神经网络的餐饮企业核心竞争力综合评价

本文构造了餐饮企业核心竞争力的综合评价指标体系,利用神经网络理论的容错特征,通过选取适当的作用函数和数据结构,处理各种非数值性指标,实现对餐饮企业核心竞争力的模糊综合评价。     

基于BP神经网络的建筑工程绿色施工评价

通过对绿色施工理论的探讨,构建了建筑工程绿色施工评价的指标体系。基于BP人工神经网络评价方法构建了建筑工程绿色施工评价模型,并运用该模型对一实际工程项目的绿色施工进行了模拟。     

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神经网络的拱坝风险评价研究

拱坝坝高库大,环境条件复杂,又多处于高烈度地震区;一旦失事,后果不堪设想。不但会严重影响工农业生产、重创国民经济,而且会使人民生命财产遭受极大损失,产生恶劣的政治影响。因此,拱坝的风险分析与风险评价越来越受到力学界、坝工界、政府的高度重视和社会各界的广泛关注。利用神经网络的方法,研究具有拱坝风险评价问题,建立了基于BP神经网络的评价模型。     

基于BP神经网络的企业自主创新能力评价方法研究

根据自主创新的特点,建立自主创新的评价体系,并与BP神经网络的学习算法相结合,理论上能找到最满意的指标权重,为提升企业自主创新能力提供理论依据,最后提出了几点关于对我国建设创新型国家的启示。     

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。     

基于BP神经网络的房地产项目前期风险评价研究

本文从开发商的角度,在分析房地产项目前期风险因素的基础上,构建其指标体系,建立基于BP神经网络的风险评价模型,然后选取若干组样本作为训练集在MATLAB7.0环境中对模型进行训练,最后用测试集验证模型在房地产项目前期风险评价方面的可行性。     

基于BP神经网络的消费者信用评价模式研究

在经济生活中,不同的经济主体存在着不同程度的货币余缺,而这一余缺要求信用调剂。比如在再生产过程中,与企业的经营活动直接联系的商业信用与银行信用,与政府间贷款相关的国际信用,与个人消费相关的消费信用等。其中的消费信用是一把双刃剑,适当运用则能缓解消费需求与购买力不足之间的矛盾。过度使用则可能引起巨大的信用风险。科学地评价消费者信用是保证消费信用活动健康实现的关键环节之一。本文探讨了基于BP神经网络的消费者信用评价模式的构建,以期为尚处在起步阶段的中国消费者信用评价提供一种思路。     

基于BP神经网络的危险货物物流运输企业安全评价方法研究

分析了影响危险货物运输企业安全性的因素,阐述了BP神经网络的基本原理,建立了相关综合安全评价模型,对神经元网络进行了训练,在此基础上以某危险货物运输企业为样本进行了模型求解,并依据评价结果提出了相关措施。     

基于BP神经网络的供应商评价方法研究

供应链环境下供应商评价需要从技术、协作、服务等多方面进行评估,其实质是一个多目标决策问题。神经网络评价系统将供应商关键指标数据作为输入向量,将实际的专家综合评价指标作为输出评价,经过学习训练后,评价系统可以自动给出客观公正的评价结果。采用神经网络,不仅提高了供应商评价的科学性,也为进行动态评价提供了决策支持。     

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。     

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。     

基于算法的BP神经网络的应用研究

BP神经网络的智能化特征与能力使其应用领域日益扩大,潜力日趋明显,许多传统信息处理方法无法解决的问题采用BP神经网络后取得了良好的效果。因此,BP神经网络已被广泛应用于自动化、工程、经济及医学等各个领域。因此,本文重点研究了BP神经网络的原理、算法及其应用。     

基于BP神经网络的时间序列预测研究

建立了基于BP网络的时间序列预测模型,将模型应用于实际算例,设计了模型的网络结构、初始权值和偏差,结果验证了模型的有效性。     

基于BP神经网络的物流需求量预测模型研究

本文利用神经网络理论，建立了时间序列对象的反向传播（back-propagation，BP）预测模型，运用于物流需求量预测。并通过实例分析，验证了本模型的科学性与正确性。     

基于BP神经网络的制造企业精益供应链协同风险评价研究

建立了精益供应链协同风险评价指标体系,并运用BP神经网络方法进行协同风险评价,为制造企业精益供应链协同风险的评价提供理论指导。     

基于BP人工神经网络的价值链风险的评价

通过对价值链管理深入研究,利用BP人工神经网络对价值链风险管理进行评价,采用专家评分法,获得实际的数据,对模型进行仿真和测试,证实价值链风险管理的指标体系的实用性和BP人工神经网络模型的价值。