神经网络下企业发展能力预测分析

一、企业发展能力、人工神经网络及BP算法 企业的发展能力，也称企业的成长性，是企业通过自身的生产经营活动，不断扩大积累而形成的发展潜能。企业能否健康发展取决于多种因素，包括外部经营环境，企业内在素质及资源条件等。     

我国民航安全周期波动转折点预测方法的研究

本文应用基于风险最小化原理的支持向量机，研究了我国民航安全周期波动转折点预测的问题。并与人工神经网络预测方法进行对比研究．发现支持向量机预测正确率为83．3％，BP人工神经网络为75％。结果表明支持向量机能够相对更好地反映我国民航安全周期波动的性态，可以作为探索我国民航安全周期波动转折点预测闻题的新方法，新思路的一种尝试。     

人工神经网络应用于空调系统故障诊断的研究

人的思维有逻辑性和直观性两种不同的基本方式。直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来,结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之处在于以下两点：①信息是通过神经元上的兴奋模式分布储存在网络上;②信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。人工神经网络就是一个模拟人的直观性思维的非线性动力学系统,其特色在于信息的分布式储存和并行协同处理。     

基于人工神经网络的财务危机预警

针对目前企业财务危机预警模型存在的问题,提出一种基于神经网络的企业财务危机预警方法,重点阐述了前向三层BP网络企业财务危机预警系统的构建,运用此模式可选30家上市公司作为样本,进行网络训练和测试,通过测试结果可表明所设计的预警模式是有效的。     

科技型小微企业信用评价模型研究

科技型小微企业是建设创新型国家的重要力量,然而在其发展过程中由于信用评价问题经常遭遇融资瓶颈,为解决此问题需要开发恰当的信用评价模型。基于人工神经网络算法,论文建立了多层感知器信用评价模型,并进行了实证检验。通过与传统模型的比较,发现利用该多层感知器模型能够对科技型小微企业进行较为准确的信用评价。     

人工智能软件攻破验证码

大脑模拟软件能够可靠地通过意在区分人类和机器的测试。     

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。     

基于人工神经网络的城市燃气日用气量预测模型

基于人工神经网络的城市燃气日用气量预测模型,在传统的预测理论和方法之外找到了一个新的途径,摆脱了对个人经验的依赖,建立了一种有效的工作方式。     

基于BP神经网络的上市企业财务困境预警研究

经过几十年的发展,企业财务困境预警研究已经发展为国内外学术界所广泛关注的课题之一。公司的财务困境预警研究不但具有较高的学术价值,并且还有着巨大的应用价值,能够成为公司管理者及其利益相关者进行决策的参考依据。     

大规模定制中延迟设计产品的一种快速成本估算方法

本文针对大规模定制中延迟设计的产品特点提出了基于人工神经网络的快速成本估算方法，并通过一个实例对模型进行了验证，结果表明大规模定制产品的功能特征参数与其成本之间存在非线性依赖关系，可用该模型快速有效估算大规模定制新产品成本．