基于BP神经网络的商品流通规模预警研究

现阶段,通过运用一系列的统计指标和科学方法对商品流通规模进行预警研究,并通过预警系统及时预报警情,为有关部门实施有效调控提供参考,已经成为国民经济持续、稳定和协调发展的必要条件之一。由于影响商品流通规模预警指标的因素具有多样性和复杂性的特点,通过神经网络的方法能较好地描述各个预警指标之间的关系而不需要确定的函数形式,从而可以克服许多传统的经济预警方法对非线性数据的拟合和预测的准确度不高的问题,因此,可以将BP神经网络方法引入商品流通规模预警研究中。     

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神经网络的农村饮用水水源地水质评价

通过构建BP人工神经网络模型,进行训练识别,应用于评价水源地水质。结果表明：基于BP人工神经网络的农村饮用水水源地水质评价能够改善其他水源地水质评价方法带来的不足,较好地改善评价对全局性的寻优能力,做到合理全面地评价水源地水质。同时,模型反映出了水源地水质变化的复杂性和可模拟性,提高了对水源地水质评价的可靠性和有效性。     

BP神经网络在权证定价中的应用研究

采用BP神经网络方法,选取2006年4月15日前所有上市欧式权证作为研究对象,建立了权证定价的BP模型。其中,标的股价波动率是影响权证价值的一个重要变量,对所选14只权证的历史波动率和隐含波动率进行了估计,并将其同时作为BP模型的输入参数,以比较其影响。研究结果显示,不论是使用历史波动率还是隐含波动率,BP模型在定价精确度上均优于B-S模型;BP模型使用隐含波动率后,整体降低了与市价的误差。     

基于BP神经网络的第三方物流服务商的选择研究

第三方物流服务商的选择在企业物流外包中占有非常重要的地位。文章建立了基于神经网络的第三方物流服务商的评价体系,提出了运用BP神经网络模型对第三方物流服务商进行选择决策的方法,并结合算例进行了分析。     

基于统计和机器学习的中文Web网页正文内容抽取

在搜索引擎中为了减小索引文件的大小、加快检索的速度和提高检索的精确度,必须对网页中的文本内容去噪并有效地抽取网页中的主题信息.根据对大量网页的特征分析,本文提出了一种较为简单和实用的网页主题信息抽取方法,该方法利用主题信息在网页中分布相对集中和文本密度较高的特征,利用BP人工神经网络进行自动识别,实验结果表明,该方法对于信息发布类网站平均准确率较高,具有一定的实用性.     

壳牌和BP石油公司标准化工作调研分析

介绍了壳牌和BP石油公司标准的构成、分类、使用和管理情况,并从标准数量、标准信息化程度、标准经费投入几方面对两家国际大石油公司进行了对比分析。     

Survey of business process management: challenges and solutions

The current literature shows that creating a good framework on business process model (PM) is not an easy task. A successful business PM should have the ability to ensure accurate alignment between business processes (BPs) and information technology (IT) designs, provide security protection, manage the rapidly changing business environment and BPs, manage customer power, be flexible for reengineering and ensure that IT goals can be easily derived from business goals and hence an information system (IS) can be easily implemented. This article presents an overview of research in the business PM domain. We have presented a review of the challenges facing business PMs, such as misalignment between business and IT, difficulty of deriving IT goals from business goals, creating secured business PM, reengineering BPs, managing the rapidly changing BP and business environment and managing customer power. Also, it presents the limitations of existing business PM frameworks. Finally, we outline several guidelines to create good business PM and the possible further research directions in the business PM domain.     

基于三维特征的雷达信号脉内调制识别

针对低信噪比条件下雷达信号识别算法对噪声敏感的问题，提出了一种基于三维特征的雷达信号脉内调制识别算法。该方法通过提取信号的差分近似熵、调和平均分形盒维数和信息维数特征组成三维特征向量，使用遗传算法优化的BP神经网络分类器实现雷达信号的分类识别。仿真结果表明，所提取的三维特征在信噪比为-4~10 dB变化范围内具有较好的类内聚集度和类间分离度，可以实现对不同雷达信号进行识别，证实了该方法的有效性。     

基于 BP 神经网络的资源型城市可持续发展指标预测

资源型城市可持续发展预测系统受到社会、经济、环境等各种因素的影响,采用传统方法对其预测比较困难。鉴于BP 神经网络在非线性领域预测中的广泛应用,文章以包头市为研究对象,构建一个5-8-1结构的BP神经网络预测模型,借助M atlab工具对城市可持续发展指标进行了分析预测。结果表明,BP 神经网络预测结果与实际数据的相对误差较小,精度较高。运用此模型预测包头市未来五年可持续发展水平是波动上升的。最后根据预测结果提出资源型城市可持续发展的建议。