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采用BP神经网络模型解决科技人才需求预测问题。首先介绍BP神经网络结构和学习算法,其次确定科技人才需求预测影响因素指标,作为BP神经网络输入,最后以Matlab为运行平台实现BP神经网络模型,并以河南省科技人才为例进行案例分析,应用BP神经网络模型预测河南省2008-2010年科技人才需求量。 相似文献
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针对标准的BP神经网络对于声音信号识别率不高的问题,提出了一种用粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的算法,建立了声音信号识别模型。PSO优化BP神经网络主要是用PSO来优化BP神经网络的初始权值和闽值,然后通过训练BP神经网络得到识别模型的最优解,优化后的神经网络具有误判率小、反应速度快等特点。在实验中把标准的BP神经网络和PSO优化后的BP神经网络用于八种异常声音的MFCC特征量和差分MFCC特征量识别,结果表明:在声音信号的识别系统中采用PSO优化BP神经网络的算法提高了系统的识别性能,达到了系统设计的目的。 相似文献
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基于BP神经网络的管道中泥浆输运模拟研究 总被引:1,自引:0,他引:1
BP人工神经网络是神经网络中应用最广泛的一种同络模型,本文详细介绍了BP网络模型的建立和算法过程及一些改进算法.利用BP神经网络建立管道泥浆输运中阻力与泥浆浓度和流速之间关系的预测模型.验证表明,运用BP神经网络模型可以建立精度较高的非线性动力关系. 相似文献
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本文简述了BP神经网络的基本原理,提出了一种基于BP神经网络对农业增加值占国内生产总值的比重的测评模型。实验表明,该模型的辨识精度高,能正确实现。 相似文献
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针对现有的建筑防火检测方法已经无法满足在实际检测中需求的问题,本文提出了一种基于建筑防火检测的改进BP神经网络模型。在传统BP神经网络的基础上,提出动态合并与删减规则,并且根据建筑防火检测的需求建立检测的指标,再根据改进BP神经网络和检测指标建立检测模型。仿真实验表明,基于建筑防火检测的改进BP神经网络模型实际操作性很强,可以应用于对建筑物的防火检测,值得推广使用。 相似文献
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本文简述了BP神经网络的基本原理,提出了一种基于BP神经网络的学生素质综合测评模型。实验表明,该模型的辨识精度高,能正确实现对学生综合素质的测评。 相似文献
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为了提高区域对流层延迟模型的精度,利用BP神经算法构建两参数区域对流层延迟新模型。基于河南省部分CORS基准站的数据,将穿刺面作为研究面,基于BP神经网络模型、平面拟合模型、二次曲面拟合模型分别建立两参数区域对流层延迟模型,并设计了3种不同的建模方案,以验证模型的精度。实验结果表明,BP神经网络模型的对流层延迟精度达到mm级,明显优于其他2种模型,BP神经网络模型和平面拟合模型不仅适用于区域内,同样适用于区域外,证实了新模型的有效性。 相似文献
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本文通过对服务外包产业集群创新能力影响因素的分析,针对基本影响要素定量研究的难点,运用BP神经网络算法构建服务外包产业集群创新能力评价模型。以我国17个城市的服务外包产业集群创新能力评价分析为实证案例,有效说明了基于BP神经网络算法的服务外包产业集群创新能力评价模型应用步骤和评价效果,提出了提升创新能力的主要路径。 相似文献
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将图像的像素特征与矩特征结合,构建了神经网络分类器,利用提取的特征向量对分类器进行了训练和测试。将图像二值化,并归一化为16*16大小,提取了其每个像素点的0、1特征共16*16—256维,图像的网格特征13维,及Hu矩特征7维,一共276维特征。建立了BP神经网络分类器,分别使用最速下降BP算法、动量BP算法、学习率可变BP算法对BP神经网络分类器进行了训练,得出了在相同条件下学习率可变BP算法训练时间短,收敛快的结论。建立了PNN神经网络分类器,与BP神经网络分类器性能进行比较,实验结果表明,PNN神经网络分类器性能更好。 相似文献
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基于粗糙集和BP神经网络的复合图书馆馆藏质量评价研究 总被引:1,自引:0,他引:1
建立了基于粗糙集和BP神经网络的复合图书馆馆藏质量评价模型,首先运用粗糙集模型对评价指标体系中的指标进行约简,消除冗余,然后把约简后得到的评价指标输入到BP神经网络中进行智能训练,最后把待评价的检测样本输入到训练好的BP网络中,得到了馆藏质量实际输出值,实际输出与期望输出结果相吻合,从而证明了评价的可行性和有效性. 相似文献
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BP神经网络在数字参考咨询服务评价中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
本文首先介绍了BP神经网络原理,并构建一个数字参考咨询服务评价指标体系,在此基础上提出了一种基于BP神经网络的评价模型来对这项服务进行定量评价。 相似文献
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该文以神经网络数学模型为基础,对项目风险评价进行了研究。文章论述了BP神经网络能准确、快捷地评价项目风险,有较强的实用性;但其数学模型较为繁琐,为提高效率和质量,利用OLE接口,实现了在DELPHI中调用MATLAB神经网络工具箱。 相似文献
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通过构建科技成果转化评估指标体系,并借助于BP人工神经网络方法,实现对高校科技成果转化指标体系的综合评价。主要应用主成分分析方法(PCAM)对神经网络的输入层数据进行处理,使用模拟退火算法(SA)与神经网络结合的方法提高评价的精确度,并通过实证分析证明BP神经元网络在高校科技成果评估领域的的适用性。 相似文献
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基于遗传算法优化BP神经网络的锅炉燃烧建模 总被引:1,自引:0,他引:1
曹弘飞 《科技成果管理与研究》2009,(3):86-89
针对传统BP神经网络存在着容易陷入局部极小点、训练时间长等缺点,本文利用遗传算法对BP神经网络进行优化,将其用于锅炉燃烧系统的建模中。结果表明:本文的模型比文献8中单用BP神经网络建立的模型精度更高,故可行性好,对电厂燃烧的模拟与运行的经济性有帮助。 相似文献