在学术期刊评价中，组合评价得到了广泛应用，但组合评价方法和多属性评价方法均可用于组合评价问题，从而加剧了组合评价的复杂性，这种现象被称为组合评价悖论。为了解决这个问题，文章提出采用BP人工神经网络进行组合评价的思路，基于JCR2017经济学期刊，分别采用主成分分析、因子分析、TOPSIS进行单一评价，然后采用BP人工神经网络进行组合评价，并对评价效果进行分析。研究结果表明：组合评价悖论是学术评价中面临的新问题；BP人工神经网络是一种全新的组合方法，具有充分尊重单一多属性评价方法、精度高的优点，很大程度上解决了组合评价悖论问题；BP人工神经网络让评价重点重新回归到多属性评价，避免了评价方法过度技术化；BP人工神经网络组合评价不适合小样本。

[目的 /意义]期刊学术影响力是学术界和期刊界关注的热点,已有许多学者对其测度指标结构关系进行了分析,但缺少从整体上对测度指标间相互作用关系的研究。[方法/过程]以632种"综合性人文、社会科学"类期刊为研究样本,构建期刊学术影响力的测度指标体系,运用BP神经网络DEMATEL模型计算各测度指标的中心度与原因度,并结合原因—结果图分析各测度指标的重要性及相互作用关系。[结果/结论]研究结果表明,该模型能较准确地反映出测度指标间的结构关系,他引影响因子和复合总被引为强驱动型指标;平均引文数和影响因子是排名前

目的】建立苹果原料制干适宜性评价模型,实现基于苹果原料指标预测干制品品质的目标,为苹果制干专用化原料的筛选提供方法依据,为明确苹果干制品品质形成的基础物质提供数据支持。【方法】以来自7个不同主产区的21个主栽品种,共34份苹果鲜果样本为研究对象,运用多种数据处理方法建立苹果脆片品质综合评价模型与苹果原料制干适宜性评价模型。(1)利用压差闪蒸干燥方法制备34份苹果鲜果的脆片样本,测定苹果脆片17项品质指标,采用因子分析进行降维并筛选得到苹果脆片品质评价核心指标,运用层次分析法得到脆片核心指标权重值,构建脆片品质综合评价模型并计算得到脆片综合评价得分。(2)测定34份苹果鲜果样本22项品质指标,与脆片核心指标进行相关性分析并筛选出与脆片品质相关的果实特征指标。选用29个样本以果实特征指标为输入,对应脆片综合评价得分为输出,利用误差反向传播(Error Back Propagation,BP)神经网络算法构建学习模型;其余5个样本为验证样本,评价学习模型的预测准确性。变换3组学习样本构建3个学习模型,对比3个模型的预测准确性,验证建模方法的合理性与稳定性。【结果】苹果脆片L*值、脆度、膨化度、可滴定酸含量、可溶性糖含量和粗蛋白含量被确定为不同样本脆片品质综合评价的核心指标,构建的苹果脆片品质综合评价模型为Y_(综合得分)=L*值×0.3724+脆度×0.2665+膨化度×0.1583+可滴定酸含量×0.0890+可溶性糖含量×0.0569+粗蛋白含量×0.0569。34个苹果鲜果样本制得的脆片综合得分范围为0.2069—0.7933,存在较大差异,得分排名前3的苹果样本为‘辽宁华红’‘辽宁华金’和‘山东烟富6号’,排名最后的苹果样本为‘陕西秦冠’。基于脆片核心指标与苹果果实品质指标相关性分析结果,筛选出苹果果实的果形指数、果肉a*值、pH、可滴定酸含量、Vc含量、果核比例、粗蛋白含量、果肉b*值、密度、可溶性固形物含量、粗纤维含量、总糖含量12项指标作为果实制干适宜性评价的特征指标。以果实特征指标值为输入层,对应苹果脆片综合评分为输出层,建立BP神经网络学习模型,可实现苹果原料制干适宜性的定量预测。该方法建立的学习模型有较高的预测准确性与稳定性,变换学习样本得到的3个学习模型的预测值与实际值相对误差均不超过10%,实际值与模型预测值线性拟合后决定系数R~2均大于0.95。【结论】苹果制干适宜性可由果实的果形指数、果肉a*值、pH、可滴定酸含量、Vc含量、果核比例、粗蛋白含量、果肉b*值、密度、可溶性固形物含量、粗纤维含量、总糖含量12项指标进行评价,建立的适宜性评价模型可实现基于苹果原料指标定量预测其制干适宜性。

本文将人工神经网络引入教育评估领域,阐明了用BP网络模拟教育评估中的专家评价的设计思想和方法,结合具体实例进行论证。

本文通过企业环境绩效指标体系的构建并借助于BP人工神经网络方法实现了企业环境绩效的综合评价。BP人工神经网络评价方法通过学习和训练的自组织功能,科学合理确定各指标的权重进而达到评价目的。聚类分析的结果进一步验证了BP人工神经网络评价的合理性;其分析结果为政府激励、扶持或抑制等相关政策的制定提供了理论依据和实践基础。

水体环境包含多个影响因素,因素间大多具有非线性相关性,为了能够客观地对大沽河湿地海水水质进行综合评价,以神经网络为基础,利用溶解氧、化学需氧量、无机氮、活性磷酸盐、石油类5个指标作为评价因子,建立了5×5×1拓扑结构的BP人工神经网络模型,通过该模型对大沽河湿地水质进行综合评价。同时采用单因子评价方法、内梅罗指数法对该海域环境状况进行评价,以期更好的对比评价BP人工神经网络模型的优缺点。BP人工神经网络模型评价结果显示,大沽河河道内站点的水质均为劣Ⅳ类水质,入海河流断面及其周边海域也达到了Ⅲ类及以上水质标准。调查海域无机氮含量超标严重,劣Ⅳ类及以上站位的数量占总调查站位的59.3%,富营养化状...

文章将科技政策分为科技计划管理政策、工艺创新的保护与扶持政策、产学研结合政策、知识产权保护政策和绿色节能政策。采用调查问卷的数据,构建基于BP人工神经网络的工艺创新科技政策评价模型,用来评价科技政策的好坏。

以福建省81个开发区为研究对象,在Matlab R2011a支持下,运用BP人工神经网络技术建立评价模型,实现开发区土地集约利用评价,并提出相关政策建议.结果表明:(1)84.31%样本的评价测算结果相对误差绝对值≤5%,评价结果精度较高;(2)福建省开发区土地集约利用程度总体水平不高,各地市开发区土地集约利用程度存在空间差异,在空间分布上具有沿海高、内陆低特点;(3)开发区土地集约利用程度与经济发展水平无显著相关性.

文章根据ARIMA时间序列模型和BP神经网络模型分别在处理线性空间预测问题和非线性空间预过测对问北题京中市的居优民势消,费建价立格了指一数种(C基PI于)B序P列神的经实网证络分误析差证校明正了的该差组分合自预回测归模移型动相平对均(于A单RI一MA预)测组模合型预在测C模PI型预,通测中的有效性,并利用该模型预测了未来一段时间北京市CPI的走势。

文章将时间序列ARIMA模型和BP神经网络算法相结合,设计一种组合预测模型,并将其应用于实际预测中,通过实际预测检验了组合预测模型在实际预测中的有效性。研究发现,组合预测模型在预测精度方面总体上优于这两个单项预测模型,因此这种组合预测模型具有良好的预测效能。

自1980年我国开始实施住宅制度改革以来,商品住宅价格的确定已成为我国住宅市场的核心问题,也是各级政府房地产业宏观管理与调控的指示灯,商品住宅价格的变化直接关系到广大消费者的切身利益,是社会关注的热点问题。因此,本文从市场价格的确定机制出发,寻求影响商品住宅价格的因素,并采用BP人工神经网络定量分析这些影响

物流配送中心的选址在整个物流系统规划中占有十分重要的地位,需要决策者综合考虑多种因素。但在传统的算法中,有些重要的定性因素被忽略。本文通过建立选址决策的模糊评价矩阵,利用BP人工神经网络来处理数据,可避免传统算法的不足,较客观地对多个选址方案的优劣进行评价,并引用实例说明该方法的实现过程。

人工神经网络是近年来在经济景气分析、经济时间序列预测、组合证券优化、股票预测等领域广泛应用的一种人工智能技术,取得了良好的效果。本文提出了一种综合共轭梯度和自适应变步长的改进BP算法,并利用改进的BP算法建立了税收预测模型,通过与传统回归分析预测方法结果的比较,证明了该算法收敛速度快,学习精度高,而且有效地避免了常规BP算法的局部极小值问题。

文章以农户为研究对象,以农户生计状况为逻辑起点,运用可持续生计分析框架,构建一套能够合理规避风险的、可持续的农户生计安全指标体系。结合预警理论,构建PSR指标预警模型,运用BP人工神经网络对陕西省1992—2012年的综合统计数据进行实证性校验,以期回归修正评价标准和指标体系,并对2015和2018年陕西省农户生计安全进行动态预警。

本文首先在分析企业员工满意度特点和影响因素的基础上,选取了影响企业员工满意度的相关因素,并将这些相关因素分为三个维度9个具体指标。之后将员工满意度的评价与BP神经网络的学习算法相结合,构建了一种基于企业员工满意度评价的BP神经网络模型,根据该模型对企业员工进行了满意度的评价研究。该研究为组织管理者全面高效评价员工满意度水平,了解该组织员工在同行业员工中满意度的具体情况,提供了一种客观、科学的衡量标准。组织管理者可以根据研究结果及各项指标内容,在提升员工满意度方面实施差异化的管理模式。同时,该研究结论对于组