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[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
胡珑瑛 蒋樟生 苟建科
本文建立了由专利发展环境、专利发展投入和专利活动产出三大模块组成的专利统计监测指标体系,引进BP神经网络模型作为评价和分析专利指标的方法,并以哈尔滨市专利发展情况为例,运用matlab对样本数据进行了仿真分析。
关键词：
专利统计 监测系统 BP神经网络
[期刊] 浙江林学院学报
[作者]
施拥军 徐小军 杜华强 周国模 金伟 周宇峰
竹林信息提取对利用遥感技术估算竹林碳储量至关重要,高精度地提取竹林信息将有利于降低碳储量估算误差。借助Matlab神经网络模块,采用BP神经网络(back propagation neural network)对ETM+(enhanced themativ mapper plus)遥感影像提取竹林信息,得到了较高的精度,生产精度和用户精度分别为84.04%和98.75%;同时比较了Levenberg-Marquardt BP算法函数(Trainlm)、自适应学习率BP的梯度递减函数(Traingda)和梯度下降动量BP算法函数(Traingdm)等3种训练函数在分类中的差异。分析表明,Trai...
[期刊] 林业科学
[作者]
赵茂程 郑加强 林小静 封晓强
简要介绍了人工神经网络及分形理论的应用 ,提出了用分形维数特征即树木图像的灰度曲面分形维数、冠形轮廓分形维数及 4个方向的有向维数和树木形状特征即树冠高度方向 8等分处所对应的 8个冠幅和树冠的高度作为特征来进行树形的识别 ,并建立了树形识别系统。该系统的输入层分别是图像的维数特征和树木形状特征值 ,共计 15个节点 ,一个隐含层 ,输出层则是要判断的 6种树形。试验表明该系统能准确地对树形进行识别。
关键词：
人工神经网络 树形 识别 分形维数
[期刊] 工业工程
[作者]
王秀红
为解决统计过程控制(SPC)/工程过程调整(EPC)整合引起的传统SPC控制图监测异常扰动效率低的问题,提出了采用神经网络技术监测SPC/EPC整合过程的策略,并对神经网络模型结构和参数设置进行分析,构建过程输入、过程输出及两者的协方差为输入参数,异常扰动发生与否为输出参数的3层神经网络模型。为验证该方法的性能,进行了大量的比较实验:即对相同的样本,分别采用Shewhar图、CUSUM图和上述神经网络模型进行监测。实验结果表明:神经网络模型能准确监测幅度大于2的阶跃扰动和大于2的过程漂移,平均运行步长(ARL)为1;传统SPC监测技术只能较准确地(监测率大于90%)监测幅度大于5的阶跃扰动和大...
关键词：
统计过程控制 工程过程控制 神经网络
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
董伟航 胡勇 田广军 邱学海 郭晓磊
【目的】为解决木质家具生产过程中木工刀具磨损造成的加工质量下降和生产成本升高的问题,需要对生产过程中的木工刀具磨损状态进行精确监测。【方法】提出了一种基于离散小波变换与遗传BP神经网络的木工刀具磨损状态监测方法。通过接入机床控制箱的功率传感器采集不同主轴转速、铣削深度和刀具磨损状态下的机床主轴功率信号,使用离散小波变换提取主轴功率信号的近似系数,将所提取的近似系数、主轴转速、铣削深度作为输入向量,刀具磨损作为输出向量,建立样本数据集,并将样本数据集输入BP神经网络中进行木工刀具磨损状态监测模型训练,同时使用遗传算法对BP神经网络的阈值和权值进行优化,实现对不同铣削条件下的木工刀具磨损状态进行精确监测。【结果】离散小波变换所提取主轴信号的近似系数能明显反映木工刀具磨损状态变化;在使用相同的样本数据集与遗传算法参数时,使用遗传BP神经网络所建立的木工刀具磨损状态监测模型的准确度可以达到100%,优于使用遗传概率神经网络建立监测模型的准确度。【结论】即使在样本数据集选取不佳时,本研究提出的监测方法仍然能对不同铣削条件下的木工刀具磨损状态进行精准监测,可以用于木质家具实际生产,达到提高木质家具加工质量、降低生产成本的目的。
[期刊] 商业经济与管理
[作者]
胡援成 康鸿
文章运用BP神经网络方法,构建了主权债务危机早期预警系统。通过对1991-2006年54个发展中国家宏观经济及债务状况数据的实证研究发现,该系统能对未来三年内出现的主权债务危机事件起到较好的预警作用,预警总体效果达86.7%。同时,与二元Logistic模型进行预测对比,发现运用人工神经网络方法对主权债务危机进行预警比二元Logistic方法具有相对优势。
关键词：
早期预警系统 主权债务危机 BP神经网络
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
郝景新 刘文金 黄晓南
测定了广东某衣柜厂直线封边机(豪迈KAL210)作业岗位的工时,建立了不同板件尺寸、封边长度和封边条厚度等因素与封边时间的神经网络模型,并用Matlab R2009b神经网络工具箱的函数命令进行训练和仿真。结果表明:3层BP神经网络模型可以有效地表征不同因素和封边工时之间的复杂非线性关系。通过Matlab神经网络工具箱拟合实测数据,精度高,均方误差在训练1 470次时达到精度要求0.001,仿真输出值与实际测量值的最大绝对误差小于0.3 s,相对误差小于5%,满足生产要求。3层结构BP神经网络可有效仿真封边工时,为家具企业工时制定提供新的方法指导。
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
王伟 宗望远 吴文福 孙少杰 孙永华
采用2-6-1拓扑结构的BP神经网络,运用容阻脉冲转换、智能现场总线等技术,设计了能进行水分的非线性校正和温度补偿的便携式棉花水分检测装置。检测结果表明:经过BP神经网络校正和补偿后,在-20～50℃温度范围内,棉花水分在5%～15%时,测量误差小于±0.4%;棉花水分在15%～25%时测量误差小于±0.5%。该检测装置在很大程度上消除了温度变化对水分测量值的影响,提高了检测信号的抗干扰能力,满足了棉花水分智能检测的要求。
关键词：
BP神经网络 棉花 水分 检测
[期刊] 物流技术
[作者]
张亚佩
利用往年的整车销售数据建立了基于BP神经网络的整车销售模型,然后采用该模型对未来几年的整车销售情况进行了预测,并与实际销售情况进行了对比。试验结果证明,该模型具有较好的预测效果,对汽车生产商和第三方物流公司来说,具有很好的参考价值。
[期刊] 经济管理
[作者]
张明喜 丛树海
本文在原有财政风险指数预警的基础上,构建了基于神经网络的财政风险预警系统,得出影响我国财政风险的最重要因素是债务风险,其次是财政收支风险;再次是金融风险和宏观经济风险。2008年我国总体财政风险为中警状态,其中,债务风险为重警状态,财政收支为中警状态,金融风险为中警状态,宏观经济为中警状态。在当前国际经济形势发生重大转折的情况下,我国一定要加强对地方债务的化解力度,减少金融危机对实体经济的冲击,保持宏观经济的平稳增长,这样我国的财政风险便会在可控的范围内。
关键词：
财政风险 风险预警 神经网络
[期刊] 中国流通经济
[作者]
王新利
随着供应链的迅猛发展,所面临的风险也越来越大。为合理有效评价供应链风险,文章结合供应链风险评价指标体系,将神经网络理论与专家系统思想相结合,提出了一个可行的基于BP神经网络专家系统的供应链风险评价模型。该模型利用BP神经网络的自学习特征,在训练过程中通过对权值的不断修正,使网络的实际输出向量逐渐接近期望的输出值。该模型不仅能够利用专家系统判断供应链风险的大小,而且能够通过权矩阵分析影响供应链风险的主要因素,在供应链风险研究及应用中具有较大的发展潜力。
关键词：
BP神经网络 专家系统 供应链风险 评价
[期刊] 电子科技大学学报(社科版)
[作者]
王鹏 谢筱薇
P2P网络借贷作为互联网金融的重要组成部分,近年来发展迅猛,但是风险事件也接连不断发生,引起业界、学界强烈的关注。研究主要是在P2P网贷平台的监管中的一个重要问题,即其中系统重要性机构的识别问题。根据我国P2P网贷平台的运营特点、运营环境等因素,设计了一个指标体系;之后运用BP神经网络得到了相应的权重,从而对国内最具代表性的P2P网贷平台进行了系统重要性排名。根据排名结果,得到了一批需要重点监管的P2P网贷机构,提出了重点监管名单,并且提出了其他相关的政策建议,对P2P网贷平台的监管有着一定的理论意义和实际业务参考价值。
[期刊] 企业经济
[作者]
汪克亮 杨力 查甫更
本文在建立工作岗位评价指标体系的基础上,设计了一种基于BP神经网络的工作岗位评价系统。为了克服传统BP神经网络容易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点,通过增加动量项、学习率的自适应调整等改进方法建立新型的BP网络,采用层次分析法生成网络训练样本。该评价系统有效地利用了BP神经网络的优点,避免了工作岗位评价过程中的一些人为失误。仿真试验表明,该评价系统取得了令人满意的结果。
关键词：
工作岗位 BP神经网络 系统设计
[期刊] 数字图书馆论坛
[作者]
刘爱琴 李永清
借助SOM神经网络聚类算法无参数、精准度高的特点,本文对山西大学图书馆的Web访问行为进行聚类和优化分析。将聚类行为分为指数函数粗调整和线性函数微调整两个优化阶段,有效提升聚类速率和聚类效果。基于对用户分析结果的输出,将用户个人特征信息、用户行为数据以及文献数据库进行筛选整合,形成可靠性和可用性更高的关联数据集,并结合语义检索和属性值匹配等技术建构用户个性化服务推荐系统,进行有效性验证,实现图书馆内部主题推荐、图书推荐和专家推荐三个子系统的协同。
[期刊] 会计之友
[作者]
岳喜马 魏微
高校暂付款管理水平关系着资金使用效率与财务风险防范能力，甚至影响着高校会计信息的真实性。高校财务管理的精细化这一目标直接对暂付款管理提出了更高要求。文章根据Ａ省３０所省属本科高校２０１４年暂付款及影响暂付款规模的本年收入、本年支出、差旅费、专用材料费、其他商品服务支出与设备购置费６个主要因素数据，建立ＢＰ人工神经网络预测模型，仿真拟合历史数据，并利用仿真模型预测暂付款规模，与主成分回归模型比较，验证其预测精度。数据实证研究结果表明ＢＰ神经网络能捕捉到暂付款与其影响因素之间的非线性特性规律，能更好地预测暂付款规模。
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