基于模糊综合与神经网络的制丝工艺多因素评价模型

为解决将制丝工艺质量、设备运行状态、生产消耗作为影响因素联合对制丝工艺进行综合等级判定的问题,建立了基于层次分析法、线性投影法的多因素模糊综合评价模型和神经网络评价模型。通过对甲乙丙3个班组9~12月份质量系数、断料情况等进行建模,表明:神经网络评价模型既可以用于验证多因素模糊综合评价模型的合理性与准确性,也可独立对制丝工艺综合等级进行判定。两种方法相结合,互相验证,为提高制丝工艺综合生产水平提供了科学、简洁的依据,对查找工艺质量、设备运行状态、生产消耗指标下的各项不良因素提供了支持。

BP神经网络在矿井本质安全程度评价中的应用

采用BP神经网络对矿井本质安全程度进行评价。介绍了矿井本质安全程度评价方法以及BP神经网络的结构及原理;按照BP神经网络训练的步骤,以matlab6.0为平台,利用其内嵌的神经网络工具箱,生成通用的神经网络评价模型;输入经过标准化后的矿井本质安全程度指标的评价分数,投入神经网络运算,就可以得出该矿井的本质安全程度。

航海人员的不安全行为分析与评价模型研究

随着国际、国内对航运系统安全认识的不断提高,航海人员的行为及如何对其安全行为进行科学评价日益受到关注。从人—机—环—管的安全系统基本要素出发,全面分析导致航海人员不安全行为的各种因素。在此基础上提出综合评价航海人员安全行为的指标体系,并探讨以各指标实测值经归一化处理后作为系统的输入,以评价结果作为系统的输出,应用BP神经网络建立综合评价模型。该种评价模型简单、实用,而且克服了其他评价方法中存在的人为和随机干扰,同时也为航海人员的安全行为评价提供了一种新的研究思路。

高职院校科研绩效评价模型研究

对科研绩效进行客观评价成为现代高职院校科研管理的核心内容和重要任务。利用层次分析法架构高职院校科研绩效评价指标体系,建立BP神经网络评价模型是一种有效的方法。实验结果表明,利用粒子群—蛙跳算法优化BP神经网络初始结构参数,通过训练样本改进BP神经网络,进而使BP神经网络模型在实施科研绩效评价时速度快、准确率高。此方式不仅提高了科研绩效评价的科学性、公正性和客观性,而且促进了科研绩效评估与科研管理水平的提升。

矿工的不安全行为分析与评价模型研究

本文就矿工的不安全行为进行分析研究,从安全系统基本要素出发,全面分析导致矿工不安全行为的各种因素。在此基础上提出了矿工安全行为的评价指标,建立了神经网络评价模型,使系统的输入为各指标的实际值,系统的输出为其评价结果。

区域物流系统布局与规划评价研究

从区域物流系统目标研究入手,通过目标逐步分解建立物流系统评价指标体系,并采用人工神经网络模型进行具体的评价,实例的应用说明该评价理论与方法的合理性。

东平湖生态环境质量综合评价

针对南水北调东线工程对东平湖生态环境质量的要求,利用实地调查和监测数据资料,参考国内外有关研究成果,提出了湖泊生态环境质量综合评价的指标和标准,建立了相应的神经网络综合评价模型,并对东平湖生态环境质量现状进行了分析评价,可为东平湖生态环境有效的控制和治理以及南水北调东线工程的实施提供科学依据。