基于神经网络农地景观游憩功能评价及空间异质性

绿色建筑的发展是促进资源节约、构建低碳社会的必由之路。文章介绍绿色建筑的内涵及评价因素等,阐述了架构绿色建筑评价体系方案,重点介绍了bp神经网络的工作原理,以及使用bp神经网络算法在绿色建筑评价中的应用,并以福建省城镇住宅建筑为案例,说明了神经网络在建筑绿色性评价中可一定程度上避免一些主观因素的干扰,使评价结果更客观、更真实。

人工神经网络技术可通过预先提供的一批互相对应的输入输出数据,分析掌握其潜在规律,并依据此规律利用新的输入数据推算输出结果。通过分析以往储集层压后产能分析技术的不足,优选出神经网络技术,基于其基本思想,首先建立了预测储集层压裂后产能的模型和方法,重点研究了在客观条件下如何调整压裂改造相关参数(包括裂缝长度、裂缝导流能力、裂缝高度、裂缝沟通水层的程度、压裂液对地层的污染程度等5个参数),根据较为准确的储集层理想产能预测结果,与现行方案及其压裂效果比较,据此形成储集层改造效果评价技术,并研制出配套的软件,在准噶尔盆地西北缘勘探区块大量应用,整体符合率83.33%,取得了较好的效果。

基于sofm神经网络的砂土液化评价——提出应用自组织特征映射(sofm)神经网络进行砂土液化评价，根据实测资料和行业规范。建立具有7个输入参数．4个输出类别的sofm神经网络模型对砂土液化的严重程度做出评价．实例研究表明，应用sofm神经网络评价砂土液化高效可...

基于sofm神经网络的砂土液化评价——提出应用自组织特征映射(sofm)神经网络进行砂土液化评价，根据实测资料和行业规范。建立具有7个输入参数．4个输出类别的sofm神经网络模型对砂土液化的严重程度做出评价．实例研究表明，应用sofm神经网络评价砂土液化高效可...

基于人工神经网络的软件质量评价

在建立中文图书采购招标评价指标体系的基础上,设计了一种基于bp神经网络的中文图书采购招标评价系统。这一系统加快了算法速度,改善了算法性能,主要通过增加动量项、动态调整学习率等方法使过去静态bp网络动态化,采用层次分析法生成网络训练样本,有效地利用了bp神经网络的优点,避免了中文图书采购招标评价过程中的一些人为失误。

探讨了矿井构造定量评价的人工神经网络方法,结合东坡井田讨论了bp模型的输入层、隐含层和输出层的构置和优选等问题,利用东坡井田已知资料使用有序地质量最优分割方法和插值法得到学习样本,经过学习样本的训练,对未知单元进行评价。

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文章论述了基于主成分分析法的bp模型结构,用新的方法来改进科研绩效评价系统统计的合理性和正确性。

为在继电器的设计和生产阶段通过多个评价指标评价其整体品质,研究了多层次综合评判模型的可计算性。该模型依据电器产品设计方案关于技术性能和成本的综合评价指标体系,并通过对神经网络原理的评判方法的研究而建立。实例证明,人工神经网络的出现为处理各种模糊的、数据不完全的、模拟的、不精确的模式识别问题提供了一个全新的途径。

建筑企业的安全问题不仅关系到建筑行业的发展,而且关系到社会的和谐与进步。从管理者的视角构建了建筑企业安全管理评价指标体系,并对指标之间的关系做了简要的说明。然后应用主成份分析对神经网络的输入数据进行预处理,提取其中的关键成分作为网络的输入,并采用遗传算法来提高神经网络的收敛速度。最后以天津市建筑企业为实例加以说明并进行了分析。结果表明,建立的模型不仅较公平、合理,而且提高了神经网络模型的学习效率。

目的构建建筑节能综合评价指标体系,对建筑节能进行综合评价.方法针对神经网络bp算法收敛速度慢且容易陷入局部极小值问题,在常规神经网络中引入混沌神经元,建立混沌神经网络建筑节能综合评价模型.结果根据建筑节能综合评价指标体系各量化指标,得出科学合理的评价结果.通过实验仿真验证了该混沌学习算法的有效性和先进性.在输入参数相同的情况下,训练收敛到相同精度,cnn模型的训练次数少于bp网络模型,cnn模型用于建筑节能评价精度高.结论运用混沌神经网络进行建筑节能综合评价的方法是有效的.

本文将bp神经网络运用于高校大学生德育评价体系中,使该体系能够更为全面、准确地反映学生的实际情况,为学生德育发展指明方向。该体系的建立为大学生德育评价提供一种更为客观准确的评价手段,特别解决了评价体系当中的人为主观因素误差和评价指标权值设置问题。

针对现有关于企业绩效管理评价的方法存在一定的缺陷,不能满足企业发展过程对制度评价的准确度要求的问题,通过利用ahp方法在复杂的评价指标体系中筛选出8个代表性的指标作为绩效评价的评价指标,随后对此采用拓扑结构的bp神经网络方法,构建评价模型,设计算法程序,结合计算机技术进行网络训练,得到该算法的仿真结果:算法的误差在训练步数为100时就已经达到了期望结果,而且预测数据的相关系数达到了0.98747,这表明基于拓扑结构的bp神经网络算法在企业绩效管理评价工作中具有一定的可行性与较高的准确性.

在灌区改造规划资料统计的基础上,拟建了一套涵盖较全面的指标和指标分级体系,利用附加动量/自适应学习率的改进bp算法,建立一个人工神经网络综合评价模型,并对二个实际灌区进行评价。模型具有突出体现目标、灵敏反映差异,收敛快等特点。

针对我国葡萄酒业内缺乏利用理化指标对葡萄酒进行评级的现状,分析能否使用葡萄和葡萄酒的理化指标评价葡萄酒的质量.通过运用双因子方差分析、主成分分析、逐步回归分析等方法分析了葡萄酒的分级以及酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系等问题,建立了基于matlab平台的bp神经网络模型,得到了在一定条件下,能用酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量的结论.但仅考虑理化指标时会使结果存在一定的误差,故建议使用理化指标和简单的感官分析相结合来评价葡萄酒的质量,以提高评价葡萄酒质量的准确性.

在分析普通混凝土强度影响因素基础上,选取混凝土配料中7个因素作为输入值,并将其应用于钢筋混凝土结构耐久性评价中。应用表明,改进后的模型算法简单,线性逼近度高,能准确地预测出混凝土的结构耐久性。

第6卷第4期计算机集成制造系统vol.6,no.4 2000年8月cimsaug.,2000 文章编号:1006-5911(2000)04-0036-05 基于人工神经网络技术的产品可装配性评价 u 冯禹,马玉林,蔡鹤皋 (哈尔滨工业大学现代生产技术中心,黑龙江哈尔滨150001) 摘要:讨论了以往产品可装配性评价方法的不足,并根据人工神经元网络的特点,阐述了人工 神经网络在可装配性评价中运用的适用性和基于人工神经网络的可装配性评价的实现方法。根据 boothroyd方法中提供的实验数据,通过神经元网络学习建立了评价模型,依此模型可以对表征产 品可装配性的装配时间等指标进行评价,为优选设计方案和改进设计提供决策支持。 关键词:人工神经网络;面向装配的设计;可装配性评价;设计评价 中图分类号:tp18

指出了土地适宜性评价是土地利用总体规划的一个重要研究专题，通过评价可以为土地利用现状分析、土地利用及土地开发和充分、合理利用土地资源提供科学依据。研究了现行土地适宜性评价的理论与方法，分析了以往土地适宜性评价方法存在的不足，提出了利用改进的bp神经网络评价模型进行土地适宜性评价的办法。

过程神经元网络的输入为时变连续函数,不能直接输入离散样本。针对该问题,提出一种基于分段线性插值函数的过程神经网络训练方法。将样本函数、过程神经元权函数的离散化数据插值为分段表示的线性函数,计算样本函数与权值函数乘积在给定采样区间上的积分,将此积分值提交给网络的隐层过程神经元,并计算网络输出。实验结果证明了该方法的有效性。

通过有限元法建立了地基脱空的混凝土路面计算模型.提出采用基于信息融合理论的集成神经网络技术对混凝土路面脱空状况进行识别,通过路面脱空输入特征向量的组合,用各子神经网络对混凝土路面脱空进行初步缺陷识别,然后对识别结果进行决策融合.给出了系统的实现策略和子网络的组建原则.数值模拟结果表明,采用这种识别方法合理地选取了各种输入特征向量,具有更好的识别效果.

针对暖通空调领域中高大空间恒温空调系统大滞后、慢时变、非线性的特点以及不确定干扰因素多的实际情况,将具有自学习、自适应功能的神经网络pid控制器应用于空调系统中,并利用非线性辩识算法对控制过程进行预测输出,最后在空调房间数学模型的基础上通过matlab环境下的计算机仿真和对某电视台大型演播室进行温度控制实验相结合,发现在高大空间恒温空调系统中神经网络pid控制响应快、超调小,验证了神经网络pid控制器的实用性和有效性.