神经网络论文范文精选

1全方位教学质量评价体系构建全方位

评价体系是指由领导部门、督导团、同事同仁、教师自身和学生等全方位各角度地来了解教师的工作绩效。通过这种绩效评价，被评教师可以从上级领导、督导团、自身和学生处获取多角度的反馈，从而更清楚地知道自己的不足、长处，从而为后期的发展及职业规划提供依据。事实证明，这种全方位的评价体系是全面而有效的。全方位高校教学质量综合评价体系包括授课评价体系和学习评价体系。授课评价体系中的评价对象是高校教师，评价主体有督导、同行、学生和教师本人。学习评价体系中，评价的对象是学生，评价主体有督导、教师、其他同学和学生本人。对于授课评价体系的指标有教师互评、教师自评、督导评教和学生评教等;对于学习评价体系的指标有同学互评、学生自评、督导评学和教师评学等。各指标相互联系、相互影响构成了全方位高校教学质量评价体系。

2神经网络用于教学质量评价体系的可行性

作为研究非线性拟合与分类的有力工具，神经网络在模式识别、自动控制、预测等方面已凸显了其优越性。神经网络针对已有的训练数据，通过不断的学习和训练，能从已有的大量复杂数据中挖掘出规律性的东西，从而达到探求未知的目的。它尤其能处理任意类型的数据，这是许多传统方法无法达到的，因而其准确度较高。同时，它还能处理多元输入，并兼顾各个输入对输出的影响。因此，将神经网络用于高校教学质量评价体系，不仅可以解决综合评价指标体系中的定性指标与定量指标的问题，也可解决传统评价体系的复杂建模问题，避免了人为的主顾随意度，保证了有效的评估结果。BP神经网络是通过反向传播误差来修正模型权值和阈值的一种应用较广泛的神经网络。将BP神经网络用于高校教学质量评估时，将全方位高校教学质量综合评价体系中的各个指标作为神经元输入，将评价的最终结果作为输出，从而建立评估模型。训练过程中，若输出的量值和预期的量值之间存在误差，且超出了规定的范围，则按照误差反向传递的方法调整各层之间的连接权值及隐层和输出层节点的阈值，直到系统误差控制在可接受的范围内，则训练停止。此时的权值和阈值将不再改变，所得的网络是经过自适应学习的正确表示，训练好的神经网络便可以作为一种定性与定量相结合的有效工具为训练数据以外的对象做出正确评价。

3教学质量评价指标体系的建立

本文根据全方位高校教学质量评价体系所包含的2个体系下的7个二级指标，将这7个指标分别当作7个二级系统，即教师互评系统、教师自评系统、督导评教系统、学生评教系统、教师评学系统、督导评学系统、学生自评系统。每个二级系统下又存在不同的评价指标。将这些评价指标作为二级系统的输入，二级系统的输出作为教学质量评价体系神经网络的输入，教学质量综合评价体系神经网络的输出则是高校教师教学质量评价的最终结果。

摘要：根据现代控制技术的人工神经网络理论提出了一种保护原理构成方案，并分析了原理实现的可行性和技术难点。

人工神经网络（AartificialNeuralNetwork，下简称ANN）是模拟生物神经元的结构而提出的一种信息处理方法。早在1943年，已由心理学家WarrenS.Mcculloch和数学家WalthH.Pitts提出神经元数学模型，后被冷落了一段时间，80年代又迅猛兴起［1］。ANN之所以受到人们的普遍关注，是由于它具有本质的非线形特征、并行处理能力、强鲁棒性以及自组织自学习的能力。其中研究得最为成熟的是误差的反传模型算法（BP算法，BackPropagation），它的网络结构及算法直观、简单，在工业领域中应用较多。

经训练的ANN适用于利用分析振动数据对机器进行监控和故障检测，预测某些部件的疲劳寿命［2］。非线形神经网络补偿和鲁棒控制综合方法的应用（其鲁棒控制利用了变结构控制或滑动模控制），在实时工业控制执行程序中较为有效［3］。人工神经网络（ANN）和模糊逻辑（FuzzyLogic）的综合，实现了电动机故障检测的启发式推理。对非线形问题，可通过ANN的BP算法学习正常运行例子调整内部权值来准确求解［4］。

因此，对于电力系统这个存在着大量非线性的复杂大系统来讲，ANN理论在电力系统中的应用具有很大的潜力，目前已涉及到如暂态，动稳分析，负荷预报，机组最优组合，警报处理与故障诊断，配电网线损计算，发电规划，经济运行及电力系统控制等方面［5］。

本文介绍了一种基于人工神经网络（ANN）理论的保护原理。

1、人工神经网络理论概述

摘要]本篇论文我们介绍了基于粗集的BP神经网络识别项目的风险并评估项目风险。粗集(RS)与神经网络的集成反映了人类正常的思维机制。它融合了定性和定量的，精确和非确定的，连续和平行的方法。我们建立了粗集的神经网络并进行属性约简的混合模型，给出了软件项目风险在实际中的早期预警模型即评估模型，提出了有效的方法。

[关键词]软件项目风险管理神经网络粗集

本篇论文的中心是基于粗集的人工神经网络(ANN)技术的高风险识别，这样在制定开发计划中，最大的减少风险发生的概率，形成对高风险的管理。

一、模型结构的建立

本文基于粗集的BP神经网络的风险分析模型,对项目的风险进行评估,为项目进行中的风险管理提供决策支持。在这个模型中主要是粗糙集预处理神经网络系统，即用RS理论对ANN输入端的样本约简，寻找属性间关系，约简掉与决策无关的属性。简化输入信息的表达空间维数，简化ANN结构。本论文在此理论基础上，建立一种风险评估的模型结构。这个模型由三部分组成即：风险辨识单元库、神经网络单元、风险预警单元。

1.风险辨识单元库。由三个部分功能组成：历史数据的输入，属性约简和初始化数据.这里用户需提供历史的项目风险系数。所谓项目风险系数,是在项目评价中根据各种客观定量指标加权推算出的一种评价项目风险程度的客观指标。计算的方法:根据项目完成时间、项目费用和效益投入比三个客观指标,结合项目对各种资源的要求,确定三个指标的权值。项目风险系数可以表述成:r=f(w1,w2,w3,T,T/T0,S/S0,U/U0),R<1；式中:r为风险系数;T、T0分别为实际时间和计划时间;S、S0分别为实际费用和计划费用;U、U0分别为实际效能和预计效能;w1、w2、w3分别是时间、费用和效能的加权系数,而且应满足w1+w2+w3=1的条件。

摘要：电话营销在各行业中的应用越来越普遍，在诸如保险公司、银行等系统内电话营销是联系客户的重要手段之一。影响电话营销成功率的原因有很多，销售员的态度和能力是重要的方面，但这些影响因素的评价相对而言较为主观。文章从以往银行电话营销成功率及其影响因素的数据出发，通过决策树、逻辑回归、神经网络三个模型方法，探究银行电话营销成功率的影响因素。

关键词：数据；营销

一、文献综述

当今，网络经济飞速发展，内地银行业逐渐从依靠柜台营销模式转变，电话营销以及网上营销等新颖的营销方式刚刚起步，商业银行的营销模式未来将会发生剧烈转变，银行电话营销也许会成为主流，研究银行电话营销影响因素的重要性显而易见。近年来，许多国内外学者展开了对银行电话营销的研究。李明月（2016）认为针对银行定期存款数据集，传统决策树算法的分类效率和分类准确度较低，进一步提出了集成分类树算法。王艳雯（2019）提出如何利用数据挖掘技术在银行电话营销目前所处的境地获得较为深远的业务突破，是任何一家银行提高自身的核心竞争力过程中，都不能回避的十分重要的问题，应探究Stacking集成模型在银行电话营销中的应用。王琴（2019）发现在数据时代背景下，综合应用神经网络、支持向量机和决策树等数据挖掘方法建立银行电话营销分类模型，运用案例分析法和比较分析法，通过ROC曲线、响应率曲线和捕获率曲线发现，最好的结果是BP神经网络，其AUC值是0.97。但以往学者针对银行电话营销成功率的影响因素从不同角度展开了众多研究，但研究还存在不足之处：第一，少有学者通过决策树、逻辑回归、神经网络等多个模型对银行电话营销成功率数据进行操作，缺少横向对比；第二，少有学者利用低门槛软件，例本文所用clementine建立模型；第三，内地银行电话营销业务刚刚起步，有众多问题需要发现并研究，但数据较少，关注度较低，针对内地银行电话营销成功率影响因素的研究较少、不深入。但以上不足也为本论文研究提供了一定的空间。本论文将做出的边际贡献：以银行电话营销成功率及其影响因素的相关数据为基础，建立决策树、逻辑回归、神经网络三个模型，获取变量重要性以及模型正确率，通过横向对比，确定最优模型以及影响银行电话营销成功率的重要因素。

二、研究意义及目的

（一）理论意义

一、论文名称、课题来源、选题依据

论文名称：基于BP神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究

课题来源：单位自拟课题或省政府下达的研究课题

选题依据：

技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估,可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握,从而为企业的技术创新决策提供科学的依据,以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。只有在正确把握技术创新发展方向的前提下,企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展,企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。在市场竞争日趋激烈的现代商业中,企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运,为了确保技术创新工作的正确性,企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。

二、本课题国内外研究现状及发展趋势