简介：为了进一步优化神经网络算法,提高网络神经算法的速率并提高其稳定性,就现有BP算法所存在的收敛速度慢以及容易陷入局部极小值的弊病,我们将进一步通过一般改进算法解决在神经网络结构优化过程中依然无法解决的问题。依据遗传算法的特征,进一步在经过改进的压缩映射遗传的基础上提出了BP神经网络优化方案。泛函分析中压缩映射原理的应用,一方面解决了困扰人们的BP神经网络算法所固有的缺点,显著地提高了神经网络算法的收敛速度,而且解决了BP神经在运行的过程中和网络连接权值初值的取值紧密相连的缺点。经过大量的计算我们得到如下数据：经过优化改进后,训练时间节约了8.3%,训练步数降低了近17.4%。经过大量的研究实验表明：经过改进后的BP神经网络算法取得了良好的效果,十分具有应用价值。

简介：摘要：在现有的人工神经网络理论中 ,BP神经网络使用最为广泛。 BP网络 (Back-Propagation Network)训练网络权值的算法是后向传播学习算法 ,它是一种多层前向神经网络。 BP学习算法是人工智能专家 Rumel hart于 1986年创建的理论。现代模拟电路故障诊断技术中应用神经网络的基本上选择的都是 BP神经网络。本文基于 BP神经网络的模拟电路诊断展开论述。

简介：摘要本文提出了一种基于局部自动搜索和光谱匹配技术的训练样本纯化的BP网络分类方法。利用影像的空间信息在图像局部范围内自动搜索和选择最佳样区位置，再用光谱匹配对寻找到的最佳样区在光谱空间上进一步纯化。从空间和光谱两个角度对样区进行了纯化，使得训练样本更适合遥感图像分类的要求，最后利用BP网络对遥感图像进行分类。实验结果证明，原始遥感图像经过样区纯化算法处理后，目视判读效果和数值分析都表明提高了分类精度。

简介：Basedontheoperationdatafromacertainwastewatertreatmentplant(WWTP)innortheastChina,themodelsofbackpropagationneuralnetwork(BPNN)andradialbasisfunctionneuralnetwork(RBFNN)havebeendesignedrespectivelyandtheabilityofconvergenceandgeneralizationhasbeenanalyzedseparately.AsforBPNN,theeffectsofnumbersoflayersandnodeshavebeenstudied;asforRBFNN,theinfluencesofthenumberofnodesandtheRBF′swidthhavebeenstudied.ItisconcludedthatBPNNhasconvergedmuchslowlyincomparisonwithRBFNN.TheconclusionthattheRBFNNissuitableformodelingactivatedsludgesystemhasbeendrawn.AnautomaticallyoptimumdesignprogramforRBFNNhasbeendeveloped,throughwhichtheRBFNNmodeloftraditionalactivatedsludgesystemhasbeenestablished.

简介：摘要：随着市场经济快速发展，企业管理逐渐呈现多元化趋势，业财融合中的财务BP岗位得到广泛应用，有效提高了财务管理水平。然而企业要想在不断变化的市场环境中提高综合竞争实力，需要深入研究业财融合中的财务BP岗位模式，保障业财深度融合。本文主要讲述了业财融合和财务BP内涵，分析了业财融合中财务BP岗位模式的出现原因和意义，指出了现阶段业财融合中财务BP岗位模式存在的问题，制定了有效的财务BP岗位模式应用措施，力求强化财务BP岗位工作质量和效率。

简介：摘要：本文提出了一种基于改进的BP（backpropagation）神经网络的图像识别方法。该方法利用BP网络的结构来提取图像特征，并基于特征和目标图像之间的匹配度进行分类。该方法比传统BP网络更加灵活，可以更好地抓取图像特征，更好地改善图像识别的准确性和精确性。

简介：摘要：财务BP是业财融合的产物，能更好地发挥会计的拓展功能，服务于企业打造一流的财务管理体系。财务BP的本质与作用决定其相关人员需要同时具备财务能力、业务能力与数据分析能力。企业在引入初期，将财务BP定位于财务人员的转型，隶属于财务部门，人才培养注重业务能力与数据分析能力。随着后期的发展，财务BP成为发挥咨询功能的独立部门，财务BP岗位是业务与财务人员共享的职业通道，通过轮岗制更全面地打造复合型的财务BP。

简介：摘要：财务BP制度作为新时代下企业财务管理制度的重要组成部分，在促进财务管理的业财融合转型中扮演着重要角色。管理者可以把搭建财务BP制度作为推手，促进企业财务管理向价值创造型升级，业财协同发展必将为企业创造更大的价值。

简介：伺服马达由于刺激输入电压，负担转矩和环境操作条件的效果拥有一个强烈非线性的性质。导出能够表示它的动力学和不变的特征的一个传统的数学模型因此是相当困难的。神经基于网络的适应控制策略在这篇论文被建议。在这个方法，二个神经网络分别地为系统鉴定(NNI)和控制(NNC)被采用了。然后，使用得通常学习专业化被修改了，由在重量期间作为伺服马达的近似产量拿NNI产量训练得到敏感信息。而且，选择学习的率的规则根据Lyapunov稳定性的分析被给。最后，在一台伺服马达上使用建议控制策略的一个例子被举显示出它的有效性。

简介：摘要：在这个电子信息时代，各个领域都有对应的融合，在建筑方面通过研究发现 BP多目标人工群峰算法加快了原有工程的进程，大大减少了人们进行复杂的数字运算与筛选的时间，对于多目标人工群蜂算法来说这是一个最好的时代，它化简了许多过程，在多方面领域对它的青睐程度很高，所以对于我们而言，我们很有必要去研究，开发和应用这个方法，将它的能力开发到极致，尤其是在建筑方面

简介：以某大坝沉降监测数据为例，利用Matlab软件的BP神经网络工具箱进行建模分析和预测。结果表明，滚动BP神经网络算法能较好地应用于大坝沉降数据的预测，具有良好的应用前景。

简介：针对径流量长期变化的因果关系复杂特性,常规的中长期水文预报模型又很难满足精度要求,提出了基于BP神经网络的来水量预测模型。结合实际径流数据,验证了模型的预报精度,可用来进行中长期水文预报。

简介：英国BP公司与珠海富华集团共同在珠海投资兴建的精对苯二甲酸（PTA）二期项目进展顺利，有望在2007年底投产。届时珠海PTA生产能力将扩大到120万t／a以上。

简介：以研究船舶下沉量问题为出发点,总结出近年比较流行的计算船舶下沉量的经验公式方法,并给出各种计算方法的局限和适用情况;根据神经网络的特点,选取适当的输入参数和输出参数,建立船舶下沉量预测模型,并进行对比分析提出进一步的研究方向.

简介：目的：与经典测量理论相比，项目反应理论具有更多的优势，但由于项目反应理论模型的复杂性，进行参数估计时往往需要较大的被试样本；人工神经网络的出现为小样本被试估计项目反应理论的能力参数和项目参数提供了可能，文章的目的是通过神经网络的蒙特卡罗模拟研究寻找更精确的参数估计方法。方法：以项目反应理论的两参数模型为例，以MAB和RMSE为比较指标，通过模拟数据比较经典测量理论的通过率、点二列相关系数、平均得分作为神经网络的输入值与以经过转换的数值（IRT参数估计的初值）作为神经网络的输入值训练网络结果的差异，比较不同条件下MAB指标和RMSE指标的差异。结果：以通过率估计项目参数b与以bj=zj/rbj估计项目参数b存在差异；以点二列相关系数估计项目参数a与以aj=rbj/√1-r^2bj估计项目参数a存在差异；以平均得分估计能力参数θ与以ln[x/（m-x）]估计能力参数θ存在差异。结论：对于两参数项目反应模型，以通过率估计项目参数b比以bj=zj/rbj估计项目参数b误差更小，而以点二列相关系数估计项目参数a比以aj=rbj/√1-r^2bj估计项目参数a误差更大，以平均得分估计能力参数θ比以ln[x／（m-x）]估计能力参数θ误差更大。

简介：通过采用遗传算法优化神经网络初始权值的方法,将GA算法与BP神经网络有机结合,应用于海底底质分类。基于多波束测深系统获取的反向散射强度数据,应用改进的BP神经网络分类方法,实现对海底基岩、砾石、砂、细砂和泥等底质类型的快速、准确识别。通过实验比较,GA-BP神经网络分类精度明显高于BP神经网络,证明了该方法的有效性和可靠性。

简介：9月5日，BP表示，该公司已为其4座墨西哥湾深水生产平台应用了BakerHughes的PlantOperationsAdvisor（POA）。该POA是一个基于云端的高级分析解决方案，可有效减少生产平台的非计划性停机时间。

简介：ＢＰ人工神经网络是摸拟人脑机理和功能的一种新型计算机和人工智能技术，它在数据处理中可避免数据分析和建模中的困难，采用拟人化的方法进行处理，特别适用于不确定性和非结构化信息处理，因而对地质学中各种未知信息的预测有着较好的适用性。

简介：传统PID控制在控制系统中有广泛的应用,但是由于其在参数整定过程中对于对象模型过分依赖,并且参数一旦整定计算好后,在整个控制过程中都是固定不变的,而在实际系统中,由于系统状态和参数等发生变化时,过程中会出现状态和参数的不确定性,系统很难达到最佳的控制效果.为了改善传统PID控制的效果,又充分利用现有PID控制的研究成果,采用BP神经网络对PID参数进行整定,并对该系统进行了仿真分析.仿真结果表明,采用BP神经网络整定的PID控制较传统PID算法及BP网络算法都有较大程度的提高.

简介：摘要利用传统的单端电压、电流电气量进行故障测距时，容易受到过渡电阻的影响而导致测量距离不精确。本文以小波变换为基础，将传统的单端电气量与反向传播（BP）神经网络算法相结合，提出了一种用于故障测距的新方法，通过大量的仿真验证表明，该方法能够适应各种环境的要求，且精度高，具有一定的实用价值。