简介：信实工业与英国石油公司（BP）近期宣布双方达成历史性合作伙伴关系。信实工业主席兼董事总经理MukeshAmban；和BP公司首席执行官RobertDudley在伦敦签署了双方合作框架和交易协议。

简介：铺膜作业在已耕地上进行，小四轮和铺膜穴播机由于自身重量，在工作时下陷入土。如果春季墒情较好，土壤较粘湿，地轮叶轮粘土越来越多，向外排挤地轮齿轮和套筒滚子链，同时，地轮齿轮在土壤中与套筒滚子链啮合的过程中，土层加大了地轮齿轮直径，造成地轮打滑，甚至脱链。给机手造成极大的不便，施肥质量打了折扣，生产率下降。

简介：对神经网络应用于数字水印技术进行了改进,选择了一种DWT变换嵌入算法的BP四层模型作为神经网络的训练模型,它能更好地实现了水印的盲提取。实验结果表明,该算法对常用的图像处理如压缩、低通滤波、加噪、剪切、旋转和缩放等攻击具有较好的鲁棒性和不可见性。

简介：随着通讯器材的广泛应用,电话、BP机、对讲机和"大哥大"等通讯工具已被应用在各种场所。在一般场合这些通讯工具是不会有什么危险的,但若在有爆炸性混合气存在的场所内使用,就有可能引起爆炸燃烧。如普通电话的电压为24伏,正常通话时电流约为30毫安。当人们拿起电话筒或挂断电话的瞬间,电话机内的线圈产生高电压,叉簧会冒电火花;对讲机在讲话发射时,电流在200毫安左右,在接收过程中会出现火花;BP机开机、关机时也会出现

简介：为了使火电厂中储式制粉系统磨煤机运行在最佳工况,在分析其运行特性基础上,提出将磨煤机电流、出入口差压设计为输入层节点,磨煤机负荷(即最佳出力)为输出层节点的三层BP神经网络,寻找磨煤机最佳出力。

简介：现有的火成岩分类方案中,存在某些岩类在分类图解上没有空间、岩类因控制参数少,投影重叠以及含有玻璃质导致一些岩石分类错误等问题.提出了以火成岩的SiO2、TiO2、Al2O3、FeO等11个氧化物成分为变量,利用人工神经网络BP网络建立火成岩岩石化学分类模型.研究表明该分类方法是合理的、可行的,取得了良好的判别分类效果,对46个检验样本的判对率达97.8%.

简介：摘要阐述BP神经网络特性在人才需求预测当中的应用，经济领域当中人才预测部分理论进行综述，并且包括其他预测模型综述。

简介：汽车保有量预测对城市交通的发展方向有直接的参考意义,通过分析影响城市汽车保有量的因素,找出了城市人口、GDP、公共交通服务水平等九个主要的因素,并对这些因素进行分析.同时建立了预测城市汽车保有量的BP神经网络模型.为了保证模型的收敛,在进行实例分析的时候引入主成分分析法将九个因素减少为五个因素,并进行了预测,预测精度比较高.

简介：提出将BP神经网络与遗传算法（GA）相结合，建立了三层GA—BP神经网络模型，模型利用遗传算法来修改网络的连接权值，构筑进化型的神经网络模型，缩短网络学习训练时间，提高模型预测精度。炉温预测主要是高炉铁水硅质量分数的预测，当要求硅质量分数预报的绝对误差为±0．05％时，命中率为90％。结果表明，GA-BP网络模型比传统的BP网络模型能够获得更高的精度。

简介：港口吞吐量预测是港口决策和规划的基础。为了合理预测港口吞吐量,本文利用外贸进出口总量、第一产业总产值和第三产业总产值作为BP神经网络的输入变量,港口吞吐量为输出变量,建立了港口吞吐量预测的BP神经网络预测模型。然后根据2000年-2010年广西北部湾港口吞吐量、外贸进出口总量、第一产业总产值和第三产业总产值,利用Matlab6.5软件的神经网络工具箱,通过对BP神经网络模型的反复训练,发现当隐含层节点数为6,学习率为0.05,训练次数为500次,训练精度为0.001,动力因子为0.9时得到的效果最好。并对BP神经网络模型与多元回归模型的预测结果进行比较分析,认为BP神经网络模型预测的总体效果更优。最后利用所确定的BP神经网络模型,对2011年和2012年两年的港口吞吐量进行了预测。

简介：对于商品房的价格因素,首先包括其成本价,其次是开发商的利益和政府的规费,还有市场供求关系、百姓的收入水平高低、市场的竞争。利用神经网络来处理各种价格因素对商品房价格进行预测不失是一种可行的方法,BP算法具有算法简单、易于实现等特点,通过实验证明,BP网络的预测结果准确,使用方便,是一种优良的商品房价格预测方法。

简介：论文主要介绍采用BP神经网络对变压器油中溶解气体进行分析来进行变压器故障诊断。论文所用BP算法是在传统的最速下降BP算法中加入可变学爿率以及采用动量因子的改进BP网络算法，即将自适应学习率法和动量BP法相结合的学习率可变的动量BP算法，建立了一种具有较强学习能力、泛化能力和适应能力的神经网络模刚，并通过实验证明了其对变压器故障诊断的准确性。

简介：摘 要：随着时代的不断发展，人们远行时选择空中交通工具的越来越多，促使其密度不断加大，这也在极大程度上提高了空中交通管制运行的实际品质，比如空中交通流的具体密度、运行过程中的实际安全性能、运行效率性能等，这就需要我们能够针对BP网络的空中交通管制运行品质评价方面不断进行研究。

简介：在含富水带山岭地区的隧道工程建设中,往往引起隧道内涌水,不但影响施工安全,还会影响到隧道建成后运营质量,必须采取超前预报和措施,保证工程质量。此文以某在建隧道6个里程段的地质构造和涌水情况为样本,通过建立BP神经网络模型,对隧道内的涌水量进行预测,并与实测涌水量进行比较。所得结果表明,最大相对误差在10%以内,平均为3.8%,符合工程要求。可为隧道施工提供采取有效措施的依据。

简介：考虑城市用水量受众多因素影响,具有系统稳定性和非线性的特点,利用人工神经网络理论建立了改进BP网络预测模型,通过实例证明了该模型是一种行之有效的用水量预测模型.

简介：利用Landsat7ETM＋遥感图像反射率和实测水深值之间的相关性，建立了动量BP人工神经网络水深反演模型，并对长江口南港河段水深进行了反演。结果表明：具有较强非线性映射能力的动量BP神经网络模型能较好地反演出长江口南港河段的水深分布情况：由于受长江口水体高含沙量的影响，模型对小于5m的水深值反演精度较高，而对大于10m的水深值反演精度较低。

简介：讨论BP神经网络的原理及其缺陷和改进方法．在MATLAB环境下，对含噪声文字符进行识别训练．仿真结果表明，网络收敛速度快，识别分类效果好．

简介：摘要商业银行是市场经济的参与主体之一，具有盈利性的特征，也是国家金融体系的组成部分，有责任维护金融市场稳定，避免在信贷产品经营中出现系统性风险。信用风险是常见的风险形式，但如果得不到有效控制，也有可能酿成系统风险，因此，商业银行既要完善风险管理体系，又要应用先进的风险评估技术。Bp神经网络是辅助商业银行个人信用评估系统建设的一种技术，其有先进性的一面，也有自身的不足，在实际应用中需要不断改进，才能更好地发挥规避信用风险和提高信贷产品经营质量的效用。

简介：摘要本文针对车牌字符识别问题进行研究。在设计过程中，分别训练了三个BP神经网络来对数字，字母和汉字进行识别，并得出结论。在识别过程中，需对图像进行预处理来降低神经网络训练的复杂度。由于是针对单个字符进行识别，对图像进行手动分割后，图像会由于缩放、裁剪等原因而产生噪声，因此在图像去噪方面，采用中值滤波。在图像字符识别中，选择了BP神经网络的方法来进行识别，与其他方法相比，该网络不仅有较强的鲁棒性，还具有较强的自学习能力。该系统的开发环境为MATLAB，能够直接调用神经网络工具箱，使设计过程降低了难度。

简介：目的：研究探讨iRootBPPlus在显微根尖手术治疗中的临床效果。方法：抽取院2013年7月至2015年7月间本院收治的慢性根尖周炎患者100例（143颗患牙）作为研究对象，所有患牙均行显微根尖手术治疗，按照其根管倒充填的材料不同将其分为两组，每组50例，A组采用iRootBPPlus填充，B组采用玻璃离子水门汀填充，术后1年对患者进行复查，并通过其X线片评定结果进行观察，比较其临床疗效。结果：A组和B组患者治疗后的有效率分别为93.33%和69.01%，A组显著优于B组，差异有统计学意义（0<0.05）。结论：iRootBPPlus应用于显微根尖手术的治疗中，治疗成功率高，封闭效果好，生物相容性佳，有利于根尖骨质的修复，效果显著，是一种良好的填充材料。