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基于GA-BP神经网络的智能制造系统评价模型 被引量：8
1
作者 陈勇 姜一炜 +4 位作者 易文超 裴植 王成 张文珠 姜枞聪 《浙江工业大学学报》 北大核心 2023年第4期377-386,共10页
随着信息化与数字化的发展,制造业智能制造化转型已成为焦点。针对制造业智能制造发展水平的科学评价方法成为现实需要的情况,基于机器学习的方法建立了智能制造系统评价模型。通过专家调研方式获取制造业52个评价指标的样本数据,并使用... 随着信息化与数字化的发展,制造业智能制造化转型已成为焦点。针对制造业智能制造发展水平的科学评价方法成为现实需要的情况,基于机器学习的方法建立了智能制造系统评价模型。通过专家调研方式获取制造业52个评价指标的样本数据,并使用SeqGAN生成对抗网络扩充真实样本。通过BP神经网络构建训练模型,结合遗传算法优化神经网络模型,将评价指标样本数据作为网络输入,工业1.0至工业4.0等7个标签作为网络输出,并进行神经网络的训练与验证。研究结果表明:笔者所提模型分类正确率达95%,较传统BP神经网络精度提升了2.1%。在案例验证中通过差距特征向量定位企业智能制造系统当前的优势与不足,该模型评价结果可为制造型企业的智能制造发展提供指导帮助。 展开更多
关键词 智能制造系统 评价模型 遗传算法 神经网络
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基于GA-BP神经网络的珠三角耕地质量评价 被引量：37
2
作者 叶云 赵小娟 胡月明 《生态环境学报》 CSCD 北大核心 2018年第5期964-973,共10页
耕地及耕地质量对于中国粮食安全、经济良性发展及社会和谐稳定至关重要。科学的耕地质量评价有利于准确把握耕地质量现状及空间布局特征,对指导有限耕地资源合理利用和保护以及实现耕地数量-质量综合平衡与管理具有重要意义。构建合理... 耕地及耕地质量对于中国粮食安全、经济良性发展及社会和谐稳定至关重要。科学的耕地质量评价有利于准确把握耕地质量现状及空间布局特征,对指导有限耕地资源合理利用和保护以及实现耕地数量-质量综合平衡与管理具有重要意义。构建合理的评价指标体系、探寻有效的评价方法已成为当前耕地质量评价研究的重要内容。文章旨在探寻一种智能化耕地质量评价方法,避免设定指标权重,同时提高评价效率。以珠三角耕地为研究对象,从自然质量、经济质量、利用质量、生态质量4个方面构建适用于该区域的耕地质量综合评价指标体系,在BP(Back Propagation)神经网络模型的基础上引入遗传算法,设计基于GA-BP(Genetic Algorithm-Back Propagation)神经网络的评价方法,选择珠三角具有代表性的4 000个样本,其中3 000个作为训练样本,500个作为测试样本,500个作为检验样本,利用建立的GA-BP神经网络模型进行训练,通过仿真输出耕地质量评价结果,分析珠三角区域耕地质量等级分布。通过试验得出GA-BP神经网络模型的训练次数明显小于BP神经网络,且均方误差的最大与最小差值也比BP网络模型的差值小0.105 1,与实际耕地质量等级更接近,用于耕地质量评价更稳定,适应度更好。耕地质量评价的结果表明:珠三角区域耕地质量总体较好,其中2、3等地所占比重最大,占耕地总面积的52.94%,耕地质量等别基本符合正态分布的态势,呈现出明显的地域分布规律,整体表现为中部高,四周低的特点;各区域耕地质量的分布等级差别也较大。该文丰富和完善了大尺度区域耕地质量评价指标体系及方法研究,为实现珠三角耕地资源的合理持续利用提供依据,也为其他类似研究提供一定的借鉴与参考。 展开更多
关键词 耕地 质量评价 ga-bp神经网络 珠三角
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基于GA-BP模型的露天矿边坡稳定性预测 被引量：26
3
作者 臧焜岩 李梅红 《中国矿业》 北大核心 2019年第6期144-148,共5页
针对现有研究方法在预测露天矿边坡稳定性时存在适用性不强和误差大的问题,基于遗传算法对BP神经网络进行改进,提出一种露天矿边坡稳定性预测模型。该模型以坡体容重、黏聚力、内摩擦角、边坡倾角、边坡高度和孔隙压力6个参数为输入变量... 针对现有研究方法在预测露天矿边坡稳定性时存在适用性不强和误差大的问题,基于遗传算法对BP神经网络进行改进,提出一种露天矿边坡稳定性预测模型。该模型以坡体容重、黏聚力、内摩擦角、边坡倾角、边坡高度和孔隙压力6个参数为输入变量,以安全系数为输出变量,随后利用该模型对露天矿边坡的实例进行分析,与传统BP神经网络预测模型性能进行比较。研究结果表明:GA-BP模型在进行露天矿边坡稳定性预测时效果好,具有误差小和计算精度高的优点,为准确预测露天矿边坡稳定性提供了一种新的方法。 展开更多
关键词 BP神经网络 遗传算法 ga-bp模型 边坡稳定性 预测模型
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基于MMAction2模型的体育课堂教学行为评价系统设计与应用 被引量：1
4
作者 刘超 邵知宇 董翠香 《体育学刊》 北大核心 2025年第5期127-135,共9页
依托先进的MMAction2模型,首次将其应用于体育课堂教学行为评价,设计一套涵盖多元智能算法分析和可视化反馈功能的完整系统,实现从数据采集到行为分析的自动化与智能化。研究表明,该系统由4个核心模块组成:感知层(负责数据采集与输入)... 依托先进的MMAction2模型,首次将其应用于体育课堂教学行为评价,设计一套涵盖多元智能算法分析和可视化反馈功能的完整系统,实现从数据采集到行为分析的自动化与智能化。研究表明,该系统由4个核心模块组成:感知层(负责数据采集与输入)、平台层(进行数据处理与存储)、模型层(完成行为识别与分析)以及应用层(提供数据可视化与结果反馈)。这些模块高效协同且构建了一个完整的教学行为评价体系。实际测试表明,该系统在篮球课堂教学中达到92%的行为识别准确率,分析结果与人工标注一致性高达95%,可显著提升教学评价的效率与准确性。 展开更多
关键词 体育课堂教学行为 人工智能 评价系统 神经网络 MMAction2模型
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酒店建筑火灾应急能力综合评价模型及实证
5
作者 张立宁 国蛟倩 +1 位作者 安晶 庄鑫 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第6期2270-2278,共9页
为准确评价酒店建筑火灾应急能力,构建基于主成分分析与遗传神经网络的酒店建筑火灾应急能力评价模型。首先结合文献建立酒店建筑火灾应急能力评价的指标体系,进而构建基于BP神经网络的酒店建筑火灾应急能力评价模型;为避免BP神经网络... 为准确评价酒店建筑火灾应急能力,构建基于主成分分析与遗传神经网络的酒店建筑火灾应急能力评价模型。首先结合文献建立酒店建筑火灾应急能力评价的指标体系,进而构建基于BP神经网络的酒店建筑火灾应急能力评价模型;为避免BP神经网络的维数灾难问题,利用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)先对指标体系进行降维处理,同时为解决BP神经网络评价时已陷入局部最优的不足,引入遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对BP神经网络的权值与阙值进行优化。在此基础上,以70栋酒店建筑调查数据为例,进行实例分析。结果表明,与传统BP神经网络模型、GA-BP神经网络模型、PCA-BP神经网络模型相比,PCA-遗传神经网络评价模型评价精度明显更高,评价相对误差仅为2.33%,且平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)和均方误差(Mean Square Error,MSE)均显著降低;通过十折交叉试验,验证了PCA-遗传神经网络评价模型具有良好的泛化能力和鲁棒性,可用于实际酒店建筑火灾应急能力评价。 展开更多
关键词 安全工程 酒店建筑火灾 应急能力评价 主成分分析法 遗传神经网络模型
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面向AI生成的产品概念设计方案智能评估方法 被引量：5
6
作者 王愫 刘月林 孙利 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第1期20-34,共15页
面向批量生成的产品概念设计方案,为了实现在方案初筛阶段的高效且精准的智能化评估,提出一种基于改进的卷积神经网络的方案选择方法和评估模型。首先通过主成分法进行指标降维,筛选出产品概念设计方案具有代表性的指标,其次为具有更高... 面向批量生成的产品概念设计方案,为了实现在方案初筛阶段的高效且精准的智能化评估,提出一种基于改进的卷积神经网络的方案选择方法和评估模型。首先通过主成分法进行指标降维,筛选出产品概念设计方案具有代表性的指标,其次为具有更高的适用性,通过调查问卷建立结构方程模型,验证评估认知逻辑的合理性并得到评估指标的权重,作为数据集标注的依据。以头戴式耳机为研究案例,分别构建了带有方案感知价值标签的三分类和二分类数据集进行二分类对比实验,验证了方案图像分类效果与各评估指标的相关性。然后基于ResNet算法和卷积注意力机制对三分类数据集进行训练,获得方案图像智能评估模型,输出结果通过SHAP(Shapley Additive Explanations)算法进行可解释性分析,以助于设计师明确设计重点,为产品设计方案的初步筛选与设计迭代提供参考。将模型与其他经典卷积神经网络模型进行对比实验,结果表明产品概念设计方案评估模型的有效性和可行性。 展开更多
关键词 生成式人工智能 产品概念设计 结构方程模型 卷积神经网络 设计评估
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基于分布式环境的图神经网络模型训练效率与训练性能评估
7
作者 涂银川 郭勇 +3 位作者 毛恒 任怡 张建锋 李宝 《计算机应用》 北大核心 2025年第8期2409-2420,共12页
随着图数据规模的快速增长,图神经网络(GNN)在处理大规模图结构数据时面临计算和存储方面的挑战。传统的单机训练方法已不足以应对日益庞大的数据集和复杂的GNN模型,分布式训练凭借并行计算能力和可扩展性,成为解决这些问题的有效途径... 随着图数据规模的快速增长,图神经网络(GNN)在处理大规模图结构数据时面临计算和存储方面的挑战。传统的单机训练方法已不足以应对日益庞大的数据集和复杂的GNN模型,分布式训练凭借并行计算能力和可扩展性,成为解决这些问题的有效途径。然而,一方面,已有的分布式GNN训练评估主要关注以模型精度为代表的性能指标和以训练时间为代表的效率指标,而较少关注数据处理效率和计算资源利用方面的指标;另一方面,算法效率评估的主要场景为单机单卡或单机多卡,而已有的评估方法在分布式环境中的应用相对简单。针对这些不足,提出针对分布式场景的模型训练的评估方法,涵盖评估指标、数据集和模型这3个方面。根据评估方法,选取3个代表性GNN模型,在4个具有不同数据特征的大型公开图数据集上进行分布式训练实验,并收集和分析得到的评估指标。实验结果表明,分布式训练中的模型架构和数据结构特征对模型复杂度、训练时间、计算节点吞吐量和计算节点平均吞吐量之比(NATR)均有影响;样本处理与数据拷贝占用了模型训练较多时间,计算节点互相等待的时间也不容忽视;相较于单机训练,分布式训练的计算节点吞吐量有显著降低,且需要进一步优化分布式系统中的资源利用。可见,所提评估方法为GNN模型在分布式环境中的训练性能优化提供了参考依据,并为模型的进一步优化和算法的改进奠定了实验基础。 展开更多
关键词 模型评估 图神经网络 分布式训练 训练效率 训练性能
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象山港水环境承载力的对比研究
8
作者 樊宜晴 李娜 +2 位作者 周红宏 胡松 丰美萍 《海洋学报》 北大核心 2025年第11期69-83,共15页
近年来,海洋经济的快速发展导致了沿海区域环境污染问题加剧,特别是象山港作为重要的水产养殖基地,其水环境状况直接影响当地的经济发展和生态环境。本文以DO、COD、DIN、DIP溶解氧质量浓度、化学需氧量、溶解有机氮质量浓度、溶解有机... 近年来,海洋经济的快速发展导致了沿海区域环境污染问题加剧,特别是象山港作为重要的水产养殖基地,其水环境状况直接影响当地的经济发展和生态环境。本文以DO、COD、DIN、DIP溶解氧质量浓度、化学需氧量、溶解有机氮质量浓度、溶解有机磷质量浓度这4项水质监测指标构建BP神经网络模型,研究了象山港2020至2023年水环境承载力的空间分布和时间变化特征。结果显示,象山港的水环境承载力指数(WECCI)呈现出显著的年际波动,并在2022年达到峰值。象山港内湾由于水体交换能力较弱,污染物滞留时间较长,其水环境承载力显著低于外湾。本文还结合NQI、A、E 3个水环境评价指数对象山港的水环境状况进行研究,结果同样发现2022年象山港的水环境质量有所改善。分析2022年干旱背景下的水环境变化,发现河流径流量的减少和盐水入侵导致象山港内营养盐浓度降低,从而提高了当年的水环境承载力值。相比水环境指数评价法,BP神经网络模型在综合评估水环境承载力及其空间差异方面表现出显著优势。 展开更多
关键词 象山港 BP神经网络模型 水环境承载力 指数评价法 干旱过程
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基于BP神经网络的用户感性评价模型构建及应用 被引量：1
9
作者 董圣泽 王肖烨 +2 位作者 王若羽 杨景浩 郭凌志 《包装工程》 北大核心 2025年第2期82-90,共9页
目的 充分利用网络购物平台用户评论,寻找形态因子最佳组合以指导产品造型设计,解决部分产品难以契合用户感性需求的问题。方法 利用网络爬虫抓取某网络购物平台的用户评论并利用TF-IDF算法将其量化;使用主成分分析法,选取感性评价指标... 目的 充分利用网络购物平台用户评论,寻找形态因子最佳组合以指导产品造型设计,解决部分产品难以契合用户感性需求的问题。方法 利用网络爬虫抓取某网络购物平台的用户评论并利用TF-IDF算法将其量化;使用主成分分析法,选取感性评价指标,借助形态分析法将目标产品分解为多个主要结构;运用BP神经网络构建用户感性评价模型,遍历所有形态因子组合以确定最优搭配。结果 以电饭煲为例,根据所构建模型可预测各评价指标最高的形态因子组合,该模型均方误差为0.0049,决定系数为0.9287,模型精度符合要求,利用问卷调查法进一步证明了预测结果有参考价值。结论 基于BP神经网络构建的模型拥有快速寻找最佳形态因子组合的能力,利用网络购物平台用户评论作为训练样本能够解决人工搜集或问卷调查获取样本时间长、成本高、市场响应慢、样本分布不均匀等问题。用户感性评价模型预测结果对设计师精准满足用户需求有重要的指导意义。 展开更多
关键词 用户感性评价模型 BP神经网络 感性意象评价 电饭煲
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基于回弹法预测岩石单轴抗压强度的MLP-ANN模型
10
作者 李明 窦斌 +4 位作者 朴昇昊 马云龙 王帅 孙左帅 王祥 《地质科技通报》 北大核心 2025年第1期164-174,共11页
岩石单轴抗压强度是岩土工程中的重要参数,合理确定其数值对工程设计至关重要。本文提出了一种基于多层感知机的人工神经网络(MLP-ANN)模型,用于预测岩石单轴抗压强度。该模型以岩性、节理面、施密特锤回弹高度和纵波波速为输入参数,采... 岩石单轴抗压强度是岩土工程中的重要参数,合理确定其数值对工程设计至关重要。本文提出了一种基于多层感知机的人工神经网络(MLP-ANN)模型,用于预测岩石单轴抗压强度。该模型以岩性、节理面、施密特锤回弹高度和纵波波速为输入参数,采用最大最小归一化进行参数标准化,并通过k折交叉验证提高模型的泛化能力。为优化模型性能,文章探讨了神经元数量、数据分割比例和激活函数对预测结果的影响。经对比验证,研究确定了最优模型配置:神经元数量为8,训练集与测试集比例为8∶2,激活函数选用Tanh函数。模型预测值与实际值对比分析结果表明,最优模型的平均绝对误差为3.500 MPa,均方根误差为5.836 MPa。结果表明,该模型预测误差较小,预测准确率较高,具有较好的实用性。 展开更多
关键词 单轴抗压强度 施密特锤实验 人工神经网络 模型评价 回弹法
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GRD:基于GNN和扩散模型的多变量时序数据异常检测算法
11
作者 邸钦渤 陈劭力 时良仁 《计算机工程》 北大核心 2025年第11期35-44,共10页
随着多变量时序数据在各行业中的广泛应用,开发有效的异常检测方法对于保障系统的稳定运行和安全性变得极为关键,由于多变量时序数据内在的复杂性和动态变化特性,对异常检测算法提出了更高的要求。针对现有异常检测方法在处理含有复杂... 随着多变量时序数据在各行业中的广泛应用,开发有效的异常检测方法对于保障系统的稳定运行和安全性变得极为关键,由于多变量时序数据内在的复杂性和动态变化特性,对异常检测算法提出了更高的要求。针对现有异常检测方法在处理含有复杂变量关系的高维数据时存在效率不足的问题,提出一种基于图神经网络(GNN)与扩散模型的多变量时序数据异常检测算法GRD。通过节点嵌入和图结构学习,GRD算法能有效地捕捉和表示变量间的复杂关系,并通过门控循环单元(GRU)和去噪扩散概率模型(DDPM)进一步提取特征,实现了对异常数据的高精度检测。在以往的实验评估中,大多数算法在评分前会采用点调整(PA)评估协议,该协议会严重高估算法的检测能力。为了更准确地评估算法性能,采用新的评估协议和评价指标。实验结果表明,GRD算法在3个公开数据集上的F1@k指标分别是0.7414、0.8017、0.7671,性能优于现有方法。特别是在高维数据处理方面,GRD算法展现出显著优势,证明了其在现实场景的异常检测应用中的实用性和鲁棒性。 展开更多
关键词 多变量时序数据 异常检测 图神经网络 扩散模型 评估协议
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深圳市岩溶地层标准贯入击数神经网络模型
12
作者 严辉 林沛元 《地质科技通报》 北大核心 2025年第2期305-321,共17页
潜在岩溶地质灾害威胁粤港澳大湾区广州、深圳等核心城市安全及其地下空间开发与利用。标准贯入试验是岩溶地层勘察的必备手段之一,为土层划分、承载力评估、基础选型等提供重要依据。针对传统的标准贯入试验提高工程成本并受操作人员... 潜在岩溶地质灾害威胁粤港澳大湾区广州、深圳等核心城市安全及其地下空间开发与利用。标准贯入试验是岩溶地层勘察的必备手段之一,为土层划分、承载力评估、基础选型等提供重要依据。针对传统的标准贯入试验提高工程成本并受操作人员技能水平影响较大的问题,本研究提出了一种快速且准确获取岩溶区土层标贯击数的新方法。以深圳市岩溶区为例,收集了1 006组土层标贯数据,建立了一个11-5-1结构的单隐藏层神经网络模型,该模型仅拥有5个神经元,具有解析解,易于计算。研究结果显示,该神经网络模型的决定系数达到了0.93,表明模型拥有高度的准确性;模型因子平均值为1.04,变异系数介于9%~23%。总体上,模型精度高,预测偏差离散性低。讨论了影响模型稳定性和预测性能的多种因素,如隐藏层神经元数量、数据标准化方法、激活函数选择、数据分割比例和随机抽样效应等。通过在深圳市龙岗区2个独立工程案例的应用,验证了该神经网络模型在工程实践中的实用价值。本研究为未来岩溶区工程勘察方法的发展提供了重要参考。 展开更多
关键词 岩溶地层 粤港澳大湾区 深圳市 标准贯入试验 人工神经网络 模型评价
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基于不同机器学习模型的滑坡易发性分析及适应性评估
13
作者 王洁 林诚杰 +3 位作者 梁峰铭 季静静 谈松林 刘宇 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第2期513-520,共8页
机器学习模型因其强大的特征提取能力被广泛应用于滑坡易发性评价,在应用中其算法在不断改进。为解决常见机器学习模型中精度不高的问题,将分组卷积神经网络模型(group convolutional neural network,GCNN)引入滑坡易发性评价,并与多种... 机器学习模型因其强大的特征提取能力被广泛应用于滑坡易发性评价,在应用中其算法在不断改进。为解决常见机器学习模型中精度不高的问题,将分组卷积神经网络模型(group convolutional neural network,GCNN)引入滑坡易发性评价,并与多种常见机器学习模型结果进行对比分析,综合评估不同机器学习模型在滑坡易发性评价的适应性。以河北省为研究区,从致灾因子、孕灾环境、承灾体这个3个方面出发,共选取16个影响因子,选择GCNN模型和目前常见的机器学习模型——卷积神经网络模型(convolutional neural network,CNN)、逻辑回归模型(Logistic)、随机森林算法模型(random forest,RF)和支持向量机模型(support vector machine,SVM)构建出相应的易发性评价模型,将研究区划分为4类滑坡易发性区域,并对区划的精确性进行综合评价。研究表明,与其他4种机器学习模型相比,GCNN模型在各混淆矩阵指标下拥有更高评分,更适合进行滑坡易发性区划,得到的滑坡易发区划结果与实际发生滑坡点的一致性较好,划分的滑坡灾害易发区更加准确。 展开更多
关键词 机器学习 分组卷积神经网络模型 适应性评价 滑坡易发性评价
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人群差异对多维度声品质评价的影响
14
作者 吴启斌 王国盛 +1 位作者 赵向阳 刘宇珂 《声学技术》 北大核心 2025年第2期252-260,共9页
为建立基于多维度的某国产运动型多用途汽车车内声品质评价模型,首先,采集车内驾驶员处的稳态和非稳态噪声样本信号,组织噪声评价的评审团,并通过调研确定评审员用户画像,将声品质分为舒适感和运动感两个维度,采用等级评分法进行不同维... 为建立基于多维度的某国产运动型多用途汽车车内声品质评价模型,首先,采集车内驾驶员处的稳态和非稳态噪声样本信号,组织噪声评价的评审团,并通过调研确定评审员用户画像,将声品质分为舒适感和运动感两个维度,采用等级评分法进行不同维度下的声品质主观评价;然后,基于Matlab计算出样本信号的声品质客观参量,并与主观评价得分进行相关性分析,确定与舒适感和运动感相关性强的参数;最后,将样本信号分为训练样本和验证样本,并将训练样本的客观参量和主观评价得分作为声品质客观评价模型的输入和输出参数,基于Matlab Simulink建立遗传算法-前馈型(genetic algorithm-back propagation,GA-BP)神经网络评价数学模型。经过验证样本的检验,GA-BP模型对于两个维度的声品质评价误差最小,预测误差平均值分别为3.63%和3.04%。 展开更多
关键词 声品质 多维度 用户画像 遗传算法-前馈型神经网络评价模型
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基于粗糙集-神经网络的矿山地质环境影响评价模型及应用 被引量：29
15
作者 蒋复量 周科平 +3 位作者 李书娜 肖建清 潘东 李魁 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第8期126-132,共7页
采用衡山白果地区石膏矿山的11个评价指标,综合运用粗糙集和神经网络理论,构建了基于粗糙集-神经网络(RS-ANN)的矿山地质环境影响评价模型,对RSES软件约简的数据和无约简的数据采用EasyNN-plus软件进行预测评价。神经网络模型的输入属性... 采用衡山白果地区石膏矿山的11个评价指标,综合运用粗糙集和神经网络理论,构建了基于粗糙集-神经网络(RS-ANN)的矿山地质环境影响评价模型,对RSES软件约简的数据和无约简的数据采用EasyNN-plus软件进行预测评价。神经网络模型的输入属性为8个,而粗糙集-神经网络模型的输入属性为6个,训练样本均为13个,预测样本均为4个,前者的平均预测精度为1.85%～24.86%,后者为1.23%～15.28%。研究发现,粗糙集在保留关键信息的前提下可有效地对数据表进行约简,约简后的神经网络预测结果与实际情况吻合,并比无约简时总体精度有较大幅度提高。 展开更多
关键词 矿山地质环境 评价模型 粗糙集 BP神经网络 评价指标
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基于神经网络的食品安全评价模型构建研究 被引量：15
16
作者 蔡强 王君君 +1 位作者 李海生 毛典辉 《食品科学技术学报》 CAS 2014年第1期69-76,共8页
食品安全评价模型的准确度高低,直接影响食品安全状况评价、预测的准确率.结合危害分析与关键控制点的(HACCP)食品安全管理体系理论,从食品供应链的角度出发,建立食品安全评价指标体系;使用层次分析法(AHP)改进逆向传播(BP)神经网络算... 食品安全评价模型的准确度高低,直接影响食品安全状况评价、预测的准确率.结合危害分析与关键控制点的(HACCP)食品安全管理体系理论,从食品供应链的角度出发,建立食品安全评价指标体系;使用层次分析法(AHP)改进逆向传播(BP)神经网络算法中随机初始化计算权重的方法,训练样本数据,并以测试数据作为验证,检测模型的误差收敛速度和拟合度.结果表明,这种BP神经网络结合AHP方法构建的模型具有实用、精度高、快速、客观等优点,可用于生产、加工、销售等流通环节食品安全评价、区域食品安全评价以及种类食品安全评价. 展开更多
关键词 食品安全 神经网络 权重计算 评价模型
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基于改进BP神经网络的地下水环境脆弱性评价 被引量：20
17
作者 李梅 孟凡玲 +1 位作者 李群 黄强 《河海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2007年第3期245-250,共6页
地下水环境脆弱性具有模糊特性,现有的地下水环境脆弱性评价方法普遍采用加权评分法和模糊数学方法.加权评分法在评价因素权重的确定上人为性较大,并且该方法不能反映各评价因素指标值的连续变化对地下水环境脆弱性的影响;模糊数学方法... 地下水环境脆弱性具有模糊特性,现有的地下水环境脆弱性评价方法普遍采用加权评分法和模糊数学方法.加权评分法在评价因素权重的确定上人为性较大,并且该方法不能反映各评价因素指标值的连续变化对地下水环境脆弱性的影响;模糊数学方法在评价因素权重的确定和隶属度函数的构建上存在着不足.为此,建立了地下水环境脆弱性的改进BP神经网络模型.黄淮平原宁陵县的应用结果表明,改进BP神经网络法训练速度快、精度高,能较好地解决非线性的模式识别问题,如实地评价地下水环境的脆弱性. 展开更多
关键词 地下水环境 脆弱性评价 改进BP神经网络 模式识别
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航海人员的不安全行为分析与评价模型研究 被引量：19
18
作者 张锦朋 陈伟炯 +1 位作者 杲庆林 沈淳 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 2005年第10期43-47,共5页
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... 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。 展开更多
关键词 航海人员 不安全行为 评价指标 神经网络评价模型
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基于BP神经网络的高校实验室安全评价模型及应用 被引量：29
19
作者 陆琳睿 吴伊萍 陈祺 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2013年第2期214-218,共5页
将人工神经网络应用于高校实验室安全评价中,提出一种基于BP神经网络的高校实验室安全评价模型。参考国内实验室安全评价的研究成果,结合福州大学实验室的特点,建立高校实验室安全评价指标体系。该模型将实验室安全评价指标量化为具体... 将人工神经网络应用于高校实验室安全评价中,提出一种基于BP神经网络的高校实验室安全评价模型。参考国内实验室安全评价的研究成果,结合福州大学实验室的特点,建立高校实验室安全评价指标体系。该模型将实验室安全评价指标量化为具体的数据作为BP网络的输入,评价结果作为输出。通过专家评分获得训练样本,用trainlm函数训练网络,并对测试数据进行网络仿真。实验表明网络仿真训练值与实际评价结果误差很小,验证了该评价模型的适用性。该模型可以利用已有较成功的实验室安全评价案例信息,使专家的评价经验得到积累,为实验室安全评价提供较科学的量化标准。 展开更多
关键词 高校实验室 实验室安全 BP神经网络 评价模型 评价指标
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基于BP神经网络的高校校园安全评价模型及其应用 被引量：22
20
作者 于建新 刘焕春 +2 位作者 王文静 胡莹莹 许振 《安全与环境工程》 CAS 2011年第2期93-95,111,共4页
本文将人工神经网络应用于高校校园安全评价中,建立了采用LM算法的三层BP神经网络高校校园安全评价模型,并参考国内对校园安全评价的研究成果,建立了校园安全评价指标体系,通过专家打分获得训练样本,用trainlm训练函数训练网络进行实例... 本文将人工神经网络应用于高校校园安全评价中,建立了采用LM算法的三层BP神经网络高校校园安全评价模型,并参考国内对校园安全评价的研究成果,建立了校园安全评价指标体系,通过专家打分获得训练样本,用trainlm训练函数训练网络进行实例分析,其评价结果与实际一致,验证了该评价模型的适用性。该模型可以利用已有的比较成功的校园安全评价案例的信息,使专家的评价判断和知识得到积累。 展开更多
关键词 高校校园 BP神经网络 安全评价模型 评价指标
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