基于高校智能實驗室系統的實驗室智能管理系統評估是高校教育領域的重要組成部分。信息技術為實驗室建設的跨越式發展提供了機遇,高校智能實驗室建設應運而生。一個先進和創新的智能實驗室系統,可以提供全新的學習機制和先進的管理環境,實現一種全新的高校實驗室的管理模式。

高校實驗室在完成教學、科研等方面有著及其重要的作用,占據不可或缺的地位。高校實驗室安全關系到師生員工生命、財產安全,是高校安全和綜合治理的重要指標之一,制訂合適的高校實驗室安全評價體系是安全保障的重要環節。通過合適的評價方式,做出評價結果,形成安全管理建議,被檢查單位及時整改,提高所屬單位實驗室安全管理水平。

通過分析我國建筑施工安全生產的現狀,在評價方法選擇以及評價指標體系的建立方面,都在傳統評價方法的基礎上進行了改進,在bp神經網絡的模型中引入了動量因子mc,從而克服了bp神經網絡運算次數多,易陷入局部最優等缺點。利用改進的bp神經網絡模型對建筑施工安全進行評價,找出施工中影響安全的主要因素,為建筑施工的危險辨識和制定相應控制措施提供依據,以指導人們有效地控制施工中的不安全因素,避免和減少施工中事故的發生。

文章從高校財務工作績效的內涵出發,構建了高校財務工作績效評價指標體系,并運用bp神經網絡的方法,對江蘇省所屬10所高校財務工作的實際效果進行了實證分析,發現了一些共性、根本性問題,提出了相關對策建議。

高校實驗室安全評價 目錄 1.問題調查.................................................................................................1 1.1實驗室危險源多.................................................................................................................1 1.2實驗室面積緊張.................................................................................................................1 1.3安全設施不足...............

為了研究隧洞施工安全評價方法,以某正在施工的隧洞為背景,確定了24個安全評價指標,設計了隧洞施工的多層前饋bp神經網絡結構,建立了較為完善的基于bp神經網絡的隧洞施工安全評價體系模型,并驗證了其實用性。對背景工程進行了施工安全評價,評價結果與工地實地考察結果一致,說明所建立的隧洞施工安全評價模型的有效性和實用性。

準確的交通流預測是智能交通系統的關鍵技術,為此,本文以衡大高速為研究對象,提出基于ga-bp神經網絡的衡大高速日交通流量預測方法。本文通過閾值方法對微波車檢器數據進行預處理,根據ga-bp神經網絡算法建立了交通流量預測模型,并通過計算機仿真驗證對比預測結果和實際流量數據,其預測結果精度高,可滿足日常交通管理需求,為交通管理提供了有效的技術支撐、本課題受到河北省交通運輸廳科研課題(y-2014022)的支持。

為了提高高速公路交通安全評價的準確性及可靠性,在遵循評價基本原理及相關要求的基礎上,提出基于bp神經網絡的高速公路交通安全評價方法,建立了高速公路交通安全評價模型,并對新疆s045線交通安全狀況進行實例分析。結果表明:新疆s045線交通安全狀況良好。基于bp神經網絡的高速公路交通安全評價準確性較高,其涉及參數較少,操作簡便,評價科學。

為了評價高速公路交通安全的水平,使高速公路的管理者能獲得交通安全狀況的動態信息,在對國內外交通安全評價的方法進行研究的基礎上,提出了bp神經網絡評價模型進行高速公路交通安全評價.在對交通事故進行調查分析的基礎上,從影響高速公路交通安全的6個方面,建立了相應的評價指標體系,共計18個指標.每個指標有確定的指數等級劃分依據、評價要求、調查方法.采用c++語言開發了基于bp神經網絡模型的綜合評價軟件,在江西省梨溫和昌泰2條高速公路進行實際應用.對評價結果進行了分析,表明該方法操作性強、結果可靠.

分析了交通沖突數與其影響因素之間及交通沖突數與安全性之間的關系;以交通沖突數作為其影響因素與道路安全性之間的\"轉換器\

高校的實驗室安全管理面臨管理體制不系統、評價體系不健全、執行力度不夠、執行力不強等問題。針對這些問題,必須建立一個科學系統的指標體系,公正客觀的對實驗室安全做出評價,使安全隱患有效排除。根據安全查表法建立實驗室安全評價指標體系基礎上,利用層次分析法確定各個指標的權重,利用simlink建立模型并給出最終評價結果,從而確保整個評價結果的科學性和準確性,為實驗室安全管理提供有利的決策保證。

bp神經網絡是目前應用最為廣泛的網絡模型,本身具有良好的學習性能和預測功能。本文將bp神經網絡引入對高校各專業畢業生在校所學專業和畢業后從事職業的對口性所進行的評估中,以提高各高校教育資源的使用效能,同時有助于各學生重新審視其所學專業。

針對人工評標的主觀性、隨意性和傾向性可能給施工項目招投標工作帶來的評標結果偏差,提出了一種基于ga-bp神經網絡的計算機自動評標系統模型,采用樣本企業實際指標數據對模型的評價效果進行檢驗,該自動評標系統模型在降低計算和預測平均誤差的同時,迭代次數比一般bp神經網絡模型大大減少,也適用于建設工程項目其他類型評標中的非線性問題的求解。

基于ga的bp神經網絡在砂土液化評價中的應用——bp神經網絡是一種應用面較廣的神經網絡，但存在明顯缺陷：學習收斂速度慢，易陷入局部極小。遺傳算法具有良好的搜索全局最優解的能力。在探討訓練樣本選取的基礎上，耦合遺傳算法和bp神經網絡構建了遺傳網絡并應用...

考慮到常規bp神經網絡算法容易陷入局部最優解,所建立的網絡遺傳流量檢測模型檢測效率低,準確率不高等問題,提出一種改進型ga優化bp神經網絡算法,并使用其建立網絡遺傳流量檢測模型。常規遺傳算法在搜索過程中,往往會由于出現影響生產適應度高的個體而對遺傳算法搜索過程產生影響的現象發生,因此需要對常規遺傳算法進行改進。使用的方法是通過混合編碼方式進行改進,同時對交叉算子、變異算子、交叉概率以及變異概率等參數進行優化修正。使用kddcup99數據庫中的網絡異常流量數據進行實驗研究,研究結果表明,所提出方法的檢測性能要明顯優于常規算法,其對bp神經網絡的結構、權值以及閾值進行同步優化,避免了盲目選擇bp神經網絡結構參數帶來的問題,避免了常規bp神經網絡容易陷入局部最優解的問題。

基于bp神經網絡的礦井通風系統安全評價方法——運用人工神經網絡的理論和方法，建立了基于bp神經網絡的礦井通風系統安全評價模型，并利用matlab7．0進行編程，實現了礦井通風系統的安全評價預測。通過某礦通風系統的實例評價，預測結果與實測結果相符，表明應...

提出基于bp神經網絡模型的建筑施工現場安全評價方法,該方法在解決實際問題中具有應用前景。

影響施工升降機安全使用的影響因素多且模糊性強,在建筑安全事故中,由施工升降機而引發的安全事故比例較高。本文提出了一種應用神經網絡評判法進行建筑用施工升降機施工安全評價的方法。從人-機-環境-管理四個方面出發,建立了一套安全管理綜合評價指標體系。利用改進的bp神經網絡進行了評價預測,為建筑施工提供可靠的安全建議。

本文闡述了bp神經網絡的基本理論、算法、缺陷及改進方法,通過實例對旅游交通安全進行研究。選擇合適的學習樣本及參數進行訓練,并獲得較好的評價結果,為游客的旅游安全及相關部門的管理者提供了理論依據。

闡述了bp神經網絡的基本理論、算法、缺陷及改進方法,通過實例對旅游交通安全進行研究。選擇合適的學習樣本及參數進行訓練,并獲得較好的評價結果,為游客的旅游安全及相關部門的管理者提供了理論依據。

在評價電梯安全風險程度中,針對bp神經網絡收斂速度慢、易陷入局部最優的缺點,提出了基于層次分析法(ahp)與粒子群優化bp神經網絡(pso-bp)的電梯安全評價方法。首先利用層次分析法建立了電梯系統安全評價體系,確定電梯系統安全評價體系中各子系統及各指標的權重,再結合實際經驗,根據安全規范構造各指標的風險值。通過bp神經網絡建立回歸模型,并采用粒子群算法對模型的權重和閥值進行優化,選取電梯系統的11個權重比較大的影響因素的風險值作為pso-bp的輸入,最終得到電梯系統安全狀況的綜合得分,進而劃分安全評價等級,得到電梯系統安全評價的結論。通過將該模型與標準bp模型進行對比,結果表明pso-bp模型比標準bp模型的準確率要提高10%,pso-bp有效克服了bp神經網絡的缺點。

在評價電梯安全風險程度中,針對bp神經網絡收斂速度慢、易陷入局部最優的缺點,提出了基于層次分析法(ahp)與粒子群優化bp神經網絡(pso-bp)的電梯安全評價方法。首先利用層次分析法建立了電梯系統安全評價體系,確定電梯系統安全評價體系中各子系統及各指標的權重,再結合實際經驗,根據安全規范構造各指標的風險值。通過bp神經網絡建立回歸模型,并采用粒子群算法對模型的權重和閥值進行優化,選取電梯系統的11個權重比較大的影響因素的風險值作為pso-bp的輸入,最終得到電梯系統安全狀況的綜合得分,進而劃分安全評價等級,得到電梯系統安全評價的結論。通過將該模型與標準bp模型進行對比,結果表明pso-bp模型比標準bp模型的準確率要提高10%,pso-bp有效克服了bp神經網絡的缺點。