人工神经网络评价法
各种评价方法统计
第一种模糊评价方法：内燃机性能评价。
第二种数据包络分析法人工神经网络评价法思想与原理人工神经网络是模仿生物神经网络功能的一种经验模型，输入和输出之间的变换关系一般是非线性的。
首先根据输入的信息尽力神经元，通过学习规则或自组织等过程建立相应的非线性数学模型，并不断进行修正，是输出结果与实际值之间的差距不断缩小。
人工神经网络通过样本的“学习和培训”，可记忆客观事物在空间、时间方面比较复杂的关系。
由于人工神经网络本身具有非线性的特点，且在应用中只需对神经网络进行专门问题的样本训练，它能够把问题的特征反映在神经元之间相互关系的权中，所以，把实际问题特征参数输入后，神经网络输出端就能给出解决问题的结果。
神经网络的特点是，神经网络将信息或知识分布储存在大量的神经元或整个系统中。
它具有全息联想的特征，具有高速运算的能力，具有很强的适应能力，具有自学习、自组织的潜力。
他能根据历史数据通过学习和训练能找出输入和输出之间的内在联系，从而能得出问题的解。
另外，他有较强的容错能力，能够处理那些有噪声或不完全的数据。
部分节点不参与运算，也不会对整个系统的性能造成太大的影响。
反向传播（Back Propagation，BP）神经网络是由Rumelhart等人于1985年提出的一种很有影响的神经元模型，它是一种多层次反馈性模型，使用的石油“导师”的学习算法。
有广阔的应用前景。
模型和步骤处理单元，或称之为神经元，是神经网络的最基本组成部分。
一个神经网络系统中有许多处理单元，每个处理单元的具体操作步骤都是从其相邻的其他单元中接受输入，然后产生出输出送到与其相邻的单元中去。
神经网络的处理单元可以分为三种类型：输入单元、输出单元和隐含单元。
输入单元是从外界环境接受信息，输出单元则给出神经网络系统对外界环境的作用，这两种处理单元与外界都有直接的联系。
隐含单元则处于神经网络之中，他不与外界产生直接的联系。
它从网络内不接受输入信息，是哟产生的输出则制作能够用于神经网络系统中的其他处理单元。
环境风险评价原理方法与案例
案例五：某建设项目环境风险评价
总结词
科学预测，合理规避
详细描述
对某建设项目的施工期和运营期可能产生的环境风险进行科学预测，提出合理规 避和降低风险的措施，确保项目建设和运营的可持续发展。
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案例三：某流域环境风险评价
总结词
系统研究，综合治理
详细描述
对某流域的水质、生态系统和人类活 动进行系统研究，识别流域内的环境 风险源，提出综合治理方案，降低流 域环境风险。
案例四：某城市环境风险评价
总结词
以人为本，预防为主
详细描述
针对某城市的环境状况和潜在风险源进行全面调查和分析，提出针对性的预防和控制措施，保障城市居民的健康 和安全。
详细描述
风险预测需要考虑多种因素，如气象条件、地形地貌、污染物性质和扩散模式等，以提供更加准确和 可靠的风险预测结果。
风险控制
总结词
风险控制是环境风险评价的最终目的，旨在提出有效的预防和应对措施，降低或消除潜 在环境风险对环境和人类健康的影响。
详细描述
风险控制包括制定应急预案、采取工程技术和管理措施等手段，以确保项目建设和运营 过程中的环境安全。
评价方法与技术
评价方法
环境风险评价的方法包括定性评价、 定量评价和半定量评价等。
技术手段
包括风险识别技术、暴露评估技术、 影响预测技术、风险管理技术等。
02
环境风险评价原理
风险识别
总结词
风险识别是环境风险评价的第一步，旨在找出可能对环境和人类健康造成危害的因素。
详细描述
风险识别主要通过资料收集、现场调查和专家咨询等方法，全面了解项目建设和运营过程中可能产生的环境污染 、生态破坏和人体健康影响。
人工智能辅助环境影响评价
人工智能辅助环境影响评价摘要：由于我国目前环境评价工作者在环境评价的编制过程中面临着诸多问题，如时间紧、压力大、任务重等，所以将人工智能技术对环境评价编制领域进行辅助，通过人工智能对环境评价的全流程加以归类，并在一定程度上可以减轻工作人员的压力。
为此，本文主要对人工智能辅助环境影响评价展开探讨，希望可以使环境评价编制的质量与精确度有所提升。
关键词：人工智能；环境影响评价；应用引言人工智能相对于人类而言，有着极强的工作精度、工作强度以及工作速度，目前已经在自动驾驶、图像识别等诸多领域获得一定的进步。
环境影响评价需要对将要开工的项目依照相关法律法规的要求制定环境评价报告，但从事环境评价的工作人员通常会面临工作时间紧、工作任务繁重等一系列问题，对环境评价从业人员自身的健康造成一定的影响。
同时由于环境评价报告在编制时会出现许多规范性、常识性的工作，如果在人工智能的辅助下，可以有效减轻环境评价工作人员的工作量，让其可以全身心投入到项目的具体内容中，进而使得环境评价报告的质量有所提升，并促进建设项目编制的效率。
一、环境影响评价的意义与现状60年代末的美国首先兴起环境影响评价技术，目前已经在世界范围内所普及，基于单项要素的环境影响评价技术愈发成熟，但是综合评价技术正在发展进程中。
环境影响评价作为开工项目可行性研究的关键内容，在1979年所出台的《环境保护法》中明确提出建设项目的环境影响评价制度，并且这项工作在我国具有一定的法律强制性，同时也是项目在建设工程中一项必不可少的环节。
伴随着可持续发展战略的全面贯彻，对环境影响评价工作提出了全新的要求，如今的环境评价工作通常依靠于评价工作者的手工完成，对于计算机辅助环境影响评价工作被单项要素评价所涵盖。
就比如国家环保总局所推出的地面水导则环境影响评价辅助工具，主要是依照单项技术导则中得HJ/2.2与SJ/2.3进行开发的工具，可以是单项因素评价质量有所提高，但是却难以满足急需开工项目分析以及环境综合评价所提出的需求。
综合评价方法综述
现代综合评价方法综述张晶管理科学与工程现代综合评价方法综述摘要:将现代综合评价方法归纳、分类，讨论了各方法的原理、优缺点及适用领域，并提出综合评价方法研究的趋势及存在问题。
0引言评价是人类社会中一项经常性的、极为重要的认识活动。
对一个事物的评价常常要涉及多个因素或多个指标,评价是在多因素相互作用下的一种综合判断。
综合评价概指对以多属性体系结构描述的对象系统作出全局性、整体性的评价,即对评价对象的全体，根据所给的条件，采用一定的方法给每个评价对象赋予一个评价值，再据此择优或排序。
1现代综合评价方法分类及基本方法评价方法的分类很多，按照评价与所使用信息特征的关系，可分为基于数据的分析、基于模型的评价、基于专家知识的评价以及基于数据、模型、专家知识的评价。
由于本文的定位是现代综合评价方法，根据各评价方法所依据的理论基础，把综合评价方法大致分为四大类：1.1 专家评价方法1。
1.1 专家打分评判法专家评分法是出现较早且应用较广的一种评价方法。
它是在定量和定性分析的基础上，以打分等方式做出定量评价，其结果具有数理统计特性。
主要步骤是：首先根据评价对象的具体情况选定评价指标，对每个指标均定出评价等级,每个等级的标准用分值表示；然后以此为基准，由专家对评价对象进行分析和评价，确定各个指标的分值;最后采用加法评分法、加权评分法、连乘评分法或加乘评分法求出各评价对象的总分值,从而得到评价结果。
专家评分法的最大优点是，在缺乏足够统计数据和原始资料的情况下，可以做出定量估价，专家评价法具有使用简单、直观性强的特点。
但专家评价的准确程度，主要取决于专家的阅历经验以及知识的广度和深度,主观性极强，并且其理论性与系统性不强，一般情况下难以保证评价结果的客观性和准确性。
1.2 运筹学与其他数学方法1。
2。
1 层次分析法（AHP）层次分析法（AHP）是1973年美国学者T。
L。
Saaty最早提出的，经过多年的发展现已成为一种较为成熟的，一种定性与定量分析相结合的多准则决策方法。
综合水质评价方法概述
综合水质评价方法概述目前在综合水质评价中应用较多典型评价方法包括：单因子评价法、污染指数法、模糊数学评价法、灰色系统评价法、层次分析评价法、物源分析评价法、人工神经网络评价法，以及水质标识指数评价法。
单因子评价法单因子评价法是分别将各个水质标准规定的水质指标进行对比分析，在所有参与综合水质评价的水质指标中，选择水质最差的单项指标所属类别来确定所属水域综合水质类别；单因子指数评价计算简单，且可清晰判断出主要污染因子及其主要污染区水域。
我国在水质监测公报中，便采用了单因子评价水体综合水质。
单因子指数P由一位整数、小数点后二位或三位有效数字组成，表示为：XP i3XX12式中：X1————第i项水质指标的水质类别；X2————监测数据在X1类水质变化区间中所处位置根据公式按四舍五入的原则计算确定。
X3————水质类别与功能区划设定类别的比较结果，视评价指标的污染程度，X3为一位或两位有效数字。
根据Pi的数值可以确定水质类别、水质数据、水环境功能区类别，可以比较水质的污染程度，Pi 越大，水质越差，污染越严重，如果Pi大于6.0，水质劣于V类水。
单因子评价法，优点：是简单、易操作。
缺点：但单因子评价中污染因子占100％权重，其余因子权重为零，而随水质监测结果不断变化，浓度越大权重越大，随意性较大，不去考虑各因子对水环境影响的差异性，会忽略很多有用的信息，具有一定的局限性。
污染指数法污染指数法的基本思想是：①针对单项水质指标，将其实测值与对应的水环境功能区类别与水质标准相比，形成单项污染指数；②对所有参与综合水质评价的单项水质指标，将各指标的单项污染指数通过算数平均、加权平均、连乘及指数等各种数学方法得到一个综合指数，来评价综合水质。
优点：指数法综合评价对水质描述是定量的，只要项目、标准、监测结果可靠，综合评价从总体上来讲是能基本反映污染的性质和程度的。
并且对于全国流域尺度而言，污染指数法计算简便，便于进行不同水系之间或同一水系不同时问上的基本污染状况和变化的比较。
工艺创新绩效评价的人工神经网络方法
第２ 卷 第 １期 ８ ２
２０ 年 １ 月 ０６ ２
武 汉 理 大 学 学 报 ・ 息 ｊ 理 工 程 版 信 ． ＿ 管
Ｊ Ｕ Ｎ ＬＯ Ｕ （ Ｆ Ｒ Ａ 、 Ｎ＆Ｍ Ｎ Ｇ Ｍ Ｎ 、 Ｎ ＩＥ ＲＮ ） Ｏ Ｒ Ａ ＦＷ Ｔ Ｉ Ｏ Ｍ ｑＯ Ｎ Ｉ Ａ Ａ Ｅ Ｅ Ｅ ＧＮ Ｅ ＩＧ Ｉ
维普资讯
第２ ８卷
第ｌ ２期
刘 介明 ， ： 等 工艺 创新绩效 评价的人工神经 网络方法
６ ３
具有 很 强 的学 习和 自适应 能力 。人 工神 经 网络有
Ｂ Ｐ模型的学习过程 由 ４个子过程 曲 组成：
输入模 式 由输 入层 经 中 间层 向输 出层 的 “ 入模 输
摘
要： 首先建立 ｒ 套评价工艺创 新绩效 的指标体系 ， 一 然后运用人工 神经 网络 的原理与方法 ， 建立 了工艺创
新绩效评价 的 Ａ Ｎ模 型， Ｎ 并介绍 Ｊ 种方法的运用 。 ， 该
关键 词 ： 工艺创新绩效 ； 评价指标体系 ； 人工 神经 阚络方法
中 图 法 分 类 号 ：４ ６ ３ Ｆ ０ ． 文 献标 识 码 ： Ａ
３ 人 工 神 经 网 络 方 法
３ １ 人工神 经 元网络 ．
工艺创新对社会贡献ｌ Ｘ。 率（ ２）
Ｘ． ） 社 ｌ 工艺创新对改善环境状况 的作用 （ ２ Ａ
效益 工艺创新对合理利用资源 的作用 （ ）
工艺创新绩效评价 的方法很 多， 但难题之一
是各 评价指标 权 重 的确 定 。运用人 工神 经元 网络
工艺创新对社会相关产 品的带动作用 （ ） Ｘ
（Ｎ ） Ａ Ｎ 与专家系统 （ ｓ 相结合 的方法 ， Ｅ） 可以较好 地解 决这一 问题 。 人工神经元网络是生理学上的真实人脑神经 网络的结构和功能 ， 以及若干基本特性 的某种理
基于AHP的动态模糊评价法在科技人力资源竞争力评价中的应用
基于AHP的动态模糊评价法在科技人力资源竞争力评价中的应用摘要文章分析了科技人力资源竞争力评价方法选择的特殊要求，在对当前现有的评价方法进行述评的基础上，提出了基于ahp （层次分析法）的动态模糊评价法。
关键词科技人力资源竞争力评价动态模糊评价法0 引言科技人力资源指的是实际从事或有潜力从事系统性科学和技术知识的产生、促进、传播和应用活动的人力资源。
我国的科技人力资源包括科技活动人员、专业技术人员、研究与试验（r&d）人员等三类。
①科技人力资源竞争力是指科技人力资源自身拥有的综合竞争力，包括规模、结构、科技投入、科技产出、科技创新和科技环境支撑等。
②科技人力资源综合竞争力与区域科技创新、经济发展和综合实力密切相关，其综合竞争力强弱直接关系着一个地区的整体经济发展和社会进步。
所以如何正确评价科技人力资源的竞争力，直接关系到能否将科技人力资源优化配置以及充分利用，从而促进经济的发展和社会的进步。
1 科技人力资源竞争力评价方法的选择要求科技人力资源竞争力评价方法虽然有很多，但对其的选择并不是主观随意的。
在选择评价方法过程中，应遵循一定的原则，包括一般原则与特殊原则（特定评价对象对评价方法的特殊要求）。
评价方法选择的一般原则包括：科学性原则、③系统性原则、可比性原则、④可行性原则等。
由于科技人力资源自身的复杂性与发展性，科技人力资源竞争力的评价方法的选择除了要考虑以上一般原则外，还有其自身的特殊要求。
1.1 综合性由于科技人力资源竞争力涉及到规模、结构、科技投入、科技产出、科技创新、科技环境支撑等多种因素，因此在对其进行评价时，一方面要全面、系统地而不能孤立地单从某一个方面对科技人力资源竞争力进行评价；另一方面要尽量地多考虑与之相关联的一切因素，做到综合分析，统筹兼顾。
只有这样，才能完整、准确地去评价一个国家或地区的科技人力资源竞争力的强弱。
1.2 模糊性在对科技人力资源竞争力进行定性分析过程中，会遇到具有很强不明确性的概念，比如科技环境支撑的好与坏、创新能力的高与低等。
数学建模 四大模型总结
四类基本模型1 优化模型1.1 数学规划模型线性规划、整数线性规划、非线性规划、多目标规划、动态规划。
1.2 微分方程组模型阻滞增长模型、SARS 传播模型。
1.3 图论与网络优化问题最短路径问题、网络最大流问题、最小费用最大流问题、最小生成树问题(MST)、旅行商问题(TSP)、图的着色问题。
1.4 概率模型决策模型、随机存储模型、随机人口模型、报童问题、Markov 链模型。
1.5 组合优化经典问题● 多维背包问题(MKP)背包问题：n 个物品，对物品i ，体积为i w ，背包容量为W 。
如何将尽可能多的物品装入背包。
多维背包问题：n 个物品，对物品i ，价值为i p ，体积为i w ，背包容量为W 。
如何选取物品装入背包，是背包中物品的总价值最大。
多维背包问题在实际中的应用有：资源分配、货物装载和存储分配等问题。
该问题属于NP 难问题。
● 二维指派问题(QAP)工作指派问题：n 个工作可以由n 个工人分别完成。
工人i 完成工作j 的时间为ij d 。
如何安排使总工作时间最小。
二维指派问题（常以机器布局问题为例）：n 台机器要布置在n 个地方，机器i 与k 之间的物流量为ik f ，位置j 与l 之间的距离为jl d ，如何布置使费用最小。
二维指派问题在实际中的应用有：校园建筑物的布局、医院科室的安排、成组技术中加工中心的组成问题等。
● 旅行商问题(TSP)旅行商问题：有n 个城市，城市i 与j 之间的距离为ij d ，找一条经过n 个城市的巡回（每个城市经过且只经过一次，最后回到出发点），使得总路程最小。
● 车辆路径问题(VRP)车辆路径问题（也称车辆计划）：已知n 个客户的位置坐标和货物需求，在可供使用车辆数量及运载能力条件的约束下，每辆车都从起点出发，完成若干客户点的运送任务后再回到起点，要求以最少的车辆数、最小的车辆总行程完成货物的派送任务。
TSP 问题是VRP 问题的特例。
● 车间作业调度问题(JSP)车间调度问题：存在j 个工作和m 台机器，每个工作由一系列操作组成，操作的执行次序遵循严格的串行顺序，在特定的时间每个操作需要一台特定的机器完成，每台机器在同一时刻不能同时完成不同的工作，同一时刻同一工作的各个操作不能并发执行。
神经网络模型评估指南
神经网络模型评估指南引言：随着人工智能技术的快速发展，神经网络模型成为了解决复杂问题的重要工具。
然而，如何评估神经网络模型的性能和稳定性却是一个关键的问题。
本文将为大家介绍一些神经网络模型评估的指南，帮助读者更好地理解和应用这一技术。
一、数据集的选择数据集是神经网络模型评估的基础。
在选择数据集时，应确保其具有代表性、多样性和充分性。
代表性意味着数据集应能够真实反映出模型在实际应用场景中可能遇到的各种情况。
多样性则要求数据集中包含不同类别、不同属性的样本，以确保模型能够适应各种情况。
充分性则要求数据集的规模足够大，以避免模型过拟合或欠拟合的问题。
二、模型性能评估指标在评估模型性能时，需要选择合适的指标来衡量模型的准确性和稳定性。
常用的指标包括准确率、精确率、召回率、F1值等。
准确率是指模型正确预测的样本占总样本数的比例，精确率是指模型预测为正例的样本中实际为正例的比例，召回率是指模型正确预测为正例的样本占实际正例样本的比例，F1值是精确率和召回率的调和平均值。
根据具体问题的需求，选择适当的指标进行评估。
三、交叉验证为了减小模型评估的偶然性，交叉验证是一种常用的方法。
交叉验证将数据集分为训练集和验证集，多次进行训练和验证，最终得到模型的平均性能。
常用的交叉验证方法包括K折交叉验证和留一交叉验证。
K折交叉验证将数据集分为K个子集，每次使用K-1个子集进行训练，剩下的一个子集进行验证，重复K次后取平均值。
留一交叉验证则是将每个样本单独作为验证集，其余样本作为训练集，重复N次后取平均值。
通过交叉验证可以更准确地评估模型的性能。
四、模型泛化能力模型的泛化能力是指模型对未见过的数据的适应能力。
为了评估模型的泛化能力，可以使用测试集进行验证。
测试集是与训练集和验证集不重复的数据集，用于模拟模型在实际应用中的表现。
通过测试集的评估，可以判断模型是否过拟合或欠拟合，以及模型在不同数据集上的性能表现。
五、模型调优在模型评估过程中，如果发现模型性能不佳，可以尝试进行模型调优。
用L-M法改进的BP神经网络评价边坡稳定性
ｊ １ ．
图 ３ 全局误差 Ｅ随训练次数下降 曲线
通过 表 ２Ｂ Ｐ网络 计 算 结 果 与边 坡 实 际状 态 的 比 较 ， 以看 出 Ｂ 可 Ｐ网络 预 测 结果 是 可 靠 的 ， 全 系数 相 安
一 竭
～
对误差控制在 ２ 以内， 边坡状态预测 的准确率达到了 １０ 。可见， Ｍ 法改进 的 Ｂ ０ Ｉ ， Ｐ神经网络能够在较短 的 时间学 习之后 ， 确地 预 测 边坡 的稳 定 性 ， 准 而且 精 度 也完 全满 足要求 。
由 Ｋ ｌ ｇ ｒｖ 理 （ 续 函数 表 示定 理 ）４ 知 ， ｏｍｏ ｏｏ 定 连 ｌ可 ｊ 任 一 连续 函数 或 映 射 可 由一 个 三 层 神 经 网络 来 实 现 。 根 据工 程实 际应 用 ， 用 含有 一个 隐含层 的三层 神 经网 采 络 。输 入层 节 点设 为 ６ ， 个 分别 表示 影响 边坡稳 定性 的 ６ 参数 （ 度、 个 重 内聚力 、 内摩 擦 角 、 坡 角 、 坡 高 度 、 边 边 孔 隙压 力 ｔ）输 出层 节点设 为 ２个 ， ｇ； 分别代 表边 坡 安全 系数 和边坡 状态 （ａ坡 状 态 １代 表 稳定 ， 表 破 坏 ） ｉ ０代 。
一
层处理 ， 并传向输出层计算实际输出值， 此为网络应用 时的实现过程 ； 第二阶段为误差反向传播过程， 是在输 出层未得到期望的输出值时 ， 逐层递归地计算实际输出
与期望输 出之差 ， 据此调节权 值， 此为 Ｂ Ｐ网络权值 的
学习和训练过 程。这两个过程 反复运行， 使得误差最 小 ， 至达到要 求 ， 直 网络 学习过 程结束 。
２ １ 年第 １ 期 Ｏ１ （ ）
的负 梯度 方 向 ， 而是 允许误 差 沿着 恶化 的方 向进行搜 索， 同时通过 自 适应调整来优化网络权值 ， 网络能够 使 有效 收敛 ， 大大 提高 了网 络的收 敛速 度和泛 化 能力 。应
基于粗糙集-人工神经网络的建筑施工安全评价及应用
第 ｌ 期
袁 宁 等 ： 于 粗糙 集一 工 神 经 网络 的 建 筑 施 工 安 全 评 价 及 应 用 基 人
误 差 反 向传 播
６ １
进 行 有效 的分 析 ， 若输 入 数据 过多 ， 但 则会 导致 神 经 网络 收敛 速 度 慢 ， 误 差 函 数 易 陷入 局 部 极 小 值 。 且
一
一
Ｘ 一
工 神经 网络两 种方 法相结 合 ， 立基 于粗 糙集一 工 建 人
神 经 网络 的 建筑施 工 安 全 评 价模 型 ， 有 效地 解决 可
输 入 隐 含层 信 息 正 向传 播
建 筑 施工 过 程 中不 安全 因素 多 、 干扰数 据 多 的问题 。
１ 基 于 粗 糙 集一 工 神 经 网 络 的 建 筑 人
Ａｂｓｒ ｃ ：Ｓａ ｅ ｙ ｃ ｉｅ ｉ ｙ ｔ ｍ ｏ ｏ ｔｕｃ ｉ ｎ ｔ ｃ ｎｏ ｏ ｓ ｅ ｔ ｂｌｓ ｅ ｎ ｔ ｓｓ ｏ ｈ ｅ ｔ ｒ ｓ ｏ ｔａ ｔ ｆ ｔ ｒｔ ｒａ ｓ ｓ ｅ ｆ ｒ ｃ ｎｓ ｒ ｔｏ ｅ ｈ ｌ ｇｙ ｉ ｓ ａ ｉ ｈ ｄ ｏ ｈｅ ｂａ ｉ ｆ ｔ ｅ ｆ ａ ｕ ｅ ｆ ｃ ｎｓ ｒ ｔｏ ｅ ｈｎ ｌ ｇ ｒ ｅ ｕ ｅ ｆ ｏ ｏ ｔ ｕｃ ｉ ｎ ｔ ｃ ｏ ｏ ｙ ｐ ｏｃ ｄ ｒ ， ｒ ｍ ｔ ｓ ｅ ｔ ｆ ｐｅ ｐｌ ｍ ａ ｈ ｎｅ， ｎｖ ｒ ｎｍｅ ｔ ａ ｍａ ａ ｅ ｎ ． ｈｅ ａ ｐ ｃ ｓ ｏ ｏ ｅ， ｃ ｉ ｅ ｉｏ ｎ ｎｄ ｎ ｇ ｍｅ ｔ Ｔｈｅ ｓ ｆ ｔ ｖ ｌ ａ ｉ ｓ ｐ ｏｃ ｓ ｅ ｙ ｔ ｏ ａ ｅ ｙ ｅ ａ ｕ ｔｏｎ ｉ ｒ ｅ ｓ ｄ ｂ ｈｅ ｃ ｍｂｉ ａ ｉ ｎ ｏ ｏ ｇｈ ｓ ｔ ｎｄ ａ ｔｆｃａ ｕｒ ｌｎ ｔ ｎ ｔｏ ｆｒ ｕ ｅ ｓａ ｒ ｉｉｉ ｌｎｅ ａ ｅ ｗｏｒ ． ｉｓ ， ｋ Ａｔｆｒ ｔ ｔ ｘｐ ｒ ｖ ｌ ａ ｉ ｎ ｍｅ ｈｏ ｓ ｃ ｍｂｉ ｅ ｔ ｏ ｇｈ ｓ ｔ ｔ ｌ ｍｅ ｔｅ ｅ ｔｅ ａ ｕ ｔｏ ｔ ｄ ｉ ｏ ｎ ｄ ｗｉｈ ｒ ｕ ｅ ｓ，ｈｅ ｅｅ ｎ ｓ ｏｆｓ ｆ ｔ ｒｔ ｒａ ａ ｅ ｒ ｄ ｅ ａ ｔ ｏ ｅ ｅ ｅ ｎ ｓ ｔ ａ ｎ ｌ ｅ ｅ ｔ ｅ ｃ ｎｓ ｒ ｃ ｉ ｎ ｓ ｆ ｔ ｒ ｅ ｅ ｍ ｉ ｄ Ｔｈ ｎ，ｔ ｖ ｌ ａ ｉ ｎ ｉ ｘｅ ｅ ｈｅ ｃ ｒ ｌ ｍｅ ｔ ｈ ｔｉ ｆｕ ｎｃ ｈ ｏ ｔ ｕ ｔｏ ａ ｅ ｙ ａ ｅ ｄ ｔ ｒ ｎｅ ． ｅ ｈｅ ｅ ａ ｕ ｔｏ ｎｄｅ ｓ ｒ － ｄｕ ｅ ｏ ｈ ｓ ｔ ｒ ｓ ｄ ｆ ｈ ｒ ａ ｍ ｅ ｎ ａ ｃ ｌ ｔｏ ｒ ｉｉ ｉｌｎｅ ｒ ｌｎｅ ｗｏ ｋ． Ｔｈ ｅ ｕｌｓ ｃ ｄ ｂｙ ｒ ｕｇ ｅ ｓ ａ ｅ ｕ ｅ ｏｒ ｔ ｅ ｔ ｅ ｔ ｎｔ ａ ｄ ｃ ｌ ｕ ａ ｉｎ ｂｙ ａ ｔｆｃａ ｕ ａ ｔ ｒ ｅ ｒ ｓ ｔ ｓ ｗ ｈａ ｈ ｒ ｄ ｃ ｉ ｎ ｖ ｌ ｅ ｙ ａ ｔｆｃａ ｕｒ ｌｎｅ ｗｏ ｋ ａ ｔ ｒｔ ａ ｎ ｎｇ ａ ｅ ｓｍ ｉ ｒ ｔ ｈ ｏ ｅ ｉａ ｌ ｅ ， ｈｏ ｔ ｔｔ ｅ ｐ ｅ ｉｔｏ ａ ｕ ｓ ｂ ｒ ｉｉｉ ｌｎｅ ａ ｔ ｒ ｆｅ ｒ ｉ ｉ ｒ ｉ ｌ Ｏ ｔ ｅ ｒ ｔｃ ｌｖａ ｕ ｓ ａ ｉ ｄｉａ ｉ ｈ ｔｔ ｓｅ ａ ｕ ｔｏｎ ｍ ｏ ｅ ｓ ｒ ｔｏ ｌ ｙ ｉ ｈｅ ｓ ｆ ｔ ｖａ ｕ ｔｏｎ ｏ ｏ ｔ ｕｃ ｉ ｅ ｈｎ ｏ ｙ ｎ ｃ ｔｎｇ ｔ ａ ｈｉ ｖ ｌ ａ ｉ ｄ ｌｈａ ａ ｉ ｎａ ｉ ｎ ｔ ａ ｅ ｙ ｅ ｌ ａ ｉ ｆｃ ｎｓ ｒ ｔｏｎ ｔ ｃ ｏｌ ｇ ． ｔ
BP神经网络综合评价法
BP神经⽹络综合评价法
BP神经⽹络综合评价法是⼀种交互式的评价⽅法，⼀种既能避免⼈为计取权重的不精确性, ⼜能避免相关系数求解的复杂性,还能对数量较⼤且指标更多的实例进⾏综合评价的⽅法,它可以根据⽤户期望的输出不断修改指标的权值，直到⽤户满意为⽌。
因此，⼀般来说，⼈⼯神经⽹络评价⽅法得到的结果会更符合实际情况。
BP神经⽹络是⼀种典型的多层前向神经⽹络，由输⼊层、隐,层和输出层组成，层与层之间采⽤全部连接⽅式，同层节点之间不存在相互连接，其中输⼊层节点仅在信号输⼊作⽤，输出层节点起线性加权作⽤，隐层节点负责对信息进⾏最主要的数学处理。
不失⼀般性，设输
⼊层有 M 个节点，隐层有L个节点，输出层有P个节点，样本数为N，输⼊向量为，为隐层节点与输⼊层节点的连接权值，则隐层节点的输⼊和输出分别为：
隐层节点的激励函数⼀般选取双曲正切函数或型函数等⾮线性函数，⽽输⼊层节点的激励函数⼀般选取等⽐喻出的线性函数。
⽽输
出层节点与隐层节点的连接权值为，则输⼊层节点的输出为：
采⽤算法对⽹络进⾏训练。
算法是⾮线性最⼩⼆乘⽆约束优化算法，其本质是⾼斯-⽜顿法的改进⽅式，具有⼆阶收敛速度，既具有⾼斯-⽜顿法的局部收敛⽅式，⼜具有梯度下降法的全局收敛特性。
基于BP神经网络对学生学习专业课程效果的评价
基于BP神经网络对学生学习专业课程效果的评价摘要本文从学习一门专业课程效果的评价现状，分析得到采用BP神经网络的原理用于课程效果评价是理想的。
通过建立BP神经网络的课程效果评价模型结构，并在MATLAB系统上对样本数据进行仿真实现，最后进行数据验证。
结果表明，应用人工神经网络对课程效果进行评价，排除了专家主观因素对在评价效果的影响，能够获得客观满意的评价结果，具有广泛的适用性。
关键词专业课程 BP 神经网络效果评价随着我国高等教育的迅猛发展，学校办学质量也日益被重视，作为检验学生掌握知识的一个因素，学习效果也被人们关注，它反应出学生对知识的掌握程度以及教师教学成果和管理的优劣。
当然，有许多因素同时影响着教学效果，并且各自占有的影响比重是不同的，因此，我们在评估度量学生学习效果时，很难用数学解析表达式来对其进行表示，显然，这是一个典型的非线性的几何问题[1]。
目前，还没有一个公认的、理想的学习效果评价体系，因此，寻找一个简单、优化、客观的学习效果评价方法是相当必要的。
从现有的研究状况来看，学习效果评价主要集中在两个方面，一是对学习效果评价体系中的内容的研究，二是对体系中各个指标确定后，如何最终评定学习效果等级方法的研究.1．学生学习某一门课程效果评价体系的研究现状1.1学习效果评价内容的研究我们知道，学生的学习和其自身的发展是一个没有丝毫中断的过程，并且学生学习和其成长生活环境不拘一格，所以将评价指标置于学生学习过程中，从过程管理的层面分析，多因素相互作用和多环节的综合体现于整个教学过程，因此，我们若要对来自不同学科分类，不同性质课程、不同学习环节、不同学习对象的学习效果进行对比，将会非常困难。
基于以上原因，我们必须要从最能直接反映学习效果并有共性的基本因素等方面去设计评价体系，这样才具有一定的实际可操作性。
以下几类要素常应用于现有的学习效果评价体系中：（1）学习态度：学习是否认真投入，预习是否及时，作业完成是否认真。
人工神经网络评价法
人工神经网络评价法
评价法的过程主要包括数据预处理、网络训练与测试、性能度量和模型选择几个关键步骤。
首先进行数据预处理，包括数据的清洗、归一化、特征选择等操作。
清洗数据是为了去除异常值和噪声，从而提高数据的质量。
归一化是将数据映射到一个统一的区间，以消除不同特征之间的数值差异。
特征选择是从原始特征中选择出对问题解决有意义的特征，以减少信息冗余和噪声。
然后进行网络训练与测试。
网络训练是通过反向传播算法来调整网络中的权值和偏置，以使网络的输出误差最小化。
训练过程中需要选择合适的学习速率和迭代次数，以避免过拟合和欠拟合问题。
网络测试是用测试集来评估经过训练的网络模型的性能表现。
接下来进行性能度量，常用的性能度量指标包括准确率、精确率、召回率、F1值等。
准确率用于衡量分类任务的正确率，精确率和召回率用于衡量二分类任务中预测结果的准确程度和覆盖率，F1值是精确率和召回率的调和平均值。
最后进行模型选择，选择合适的网络结构和参数配置。
模型选择可以通过交叉验证、网格和集成学习等方法来进行。
交叉验证是将数据分为训练集和验证集，通过在验证集上的性能表现来选择最优的模型。
网格是通过遍历不同的参数组合来选择最优的参数配置。
集成学习是通过结合多个不同的神经网络模型来提高性能。
基于人工神经网络模型电站燃煤锅炉结渣预测方法评价
基于人工神经网络模型的电站燃煤锅炉结渣预测方法评价摘要：文章以神经网络模型实现预测煤灰结渣情况为手段，通过研究煤灰成分与结渣情况之间的关系来揭示煤的结渣情况，分别采用bp神经网络模型与rbf神经网络模型，同时把两个模型得到的结果进行对比和分析，并通过改变隐藏节点数对收集的现场数据进行训练，对产生的误差进行了分析。
最终可以通过两种神经网络模型的诊断结果来调节锅炉的运行状态，减轻锅炉结渣，延长锅炉正常运行时间。
关键词：煤灰结渣；bp神经网络；rbf神经网络1前言结渣是在锅炉内烟气侧受热面出现的严重影响锅炉正常运行的故障现象，其主要由烟气中夹带的熔化或部分熔化的颗粒碰撞在炉墙，水冷壁或管子上被冷却凝固而形成。
结渣主要以粘稠或熔融的沉淀物形式出现在辐射受热面上，如水冷壁、水排管、防渣管、过热器管排等[1]。
本文为了有效地克服单一指标分类界限过于明显的问题。
采用现研究领域比较广泛采用多指标综合评价方法，利用模糊数学对结渣进行评判，从而可以更好的解决单一指标所造成的分界过于明显和准确率偏低的缺陷[2]~ [3]。
2影响煤灰结渣特性的因素分析灰分是由金属氧化物和非金属氧化物及其盐类组成的复杂物质，以sio2和al2o3为主，主要有fe2o3、cao、mgo、tio2、so3、na2o和k2o等。
可将灰中各氧化物分成两类：一类为酸性氧化物，即sio2、al2o3；另一类为碱性氧化物，即fe2o3、cao、mgo等。
对于灰的结渣性能来说，灰的熔融特性是应特别予以关注的，煤灰没有固定的熔化温度，仅有一个熔化范围。
在锅炉设计中，大多采用软化温度st作为灰的熔点。
根据灰熔点的高低，把煤灰分成易熔、中等熔融、难熔、极难熔。
而灰黏度是表征高温熔融状态下灰的流动特性，通常根据牛顿摩擦定律，采用黏度计测定[4]。
3多指标神经网络模型的建立3.1四种指标综合对比分析(1)硅比gg=sio2×100/(sio2＋cao＋mgo＋当量fe2o3)%(2–1)式中，当量fe2o3＝fe2o3＋1.11feo＋1.43fe。
综合评价方法在文物古建筑开发保护工作中的运用
综合评价方法在文物古建筑开发保护工作中的运用作者：徐翰成孟令辉来源：《收藏与投资》2020年第08期摘要：当下，随着人们对历史文化遗产重视程度的不断提高，文物开发保护工作越来越受到人们的关注。
随着历史遗迹的不断开发，对文物古建筑保护的力度不断加大，评价各类活动对古建筑产生的效果，也应该由原本单一的评价方式逐渐转变为更严谨、科学的综合评价。
关键词：综合评价方法；古建筑保护古建筑作为中国传统文化的载体，具有重要的文化价值。
我国是一个历史悠久的国家，形成了独具特色的中国古建筑体系。
但是，我国古建筑保存现状并不乐观，一方面由于自然风化、地震灾害、雨水侵蚀等自然现象的作用，古建筑结构遭到破坏；另一方面，在旅游开发、工程作业等人为因素的影响下，古建筑受到不同程度的损坏。
随着科技的进步，人们的生产生活方式日新月异，对于古建筑的影响方式也变得复杂多样。
因此，在复杂的评价对象面前，传统单向的评价方式很难满足人们的需求，需用更具科学性的综合评价体系替代或补充传统的评价方法。
文章就当下不同综合评价方法的差异性进行探讨，并根据古建筑的特点，总结出各综合评价方式对古建筑进行评价时的优劣，为今后选择合适的古建筑评价方法提供参考。
一、综合评价方法的理念当今社会，随着人们对世界的认知面不断扩大，知识应用的领域不断延伸，人们需要评价、判断的对象往往信息量巨大，且各个因素之间互相影响，呈现复杂的非线性关系。
这就要求评价者对实际问题的主客观信息进行综合化集成处理。
现代综合评价相较于传统单一的评价方法具有以下特点：（1）在评价过程中，对信息的处理往往不是单一的线性处理，而是借助计算机技术进行综合分析与运算。
（2）在综合评价过程中，指标的运算不仅要考虑各种因素对结果的影响，还要将各种因素之间的交互影响纳入评价体系，使评价体系更具综合性，评价结果也更具合理性。
（3）依据综合评价的规则，将人们的主观感受界定为评价体系中的指标，更加具体客观。
神经网络评价方法
一个并行、分布处理结构，它由处理单元及 其称为联接的无向讯号通道互连而成。这些 处理单元（PE-Processing Element）具有局 部内存，并可以完成局部操作。每个处理单 元有一个单一的输出联接，这个输出可以根 据需要被分成希望个数的许多并行联接，且 这些并行联接都输出相同的信号，即相应处 理单元的信号，信号的大小不因分支的多少 而变化
有利于管理的正确决策有利于调控管理过程调控各项工作使管理达到预期目标有利于检验发展水平学生综合素质评价导向作用诊断作用激励作用交流作用评价的作用评价的作用认识评价问题5w1h搜集整理分析资料方案准则主体选择评价方法建立评价模计算评价综合评价关联矩阵法原理性方法层次分析法评价要素多层次分布模糊综合评判法多评价主体层次分析法ahp模糊综合评判法fce多指标评价方法主观赋权评价法客观赋权评价法灰色关联度法gra理想点法topsis主成分分析法pca对各评价方案作出简要说明
应用实例
基于神经网络的网纹甜瓜外 观等级评价
网纹 甜瓜 外观 等级 分级 标准
试验装置概要
CCD相机
照明装置
网纹甜瓜
神经网络拓扑结构
x1 x2
x10
y1 y2
y3
结果
其判别率为： A级为90％ B级为90％ C级为100％
结束语
神经网络虽已在许多领域应用中取得了广泛的成功，但其 发展还不十分成熟，还有一些问题需进一步研究。比如： 神经计算的基础理论框架以及生理层面的研究仍需深入； 新的模型和结构的研究；神经网络的可理解性问题；神经 网络技术与其他技术更好的结合等。 今后的研究应在充分利用神经网络优点的基础上，关注各 个领域的新方法、新技术，发现它们之间的结合点，取长 补短，并进行有效的融合，从而获得比单一方法更好的效 果。除此之外，还应当加强神经网络基础理论方面的研究 和在实际应用方面的研究，使其在工程应用中进一步发挥 越来越大的作用，应用领域越来越广，应用水平越来越高！
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人工神经网络评价法
人工神经网络评价法第一节思想和原理
在当今社会，有许多选择或决策问题。
通过分析各种影响因素，建立相应的数学模型，通过求解最优解得到最优方案。
由于数学模型的强条件限制，最优方案与实际存在较大误差。
只有重新分析各种因素，重新建立模型，重复性工作很多，一些以前的经验知识不能
得到充分利用。
为了解决这些问题，人们提出了神经网络模拟人脑的工作原理，建立了一
个能够“学习”的模型，并积累和充分利用经验知识，从而使最佳解与实际值之间的误差
最小化。
这种解决问题的方法通常被称为人工神经网络。
人工神经网络主要是由大量与自然神经细胞类似的人工神经元互联而成的网络。
各种
实验与研究表明：人类的大脑中存在着由巨量神经元细胞结合而成的神经网络，而且神经
元之间以某种形式相互联系。
人工神经网络的工作原理大致模拟人脑的工作原理，它主要
根据所提供的数据，通过学习和训练，找出输入与输出之间的内在联系，从而求取问题的解。
人工神经网络反映了人脑功能的基本特性，但并不是生物神经系统的逼真描述，只是
一定层次和程度上的模仿和简化。
强调大量神经元之间的协同作用和通过学习的方法解决
问题是人工神经网络的重要特征。
人工神经网络是一种模拟生物神经网络功能的经验模型。
首先，根据输入信息建立神
经元，通过学习规则或自组织过程建立相应的非线性数学模型，并不断修正，以缩小输出
结果与实际值之间的差距。
通过对样本的“学习和训练”，人工神经网络可以记住客观事
物在空间和时间上的复杂关系。
它可以反映问题的特点，即神经元之间的互连权重。
因此，在输入实际问题的特征参数后，神经网络的输出端可以给出解决问题的结果。
神经网络的特点是，神经网络将信息或知识分布储存在大量的神经元或整个系统中。
它具有全息联想的特征，具有高速运算的能力，具有很强的适应能力，具有
自我学习和自我组织的潜力。
此外，它具有很强的容错性，可以处理噪声或不完整的
数据。
基于人工神经网络的多指标综合评价方法通过神经网络的自学习、自适应能力和强容
错性，建立更加接近人类思维模式的定性和定量相结合的综合评价模型。
训练好的神经网
络把专家的评价思想以连接权的方式赋予于网络上，这样该网络不仅可以模拟专家进行定
量评价，而且避免了评价过程中的人为失误。
由于模型的权值是通过实例学习得到的，这
就避免了人为计取权重和相关系数的主观影响和不确定性。
反向传播（BP）神经网络由Rumelhart等人于1985年提出。
这是一个多层次的反馈
网络。
基于BP神经网络的综合评价方法具有运算速度快、求解效率高、自学习能力强、
适应性广等优点。
它较好地模拟了评价专家的综合评价过程，具有广阔的应用前景。
第二节模型和步骤一、模型介绍
人工神经网络是一种基于生物神经机制研究的智能仿生模型。
处理单元或神经元是神
经网络最基本的部分。
神经网络系统中有许多处理单元。
每个处理单元的具体操作是从其
相邻单元接收输入，然后向其相邻单元生成输出。
神经网络的处理单元可以分为三种类型：输入单元、输出单元和隐含单元。
输入单元
是从外界环境接受信息，输出单元则给出神经网络系统对外界环境的作用。
隐含单元则处
于神经网络之中，它从网络内部接受输入信息，所产生的输出则只作用于神经网络系统中
的其它处理单元。
隐含单元在神经网络中起着极为重要的作用。
原始的神经网络结构仅由输入层和输出层组成。
这种双层神经网络的能力非常有限。
然后，在双层神经网络的基础上，引入中间隐层，形成三层神经网络模型，大大提高了神
经网络的能力。
神经网络的卓越能力来自于神经网络中各神经元之间的连接权。
连接权一般地不能预
先准确地确定，故神经网络应具有学习功能，也即能根据样本模式逐渐调整权值，使神经
网络具有卓越的处理信息的功能。
神经网络的工作过程具有周期性。
每个周期分为两个阶段：工作期和学习期。
在工作
期间，神经元之间的连接权重保持不变，但计算单元的状态发生变化。
这一时期的特点是
速度快，因此也被称为快速过程，这一时期的神经元处于短期记忆中。
在学习期间，每个
计算单元的状态保持不变，但会修改连接权重。
这一阶段要慢得多，所以也被称为慢过程，这一阶段的神经元处于长期记忆中。
对事物的判断分析必须经过一个学习和训练过程。
1949年，hebb率先提出了改变神
经元连接强度的学习规则。
其过程是；将样本（训练）数据赋予输入端，并将网络实际输
出与期望输出相比较，得到误差信号，以此为依据来调整连接权值。
重复此过程，直到收
敛于稳态。
1985年，rumelhart等人提出了误差反向传递学习算法（即bp算法），bp网
络是一种具有三层或三层以上的层次结构网络，相邻上、下层之间各神经元实现权连接，
即下层的每个神经元与上层的每个神经元都实现权连接，而每层各神经元之间无连接。
换
个角度看，bp算法不仅有输入层节点、输出层节点，还可有1个或多个隐含层节点。
对于输入信号，要先向前传播到隐含层节点，经作用函数后，再把隐节点的输出信号传播到输
出节点，最后给出输出结果。
在bp算法中，节点的作用的激励函数通常选取s（sigmoid
函数）型函数。
对于bp模型的输入层神经元，其输出与输入相同。
隐含层和输出层的神
经元的操作规则如下：
BP网络的输入输出关系是一种“多输入多输出”的高度非线性映射关系。
因为一般来说很难写出它的表达式，所以这是一个“黑匣子”。
增加层数主要可以进一步降低误差，提高精度，但同时使网络复杂化，从而增加了网
络权值的训练时间。
事实上，通过增加隐层神经元的数量也可以提高误差精度，其训练效果比增加层数更
容易观察和调整。
因此，一般来说，应首先考虑增加隐藏层中的神经元数量。
隐层单元数的选择是一个复杂的问题。
隐层单元数过少不能识别以前没有看见过的样本，容错性差；但隐层单元数过多，又会使学习时间过长，误差也不一定最佳。
通常做法
是通过对不同神经元数进行训练对比，然后适当地加上一点余量。
BP算法的学习过程包括正向传播和反向传播。
在前向传播过程中，输入信息从输入层通过隐藏层逐层处理，并传输到输出层。
如果输出层不能获得所需的输出，它将转向反向
传播，沿着原始连接通道返回错误信号，并通过修改每层神经元的权重来最小化错误信号。
对多层网络进行训练时，首先要提供一组训练样本，其中的每个样本由输入样本和理
想输
出对组合。
样本的实验输出为预期输出（理想输出），计算出的网络输出为模型输出（实际输出）。
当网络的所有实际输出与理想输出一致时，培训结束。
否则，通过修改权重，网络的理想输出与实际输出是一致的。
假设bp网络每层有n个处理单元，训练集包含m个样本对。
对于第p个学习样本（p=1,2，？，m），节点j的输入和记录为netpj，输出记录为opj，然后：
对于每个输入样本p，网络输出与期望输出(dpj间的误差为：式中dpj表示对第p个
输入样本输出单元j的期望输出。
在BP网络的学习过程中，输出层单元和隐层单元的误差计算是不同的。
bp网络的权值修正公式为：wji=wji(t+ηδpjopj
对于输出节点：δPJ=f'（netpj（dpjcopj）对于输入节点：δPJ=f'
（netpjσδpkwkj）
上式中，引入学习速率η，是为了加快网络的收敛速度，但有时可能产生振荡。
通常权值修正公式中还需加一个惯性参数α，从而有：
在上面的公式中，α是一个常数项，称为潜在因子，它决定了最后一个权重对当前权重更新的影响。
权值修正是在误差反向传播过程中逐层完成的。
由输出层误差修正各输出层单元的连
接权值，再计算相连隐含层单元的误差量，并修正隐含层单元连接权值。
如此继续，整个
网络权值更新一次后，我们说网络经过一个学习周期。
重复此过程，当各个训练模式都满
足要求时，我们说bp网络已学习好了。
在网络的学习过程中，权值会随着迭代而更新，并且通常会收敛。
二、bp网络的学习算法步骤
1.初始化网络和学习参数，如设置网络初始权重矩阵和学习因子η、潜在因子α等；
2、提供训练模式，训练网络，直到满足学习要求；
3.前向传播过程：对于给定的训练模式输入，计算网络的输出模式，并将其与预期模
式进行比较。
如果有错误，执行（4）；否则，返回（2）；
4、反向传播过程：计算同一层单元的误差，修正权值和阈值，返回（2）。