基于bp神经网络论文

问：第一篇提出BP神经网络的论文是哪一篇？

1. 答：最初是86年，Rumelhart和McCelland领导的科学家小组在《平行分布式处理》一书中，对具有非线性连续变换函数的多层感知器的误差反向传播BP算法进行了详尽的分析，实现了Minsky关于多层网络的设想。
   一般引用的话，无需引用第一篇，只需引用介绍BP网络的文献即可。最开始的文献往往理论不完善。反而阅读意义不大。

问：计算机网络技术毕业论文 5000字

1. 答：计算机论文是计算机专业毕业生培养方案中的必修环节。学生通过计算机论文的写作，培养综合运用计算机专业知识去分析并解决实际问题的能力，在以后的工作中学以致用，不过我是没时间写，直接联系的诚梦毕业设计，一切搞定而且品质还很高。

问：建立行业风险模型的具体原则包括哪些行业建模

1. 答：是指：
   结合武进区域经济的实际，对行业进行细分和重组，按照优先选择“产品特征与明细行业解释范围接近”行业的原则，并兼顾“行业风险、管理缓急、建模可行性”等因素，筛选出建模行业大类、明细行业或行业产品关键部件，确定以“锻件制造、医用卫生材料制造、电线电缆制造、轴承制造、化纤长丝制造”等特色行业作为当年建模工作重点。
   “建”——搭建统一模型，突出重点内容
   一是建制度。区国税局制订并下发了《关于建立行业税收管理模型的实施意见（试行）》，通过对行业样本（典型户）调查，掌握行业或行业内重点产品、关键部件的生产工艺流程和生产经营规律。二是建指标。采集相关数据信息，采用投入产出法（物耗）、能耗法、设备生产能力法、工资法、成本结构分析法等，结合行业及第三方信息，形成可用于税收管理的关键要素指标进行监控管理。三是建模型。统一明确建模具体化格式和要求，突出不同行业的生产经营特点和规律、税收风险特征，找出指向性较强、具有该行业特有的指标参数作为建模工作的重点内容。
2. 答：近二十年来,产业集群(Industrial Clusters)已逐渐成为区域经济学,产业经济学等研究领域的热门课题。产业集群提高区域创新能力和企业的竞争优势,同时也暴露了许多不稳定的因素,产业集群的发展面临着巨大的风险。经济学家们对产业集群的风险开展了大量的研究工作,特别是对集群风险成因、风险的表现形式和风险的预防和解决措施做了深入的探讨。这些研究工作为产业集群风险分析提供多层次的研究角度和研究方法;但是这些研究大部分是定性的分析,很难对集群能力面临风险的大小、抵抗风险能力的强弱作出准确的评价。 本课题在借鉴前人研究成果基础上,通过对产业集群主要风险的分析,按照全面、简单、易操作等原则,提炼出评价集群风险的指标体系;并结合灰色理论和BP神经网络构建了产业集群风险的定量评价模型。 灰色预测模型GM(1,1)形式比较简单,可利用较少的数据建立预测模型。建模和计算都很方便,但灰色预测模型预测波动性较大的物理系统的效果并不十分理想,而且预测结果精度随时间的增加逐渐下降。本论文针对上述的GM(1,1)模型的局限性,利用BP神经网络算法进行了改进。 由于非线性系统的预测性能很明显,但其训练神经网络的时候需要以大量的样本数据作为基础。因此BP神经网络针对其特点,在本论文基于灰色预测模型简单算法、建模所需数据较少的特点和BP神经网络具有良好的非线性预测性能的特点出发,将以上两种预测模型有机地结合起来,提出了适用于产业集群风险预测的数学模型。最后结合具体的长沙高新区机械产业集群的实例,用本文所建立的模型进行了风险预测。预测结果表明,该组合模型在充分发挥两种预测模型单独预测时的优点的同时也弱化了它们单调预测时的各自的缺点,而且预测的结果比单一的预测结果具有更高的精度,也更加符合产业集群风险因素的变化趋势。