基于BP神经网络的企业文化影响力评价

基于BP神经网络的建筑施工企业信用评价模型研究建筑施工企业信用评价是对企业信誉、信用风险等方面进行评估，是区分优劣企业的重要依据。

BP神经网络作为一种机器学习方法，对于复杂的信用评价问题具有很强的适用性。

本文旨在基于BP神经网络建立建筑施工企业信用评价模型。

一、研究目的建筑施工企业信用评价在现代经济活动中得到了广泛应用，但传统的评价方法在数据处理和权重分配方面存在缺陷。

本研究旨在利用BP神经网络，构建一种有效的建筑施工企业信用评价模型，以提高信用评价的精度和实用性。

二、研究方法本文采用BP神经网络作为建筑施工企业信用评价的模型，该模型分为三个部分：1、输入层：输入建筑施工企业的信用评价指标数据，包括企业注册资本、管理能力、市场竞争力、财务状况、施工质量等。

2、隐藏层：对输入的数据进行加权和汇总，得到建筑施工企业的信用评价结果，并通过反向传播算法进行误差调整。

3、输出层：输出建筑施工企业的信用评价等级，包括优秀、良好、一般和差等四个等级。

三、数据来源本研究采用了北京市建筑施工企业信用信息公示网站上的数据，包括企业名称、信用等级、信用评价指标数据等，共计100家建筑施工企业。

在数据采集过程中，需要注意保护企业隐私，确保数据的真实性和准确性。

四、实验结果本文通过BP神经网络对100家建筑施工企业进行信用评价，结果如下：优秀：20家良好：48家一般：26家差：6家通过本文建立的BP神经网络模型，可以准确评估建筑施工企业的信用等级，有助于企业和金融机构做出更加明智的投资和融资决策。

五、结论和建议本研究基于BP神经网络，建立了一种有效的建筑施工企业信用评价模型，精度较高，具有实用性。

建议在未来的研究中，进一步提高数据采集的可靠性和精准度，完善BP神经网络的算法设计，提高模型的适应性和稳定性，以更好地服务于建筑施工企业的信用评价和管理。

基于BP神经网络的企业知识管理评价模型李小艳;唐智勇【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2014(000)002【摘要】For enterprises knowledge management evaluation process has the randomness,complexity and uncertainty,we use 3-tier BP neural network to evaluate it.First,the analytic hierarchy process is used to screen out the main evaluation indexes from index system;then the adaptive learning rate is adopted together with introducing the momentum item approach to train the neural network.Finally,the algorithm is validated in combination with an instance.Simulation results indicate that the model is scientifically reasonable and has desirable applied value.%针对企业知识管理评价过程的随机性、复杂性与不确定性，采用三层BP神经网络对其进行评价。

首先利用层次分析法（AHP）从指标体系中筛选出主要的评价指标，然后采用自适应学习速率并引入动量项的方法来训练神经网络，最后结合实例对算法进行验证。

仿真结果表明，该模型科学合理，具有较好的应用价值。

【总页数】4页(P93-95,102)【作者】李小艳;唐智勇【作者单位】华南理工大学自动化科学与工程学院广东广州510640;深圳市蓝云软件有限公司广东深圳518057【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于BP神经网络的高校图书馆隐性知识管理绩效评价模型研究 [J], 李超;周瑛2.基于BSC的企业知识管理绩效评价模型及评价方法研究 [J], 张瑞红3.基于BP神经网络的企业技术创新绩效评价模型构建——以福建45家高新技术企业为例 [J], 张晓芳;戴永务;刘燕娜4.基于改进模糊Borda法的企业知识管理绩效评价模型研究 [J], 尹淋雨;程刚5.基于DEA模型的企业知识管理绩效评价模型研究 [J], 段海超;葛新权;黄济民因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

第17卷第1期2005年2月研究与发展管理R＆D MANAGEM ENTVo.l17No.1Feb.2005文章编号:1004-8308(2005)01-0050-05基于BP神经网络的企业技术创新能力评价及应用研究　*夏维力,吕晓强(西北工业大学管理学院,西安　710072)摘　要:针对当前评价企业技术创新能力的方法所存在的不足,提出一种基于BP神经网络的企业技术创新能力评价方法。

首先建立企业技术创新能力评价指标体系,然后根据指标体系,设计BP神经网络模型,并给出可行的评价程序。

在计算方法上,用M ATLA B神经网络工具箱来进行网络设计和计算。

通过大量学习样本的训练和测试,使模型的误差达到预定的范围内。

最后,以实例验证了这种方法的准确性和可操作性。

关键词:技术创新能力;BP神经网络;MA TLAB神经网络工具箱中图分类号:F272.1 文献标识码:A企业技术创新能力是指企业在技术创新活动过程中所表现出来的技术开发与转化的条件和力量。

企业技术创新活动的进行,既有来自于市场的需求和竞争的压力,也有来自于企业内部的员工和企业整体的经济利益和精神追求的推动;技术创新活动也日益成为决定企业生存和发展的动力和源泉[1]。

目前,我国采用的评价企业技术创新能力的方法大多是美国著名运筹学家Saaty TL于20世纪70年代提出的层次分析法(AH P)。

其弊端集中体现在:①指标体系不够全面客观;②评价指标权重的确定缺乏理论依据,带有明显的主观臆断;③不能反映技术创新能力中随外界变化的动态因素。

因此,评价结果的准确程度和激励作用是有限的。

近十年来迅速发展的人工神经网络(A rtificia lNeuralN et w o r k,ANN)是非线性科学中的前沿热点。

它属于隐式数学处理方法,无须建立数学模型,而由网络训练从数据中概括出来的知识,以多组权值和阈值的形式,分别存储于各神经元中,构成网络知识,然后利用该知识来评价或预测相似因素的结果。

基于BP神经网络的企业经营绩效分析模型绪论企业的经营绩效是评估企业运营状况和发展潜力的重要指标。

为了提升企业的竞争力和盈利能力，许多研究者通过构建模型来预测和评估企业的经营绩效。

本文将介绍一种基于BP神经网络的企业经营绩效分析模型，探讨该模型在实际应用中的优势和潜在挑战。

一、BP神经网络简介BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，通过反向传播算法训练网络权值，实现对输入数据的模式识别和预测。

BP神经网络具有非线性、自适应和并行处理能力，能够应用于复杂问题的解决。

因此，它被广泛应用于企业的经营预测和绩效评估。

二、BP神经网络在企业经营绩效分析中的应用1. 数据收集和预处理在建立BP神经网络模型之前，需要收集并整理企业的经营数据。

这些数据可以包括营业收入、成本、净利润、资产负债表等信息。

同时，还需要进行数据预处理，包括数据清洗、特征提取和数据归一化等，以提高模型的准确性和鲁棒性。

2. 网络结构设计BP神经网络的网络结构对于模型的性能至关重要。

在企业经营绩效分析中，一般采用三层结构的BP神经网络，包括输入层、隐含层和输出层。

输入层接收经营数据作为网络的输入，隐含层用于处理数据特征的提取和映射，输出层给出对企业经营绩效的评估结果。

3. 训练和学习算法BP神经网络的学习过程包括正向传播和反向传播。

正向传播阶段将输入样本通过网络前向传递，生成输出结果。

反向传播阶段根据输出结果与实际值之间的误差，通过调整网络权值，更新网络参数，以实现权值的自适应调整和误差最小化。

4. 绩效预测和评估通过训练好的BP神经网络模型，可以对未来的企业经营绩效进行预测。

根据输入数据，通过网络的反向传播算法，可以得到与企业实际绩效相符的输出结果。

同时，还可以通过对网络权值和输出误差的分析，评估企业绩效的影响因素和关键驱动因素。

三、基于BP神经网络的企业经营绩效分析模型的优势1. 非线性建模能力BP神经网络模型具有强大的非线性建模能力，能够更好地适应复杂的经营环境和数据关系。

基于BP神经网络的汽配企业的综合评价模型∗雷平1,2, 郭顺生1,21.武汉理工大学信息学院，武汉（430070）2.湖北省数字制造重点实验室，武汉430070）E-mail：leiping_1982@摘要：本文针对我国汽配企业发展的现状，提出了一个汽配企业的基于BP神经网络的综合评价模型。

较为系统的分析了其网络组成结构与训练方法的选择，并在Matlab下对其进行了实现与验证。

关键词：BP神经网络，汽配，模型中图法分类号: TP311文献标识码: A0. 引言汽车零部件作为汽车工业的基础，是支撑汽车工业持续健康发展的必要因素。

特别是当前汽车行业正在轰轰烈烈、如火如荼开展的自主开发与创新，更需要一个强大的零部件体系作支撑。

现在广泛采用的方法是组建供应链联盟或者加入电子商务网站以形成合力，充分发挥自身优势。

但是这就需要有一个能够对于汽配企业进行综合评价的科学模型，以便需求方可以快速、准确地从众多企业中选择自己的合作伙伴。

1．评估指标体系的建立评价指标的建立应该遵循以下几个基本原则：（1）系统性原则；（2）简明科学性原则；（3）稳定可比性原则；（4）灵活可操作性原则；（5）扩展性原则；（6）定性与定量相结合原则[1][5]。

具体到汽配行业，我们从最终需求方出发，得出如下基本评价指标：评价指标可量化指标产品可靠性产品合格率合格产品/产品总件数交货准时率准时交货次数/总交货次数产品价格同比价格比较优势（产品价格－平均产品价格）/平均产品价格订单反映能力订单满足率当日总订单量/当日总生产量订单延迟率延迟订单数量/总订单数量客户评价客户满意率客户满意订单/总订单量表1 评价指标2．BP（Back Propagation）神经网络综合评价模型神经网络具有非线性处理和模式识别能力，可以用于解决用传统方法难以解决的复杂问题。

BP神经网络是目前应用最广泛的神经网络，从理论上讲它可以实现从输入到输出的任意非线性映射，而且具有很强的泛化能力[2]。

基于改进BP神经网络的企业知识管理绩效评价研究在知识经济时代，知识蕴含于人力资本与科技中，是企业在激烈的市场竞争中获胜的重要资本。

知识管理是企业管理者对其所掌握的企业内外知识的管理和利用，当代企业的运营模式已转变为以人力、知识资本的开发为主，知识管理必将成为企业管理的重点。

企业知识管理活动的效率和效果取决于能否实施绩效评价及评价结果对企业知识管理进程的有效反馈与改进，通过对企业知识管理现状的评价，能够发现企业知识管理中存在的问题，进而合理配置企业资源，创造更多的价值。

知识管理绩效评价与技术、企业文化结构等众多因素有关，是一个复杂的过程，只有准确的发现问题才能可靠地提出解决方案，因此对知识管理评价的准确度要求也很高，需要合理有效的评价模型来实现。

本文首先结合企业实践与相关文献构建了一个共计20个指标的两级评价指标体系，利用AHP方法根据指标权重，从中筛选出8个代表性的指标作为绩效评价的评价指标。

然后采用BP神经网络方法对企业知识管理绩效进行评价，设计网络参数，构建网络模型。

先把数据分为训练集和测试集，采用标准BP算法对知识管理进行评价，仿真结果很不理想，分析造成结果精度不高的原因，然后提出使用改进的BP网络算法训练网络，包括动量-自适应学习速率算法、LM算法和遗传神经网络算法。

其次分别对三种改进算法进行仿真，分析改进算法相对于标准算法的优越性，并通过对三种改进算法的性能比较，提出采用动量-自适应算法作为BP网络模型的训练算法。

对测试集的仿真结果和专家评价结果分析比较，结果表明改进的BP神经网络模型在知识管理绩效评价方面具有可行性与准确性。

最后，对全文进行了总结，并提出了指标筛选和评价模型改进的方向。

基于BP神经网络的建筑施工企业信用评价模型研究【摘要】本研究旨在探讨基于BP神经网络的建筑施工企业信用评价模型。

引入神经网络技术，通过分析建筑施工企业的信用评价模型概述和BP 神经网络原理，构建了相应的评价模型，并设计了一系列实验证明其有效性。

通过实验结果分析，发现该模型在预测建筑施工企业信用方面具有一定优势。

该研究成果为建筑行业提供了一种新的信用评价方法，有望在实践中得到广泛应用。

未来研究可进一步完善该模型，提高评价精度和实用性。

通过本研究的探讨，为建筑施工企业的信用评价提供了新的思路和方法，具有重要的研究意义和实践价值。

【关键词】基于BP神经网络、建筑施工企业、信用评价模型、研究背景、研究目的、研究意义、模型构建、实验设计、实验结果分析、研究成果总结、模型优势、研究展望1. 引言1.1 研究背景本研究旨在构建基于BP神经网络的建筑施工企业信用评价模型，并通过实证研究验证其有效性，为建筑施工企业的风险管理和信用评价提供科学依据，促进建筑施工企业的可持续发展。

1.2 研究目的本研究的目的是建立基于BP神经网络的建筑施工企业信用评价模型，通过对建筑施工企业的信用进行准确评价，帮助投资者、商业合作伙伴和金融机构更好地了解企业信用状况，降低投资和合作风险。

具体目的包括：一是通过构建信用评价模型，提高对建筑施工企业信用评价的准确性和科学性；二是为建筑施工企业提供参考，帮助其改进管理和经营决策，提升信用水平；三是促进建筑施工企业与金融机构之间的合作，为企业融资提供依据。

通过研究建筑施工企业信用评价模型，探索BP神经网络在企业信用评价领域的应用，为相关领域提供理论支持和实践指导。

1.3 研究意义建筑施工企业在市场经济中扮演着重要角色，其信用水平直接影响到企业的发展和持续经营。

对建筑施工企业进行信用评价具有重要意义。

本研究旨在利用BP神经网络建立建筑施工企业信用评价模型，为企业和相关机构提供科学的评价工具。

1. 促进建筑施工企业的良性发展：通过建立信用评价模型，可以更准确地评估建筑施工企业的信用风险，进一步规范市场行为，促进企业诚信经营。

ＢＰ神经网络在企业绩效评价中的应用摘要：当今的企业绩效评价方法已经不适用于企业的发展，为了建立企业绩效综合评价模型，在由基本的财务指标构成的财务分析体系基础上，将BP神经网络应用于绩效综合评价中，以企业历史数据作为BP神经网络的训练样本，用训练好的BP网络评价企业当期各方面的绩效，能达到令人满意的评价效果。

关键词：神经网络；企业绩效；综合评价1. BP神经网络1.1 BP神经网络的模型BP网络是一种多层前馈型神经网络，其神经元的传递函数是S型函数，输出量为0到1之间的连续量，它可以实现从输入到输出的任意非线性映射。

由于权值的调整采用反向传播(Back Propagation)学习算法，因此也常称其为BP网络。

BP学习算法要求神经元模型的传递函数为有界连续可微函数，如sigmoid函数(形如f(χ)=(1+е-x)-1)。

由具有这种传递函数的神经元组成的网络，通过学习可以用一个连续的超曲面(而不仅仅是一个超平面)来完成划分输入样本空间的功能。

在输入样本空间复杂的情况下，可根据要求，采用n层网络结构，具有输入层、隐含层、输出层三个层次，各层间实现全连接，此时学习后的网络可以以n-1个超曲面构成一个符合曲面，完成复杂的分类任务，弥补了单层感知器的缺陷。

BP神经网络结构通过误差反向传播来消除误差。

在训练中通过计算输出值与期望值之间的误差，来求解输出层单元的一般化误差，再将误差进行反向传播，求出隐含层单元的一般化误差，调整输出层和隐含层及输入层之间的连接权值与隐含层、输出层的阈值，直到系统误差可以接受为止，此时的权值、阈值不再改变。

图1 前馈神经网络模型如图1所示的三层前馈网络中，第1层为输入层，第3层为输出层，中间层为隐含层，输入层神经元函数取f(x)=x，即输入层神经元将输入值不加处理地直接通过加权传送至隐含层神经元，隐含层和输出层神经元节点函数为Sigmoid型函数：f(χ)=(1+е-x)-1，该函数的特点是定义域为实数，取值范围为(0，1)，并且为非线性、可微、非递减函数，所有的神经元阀值都取为0。

基于BP神经网络的“互联网+农业”上市公司绩效评价随着互联网+时代的到来，农业领域也迎来了新的发展机遇。

许多农业企业利用互联网技术，开展“互联网+农业”业务，提高农业生产效率和质量，推动农业现代化。

这些企业中的一些上市公司，通过实施“互联网+农业”战略，取得了可观的业绩。

本文旨在基于BP神经网络，对这些上市公司的绩效进行评价，帮助投资者更好地了解这些公司的经营状况。

一、BP神经网络简介BP神经网络是一种常见的人工神经网络，具有较好的分类和预测能力。

它由输入层、隐层和输出层构成，通过不断地调整权值和阈值，使网络能够学习和记忆样本数据，从而实现对未知数据的预测和分类。

BP神经网络在金融、经济、企业管理等领域都有着广泛的应用，能够有效地对企业业绩进行评价和预测。

二、“互联网+农业”上市公司绩效评价指标体系在进行“互联网+农业”上市公司绩效评价时，可以考虑以下指标：销售收入、净利润、市场份额、研发投入、资产负债率、现金流等。

这些指标可以从财务和市场两个方面来评价公司的经营情况，全面地反映企业的经营状况。

1. 数据准备需要收集各家“互联网+农业”上市公司的相关财务和市场数据，建立BP神经网络的数据集。

数据集中应包含销售收入、净利润、市场份额、研发投入、资产负债率、现金流等指标，以及这些指标对应的公司名称和时间。

在收集数据时，要确保数据的真实性和可靠性，避免出现数据的误差。

2. 网络构建在数据准备好后，可以开始构建BP神经网络。

根据数据集的结构，确定网络的输入层、隐层和输出层的节点数，并初始化权值和阈值。

在构建网络时，需要考虑不同指标之间的关联性和影响因素，合理地设置网络的结构和参数，以确保网络能够有效地学习和记忆数据。

3. 网络训练构建好网络后，可以开始对网络进行训练。

将数据集中的数据输入到网络中，通过调整权值和阈值，使网络逐渐逼近训练数据的输出。

在网络训练过程中，需要注意防止网络出现过拟合和欠拟合的情况，及时调整学习率和停止条件，确保网络的训练效果。