基于GA-BP神经网络的高校实验室安全评价研究

【摘要】高校实验室安全评价是实验室安全管理中的薄弱环节。针对目前高校实验室安全评价缺乏较全面、合理、高效评价方法的问题,以如何能科学、客观、准确地评价高校实验室安全水平为目的,在探索BP神经网络和遗传算法理论的基础上,将二者结合,应用于高校实验室安全评价中,对基于GA-BP(?)(?)经网络的高校实验室安全评价展开了研究,研究工作主要包括以下几个方面：第一,将具有非线性映射能力,学习和自适应能力的BP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。第二,针对高校实验室安全BP评价模型的不足,采用遗传算法从优化BP神经网络的权值和阈值方面进行改进,建立了基于GA-BP神经网络的高校实验室安全评价模型。第三,利用Matlab的神经网络工具箱和编写GA-BP程序,分别对BP网络评价模型和GA-BP网络评价模型进行训练,学习与测试。经对比得出结论：GA-BP网络评价模型能够在更短的时间内,达到更高的精度,收敛速度、精确性和稳定性明显优于BP网络评价模型,验证了遗传算法优化BP神经网络的合理性和高效性。本文的研究对高校实验室安全管理水平的提高具有一定的促进作用,对BP神经网络和遗传算法理论的应用研究也具有积极的意义。
【作者】陈祺；
【导师】李贵林；
【作者基本信息】厦门大学，软件工程，2014，硕士
【关键词】BP神经网络；遗传算法；高校实验室安全；评价模型；

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