基于GA-BP神经网络的髙校实验室安全评价研究  

Research on Evaluation of University Laboratory Safety Based on GA- BP Neural Network

作　　者：张博[1] 

机构地区：[1]长沙师范学院电子与信息工程系,长沙410100

出　　处：《微处理机》2016年第2期51-55,共5页Microprocessors

基　　金：湖南省自然科学基金项目(2015JJ6007);湖南省高等教育学会实验室管理专业委员会2014年资助研究课题

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神经网络的高校实验室安全评价展开了研究。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。Evaluation of university laboratory safety is the weakness in the management of laboratory safety. Aiming at the problems of evaluation method,lack of more comprehensive,reasonable and efficient methods,in order to scientifically,objectively and accurately evaluate university laboratory safety level,and the theoretical exploration on BP neural network and the genetic algorithm are combined to perform evaluation for university laboratory safety. The evaluation,based on GA- BP neural network,is researched in the paper. The results show that the model of GA- BP network achieves higher precision in a shorter time and its convergence rate,accuracy and stability are better than that of BP network model,and the genetic algorithm optimizing BP neural network is reasonable and efficient.

关 键 词：BP神经网络 遗传算法 高校实验室安全 评价模型 安全管理 效果与评价 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] G647[自动化与计算机技术—控制科学与工程]