摘要
本发明涉及项目管理技术领域,特别是涉及一种基于神经网络模型的水利科研采购管理方法及系统,本发明在对水利科研项目采购管理时,首先对影响因素最大的供应商进行分类,根据供应商类别采用不同的科研项目打分方法,提高了科研项目管理的针对性和效率;在确定BP神经网络模型的隐含层的节点数量时,将BP神经网络模型的训练集的数量、训练集的指标数量以及BP神经网络模型的学习率与BP神经网络模型的隐含层的节点数量建立关系式,这样兼顾了模型训练时不同数量的训练集以及训练集的复杂程度以及模型学习率大小的训练效率的影响,可有效保证BP神经网络模型的训练准确度,提高了BP神经网络模型的建立效率。
技术关键词
采购管理方法
BP神经网络模型
水利
深度学习算法
科研项目管理
采购管理系统
项目管理技术
项目管理模块
聚类
打分方法
信息采集模块
指标
节点
训练集
风险
样本
系统为您推荐了相关专利信息
盾构掘进参数
寻优方法
人工神经网络模型
推力
BP神经网络模型
智能管控系统
需求预测算法
监控算法
偏差
监控模块
负载方法
深度学习算法
序列
多头注意力机制
数据
生物量监测方法
高寒草甸
遥感影像数据
叶面积指数
遥感信息处理系统
路径规划方法
节点
计算机可读存储介
算法规划
图像