網路評價樣本如何更准確

❶ 計算機網路組建好之後，怎樣評價該網路的好壞

測試網路的方法：
1、ping ping目標網路，看延遲和丟包率
2、tracert 用這個命令測試目標網路，檢測從源地址到目的地址經過的路由，經過的越少質量約高
3、從目標網路往外測，寫一些腳本結合上面的兩個命令，在全國范圍內找一些網路節點測試
4，網路一下webkaka和站長站 裡面有網速測試和路由跟蹤 等工具，也可以做為參考

1.頁面打開的速度要快，可以有懶載入但一定要能及時展示出可視范圍的內容。
2.頁面打開後第一感覺一定要好，千萬不要雜亂無章用色過渡，第一眼的感覺影響用戶會不會繼續往下看。
3.頁面有內容，所謂的又內容不是單純的華麗和飽滿，而是你的網站能解決客戶所關心的問題，比如建站這個行業，不能單純的放案例，還需要放一些讓客戶選擇你的理由和你做這個行業的優勢。
4.交互性要好，所謂的交互有多重方面，最直白的感覺就是，打開後你會明顯感覺到這個網站和別的網站不一般。

、網站的功能、界面設計是否符合企業定位、產品或服務的特點。企業建站的目的很大程度上是為了宣傳自己的品牌和產品，要想評判網站建設的效果，肯定要看它是不是起到預設的作用，也就是網站的功能、界面設計是否符合企業定位或特點。相對而言，大企業的網站應該更多的突出品牌，而小企業的網站則應該更多突出產品的特點和服務。
2、網站的安全和穩定性能對於網站建設也是非常重要的，網站的安全與穩定性能主要取決於網站伺服器的安全與穩定性，網站程序的安全與穩定性。
3、網站功能、維護和更新難度。企業網站的功能並不是越強大越好，而是應該自足於企業現狀，基本功能應該包括：欄目可以隨意增減、所有內容均可以在後台添加編輯及刪除、網站主要圖片或FLASH可以通過後台編輯修改等。

❷ ssd網路的准確率acc公式

ssd網路的准確率acc公式是acc等於TP加TN除TP加TN加FP加FN。准確率是最常見的評價指標很容易理解，就是預測正確的樣本數占所有的樣本數的比例，通常來說准確率越高分類器越好，然而在正負樣本極不平衡的情況下，准確率這個評價指標有很大的缺陷。

ssd網路的准確率acc公式的特點

SSD網路的輸入一般是300乘300乘3的原始圖片矩陣n個坐標標簽和n個分類標簽，其中n代表每幅圖中目標物體的個數，SSD網路在特徵提取會後會直接得到8732乘4的坐標調整值預測和8732乘21的置信度預測及具體分類預測。

計算anchor與gt_bbox之間的IOU值，根據正負樣本閾值選擇正負樣本，並計算得到樣本標簽，根據樣本的預測值和標簽值計算坐標損失置信度損失和分類損失，其中坐標損失只用正樣本的計算。

❸ 怎樣評價網路信息資源

(1)網路信息資源機構的權威性和可信度。這是人們利用文獻信息,特別是利用網路信息的重要的首要的選擇標准。首先,要看網頁主辦者的聲譽,網站及其建站機構的權威性與知名度。一般來說,權威機構或者知名機構(人士)發布的信息在質量上比較可靠,尤其是政府機構、著名研究機構或大學發布的文獻信息,在可信度上來說是比較好的。其次,要看網路文獻的作者的個人情況。比如作者的聲譽與知名度如何,作者的Ｅ-ｍａｉｌ地址、電話,能否與作者取得聯系?通常某領域的著名專家、學者或者社會知名人士發布的文獻信息可信度較高,更能贏得用戶的信任。 (2)網路信息資源的內容。 ●科學性和客觀性。首先,網路信息的內容要具有科學性,有一定的科學研究的價值,並採用科學的方法和形式進行闡述。其次,網路信息要具有客觀准確性,列出可供核查事實的信息來源、事實數據和依據,同時也要看網路信息是否公正,提供的事實中是否混同於有傾向性的宣傳和評論,並且在介紹有爭議的觀點時持中立立場,並提供公正的評判。 ●獨特性和新穎性。人們通常利用發布時間較新且比較獨特、有參考價值的文獻,而對於網路信息資源利用更是如此。網路信息所反映的主題是否特別、是否還有其他的提供方式(如是否有印刷形式或者別的電子形式,其他載體形式往往能影響其價值)、網路信息創建或發布的日期以及最近的更新日期、更新間隔周期等,都會影響人們的利用效能。同時,網路信息要具有相對的獨特性,只有信息內容獨特,觀點新穎,才能提升網路資源的價值,提高利用效率。 (4)網路信息資源的獲取途徑和檢索性。通常人們查閱某一主題的網路資源時,習慣鏈接到其相關主題的文獻信息,擴大檢索范圍,以防漏檢所需信息。因而,網路信息的超鏈接將位於不同頁面及其上面的各種文獻信息(文字、圖像、表格等)有效連接起來,具有很大的靈活性,方便用戶檢索相關文獻信息。而且,查找網路資源,最終是為了利用,而用戶所需要的文獻信息是否具有易檢性,檢索途徑是否方便,利用起來是否順暢等等,這些都會影響到用戶對文獻質量的選擇和評價。所以,用戶更喜歡利用方便、易檢的文獻信息,而對於難以檢索到的文獻信息就知難而退了。總的來說,用戶訪問和點擊率越高的網站,用戶的評價就越高;用戶評價越高的網站,其網路信息資源的價值在某種程度上就會越大;網路信息資源的價值越大,用戶的利用率也就越高。 評價網路資源,既是一件理論性很強的事情,又需要復雜的實踐工作。

❹ 怎麼才能使bp神經網路預測的結果更准確

這個問的太哪個了吧，神經網路預測一般也就是對已有數據進行非線性擬合而已，簡單的說，他只是一個擬合方法，只是與傳統的擬合方法相比有一些優點。用神經網路預測也不會是一定很非常准確的。

❺ 人工神經網路評價法

人工神經元是人工神經網路的基本處理單元，而人工智慧的一個重要組成部分又是人工神經網路。人工神經網路是模擬生物神經元系統的數學模型，接受信息主要是通過神經元來進行的。首先，人工神經元利用連接強度將產生的信號擴大；然後，接收到所有與之相連的神經元輸出的加權累積；最後，將神經元與加權總和一一比較，當比閾值大時，則激活人工神經元，信號被輸送至與它連接的上一層的神經元，反之則不行。

人工神經網路的一個重要模型就是反向傳播模型(Back-Propagation Model)(簡稱BP模型)。對於一個擁有n個輸入節點、m個輸出節點的反向傳播網路，可將輸入到輸出的關系看作n維空間到m維空間的映射。由於網路中含有大量非線性節點，所以可具有高度非線性。

(一)神經網路評價法的步驟

利用神經網路對復墾潛力進行評價的目的就是對某個指標的輸入產生一個預期的評價結果，在此過程中需要對網路的連接弧權值進行不斷的調整。

(1)初始化所有連接弧的權值。為了保證網路不會出現飽和及反常的情況，一般將其設置為較小的隨機數。

(2)在網路中輸入一組訓練數據，並對網路的輸出值進行計算。

(3)對期望值與輸出值之間的偏差進行計算，再從輸出層逆向計算到第一隱含層，調整各條弧的權值，使其往減少該偏差的方向發展。

(4)重復以上幾個步驟，對訓練集中的各組訓練數據反復計算，直至二者的偏差達到能夠被認可的程度為止。

(二)人工神經網路模型的建立

(1)確定輸入層個數。根據評價對象的實際情況，輸入層的個數就是所選擇的評價指標數。

(2)確定隱含層數。通常最為理想的神經網路只具有一個隱含層，輸入的信號能夠被隱含節點分離，然後組合成新的向量，其運算快速，可讓復雜的事物簡單化，減少不必要的麻煩。

(3)確定隱含層節點數。按照經驗公式：

災害損毀土地復墾

式中：j——隱含層的個數；

n——輸入層的個數；

m——輸出層的個數。

人工神經網路模型結構如圖5-2。

圖5-2人工神經網路結構圖(據周麗暉，2004)

(三)人工神經網路的計算

輸入被評價對象的指標信息(X₁，X₂，X₃，…，X_n)，計算實際輸出值Y_j。

災害損毀土地復墾

比較已知輸出與計算輸出，修改K層節點的權值和閾值。

災害損毀土地復墾

式中：w_ij——K-1層結點j的連接權值和閾值；

η——系數(0＜η＜1)；

X_i——結點i的輸出。

輸出結果：

C_j＝y_j(1-y_j)(d_j-y_j) (5-21)

式中：y_j——結點j的實際輸出值；

d_j——結點j的期望輸出值。因為無法對隱含結點的輸出進行比較，可推算出：

災害損毀土地復墾

式中：X_j——結點j的實際輸出值。

它是一個輪番代替的過程，每次的迭代都將W值調整，這樣經過反復更替，直到計算輸出值與期望輸出值的偏差在允許值范圍內才能停止。

利用人工神經網路法對復墾潛力進行評價，實際上就是將土地復墾影響評價因子與復墾潛力之間的映射關系建立起來。只要選擇的網路結構合適，利用人工神經網路函數的逼近性，就能無限接近上述映射關系，所以採用人工神經網路法進行災毀土地復墾潛力評價是適宜的。

(四)人工神經網路方法的優缺點

人工神經網路方法與其他方法相比具有如下優點：

(1)它是利用最優訓練原則進行重復計算，不停地調試神經網路結構，直至得到一個相對穩定的結果。所以，採取此方法進行復墾潛力評價可以消除很多人為主觀因素，保證了復墾潛力評價結果的真實性和客觀性。

(2)得到的評價結果誤差相對較小，通過反復迭代減少系統誤差，可滿足任何精度要求。

(3)動態性好，通過增加參比樣本的數量和隨著時間不斷推移，能夠實現動態追蹤比較和更深層次的學習。

(4)它以非線性函數為基礎，與復雜的非線性動態經濟系統更貼近，能夠更加真實、更為准確地反映出災毀土地復墾潛力，比傳統評價方法更適用。

但是人工神經網路也存在一定的不足：

(1)人工神經網路演算法是採取最優化演算法，通過迭代計算對連接各神經元之間的權值不斷地調整，直到達到全局最優化。但誤差曲面相當復雜，在計算過程中一不小心就會使神經網路陷入局部最小點。

(2)誤差通過輸出層逆向傳播，隱含層越多，逆向傳播偏差在接近輸入層時就越不準確，評價效率在一定程度上也受到影響，收斂速度不及時的情況就容易出現，從而造成個別區域的復墾潛力評價結果出現偏離。

❻ 網路信息資源評價主要從哪幾個方面進行考慮

1.
基礎信息是否完整准確
2.
工作流程是否合理快捷
3.
網路資源是否得到充分利用，及其安全保密措施是否到位等等。

❼ 如何提高pb神經網路分類的准確率

要想提高BP神經網路分類的准確率，關鍵在於提高網路性能，使網路能夠反映數據的內部非線性規律。一般有以下幾種措施：

1. 保證學習樣本質量。網路的輸出結果質量不可能超出原始訓練數據的質量，一定要保證樣本准確、典型、規模足夠大。

2. 選定合適的輸入向量方案。輸入向量的配置方案不是固定的，可以添加自變數，增加因素。

3. 選定適當的隱層節點數。過少學習能力不足，過多可能過擬合並且學習較慢。

4. 調整參數，如學習率、學習目標等。

5. 與其他演算法結合進行改進。如帶動量項的BP演算法、與GA演算法融合的GA-BP演算法等。

6. 效果不理想時，可考慮增加隱層數量。
   

❽ 現代綜合評價方法有哪些，各個方法有啥優點

1、專家打分評判法

專家評分法是出現較早且應用較廣的一種評價方法。它是在定量和定性分析的基礎上，以打分等方式做出定量評價，其結果具有數理統計特性。

主要步驟是：

首先根據評價對象的具體情況選定評價指標，對每個指標均定出評價等級，每個等級的標准用分值表示；然後以此為基準，由專家對評價對象進行分析和評價，確定各個指標的分值；最後採用加法評分法、加權評分法、連乘評分法或加乘評分法求出各評價對象的總分值，從而得到評價結果。

專家評分法的最大優點是，在缺乏足夠統計數據和原始資料的情況下，可以做出定量估價，專家評價法具有使用簡單、直觀性強的特點。

驗以及知識的廣度和深度，主觀性極強，並且其理論性與系統性不強，一般情況下難以保證評價結果的客觀性和准確性。

2 、層次分析法（AHP） 層次分析法（AHP）是1973年美國學者T.L.Saaty最早提出的，經過多年的發展現已成為一種較為成熟的，一種定性與定量分析相結合的多准則決策方法。

AHP的優點：

首先既有效地吸收了定性分析的結果，又發揮了定量分析的優勢；既包含了主觀的邏輯判斷和分析，又依靠客觀的精確計算和推演，從而使決策過程具有很強的條理性和科學性。其次，AHP把問題看成一個系統，整個過程體現出分解、判斷、綜合的系統思維方式，也充分體現了辯證的系統思維原則。

AHP的不足：

（1）在應用中仍擺脫不了評價過程中的隨機性和評價專家主觀上的不確定性及認識上的模糊性。

（2）並且判斷矩陣易出現嚴重的不一致。

（3）AHP方法得出的結果是粗略的方案排序。

❾ 網路調研樣本怎樣選擇

樣本選擇一般可分為隨機抽樣和非隨機抽樣｡

(1)隨機抽樣｡隨機抽樣包括簡單(單純)隨機抽樣､分層抽樣､整群(分群)抽樣､等距(系統)抽樣｡

①簡單(單純)隨機抽樣是指總體中的每個基本單位(子體)都有相等的被選中的機會

❿ 神經網路的准確率是怎麼計算的

其實神經網路的准確率的標準是自己定義的。
我把你的例子賦予某種意義講解：
1，期望輸出[1 0 0 1]，每個元素代表一個屬性是否存在。像著4個元素分別表示：是否肺炎，是否肝炎，是否腎炎，是否膽炎，1表示是，0表示不是。

2，你的神經網路輸出必定不可能全部都是輸出只有0,1的輸出。絕大部分是像[ 0.9968 0.0000 0.0001 0.9970]這樣的輸出，所以只要輸出中的某個元素大於一定的值，例如0.7，我們就認為這個元素是1，即是有某種炎。否則為0，所以你的[ 0.9968 0.0000 0.0001 0.9970]可以看成是[1,0,0,1],。

3，所以一般神經網路的輸出要按一定的標準定義成另一種輸出（像上面說的），看調整後的輸出和期望輸出是否一致，一致的話算正確，不一致算錯誤。
4，用總量為n的檢驗樣本對網路進行評價，輸出調整後的輸出，統計錯誤的個數，記為m。
所以檢驗正確率可以定義為n/m。