网络评价样本如何更准确

❶ 计算机网络组建好之后，怎样评价该网络的好坏

测试网络的方法：
1、ping ping目标网络，看延迟和丢包率
2、tracert 用这个命令测试目标网络，检测从源地址到目的地址经过的路由，经过的越少质量约高
3、从目标网络往外测，写一些脚本结合上面的两个命令，在全国范围内找一些网络节点测试
4，网络一下webkaka和站长站 里面有网速测试和路由跟踪 等工具，也可以做为参考

1.页面打开的速度要快，可以有懒加载但一定要能及时展示出可视范围的内容。
2.页面打开后第一感觉一定要好，千万不要杂乱无章用色过渡，第一眼的感觉影响用户会不会继续往下看。
3.页面有内容，所谓的又内容不是单纯的华丽和饱满，而是你的网站能解决客户所关心的问题，比如建站这个行业，不能单纯的放案例，还需要放一些让客户选择你的理由和你做这个行业的优势。
4.交互性要好，所谓的交互有多重方面，最直白的感觉就是，打开后你会明显感觉到这个网站和别的网站不一般。

、网站的功能、界面设计是否符合企业定位、产品或服务的特点。企业建站的目的很大程度上是为了宣传自己的品牌和产品，要想评判网站建设的效果，肯定要看它是不是起到预设的作用，也就是网站的功能、界面设计是否符合企业定位或特点。相对而言，大企业的网站应该更多的突出品牌，而小企业的网站则应该更多突出产品的特点和服务。
2、网站的安全和稳定性能对于网站建设也是非常重要的，网站的安全与稳定性能主要取决于网站服务器的安全与稳定性，网站程序的安全与稳定性。
3、网站功能、维护和更新难度。企业网站的功能并不是越强大越好，而是应该自足于企业现状，基本功能应该包括：栏目可以随意增减、所有内容均可以在后台添加编辑及删除、网站主要图片或FLASH可以通过后台编辑修改等。

❷ ssd网络的准确率acc公式

ssd网络的准确率acc公式是acc等于TP加TN除TP加TN加FP加FN。准确率是最常见的评价指标很容易理解，就是预测正确的样本数占所有的样本数的比例，通常来说准确率越高分类器越好，然而在正负样本极不平衡的情况下，准确率这个评价指标有很大的缺陷。

ssd网络的准确率acc公式的特点

SSD网络的输入一般是300乘300乘3的原始图片矩阵n个坐标标签和n个分类标签，其中n代表每幅图中目标物体的个数，SSD网络在特征提取会后会直接得到8732乘4的坐标调整值预测和8732乘21的置信度预测及具体分类预测。

计算anchor与gt_bbox之间的IOU值，根据正负样本阈值选择正负样本，并计算得到样本标签，根据样本的预测值和标签值计算坐标损失置信度损失和分类损失，其中坐标损失只用正样本的计算。

❸ 怎样评价网络信息资源

(1)网络信息资源机构的权威性和可信度。这是人们利用文献信息,特别是利用网络信息的重要的首要的选择标准。首先,要看网页主办者的声誉,网站及其建站机构的权威性与知名度。一般来说,权威机构或者知名机构(人士)发布的信息在质量上比较可靠,尤其是政府机构、着名研究机构或大学发布的文献信息,在可信度上来说是比较好的。其次,要看网络文献的作者的个人情况。比如作者的声誉与知名度如何,作者的Ｅ-ｍａｉｌ地址、电话,能否与作者取得联系?通常某领域的着名专家、学者或者社会知名人士发布的文献信息可信度较高,更能赢得用户的信任。 (2)网络信息资源的内容。 ●科学性和客观性。首先,网络信息的内容要具有科学性,有一定的科学研究的价值,并采用科学的方法和形式进行阐述。其次,网络信息要具有客观准确性,列出可供核查事实的信息来源、事实数据和依据,同时也要看网络信息是否公正,提供的事实中是否混同于有倾向性的宣传和评论,并且在介绍有争议的观点时持中立立场,并提供公正的评判。 ●独特性和新颖性。人们通常利用发布时间较新且比较独特、有参考价值的文献,而对于网络信息资源利用更是如此。网络信息所反映的主题是否特别、是否还有其他的提供方式(如是否有印刷形式或者别的电子形式,其他载体形式往往能影响其价值)、网络信息创建或发布的日期以及最近的更新日期、更新间隔周期等,都会影响人们的利用效能。同时,网络信息要具有相对的独特性,只有信息内容独特,观点新颖,才能提升网络资源的价值,提高利用效率。 (4)网络信息资源的获取途径和检索性。通常人们查阅某一主题的网络资源时,习惯链接到其相关主题的文献信息,扩大检索范围,以防漏检所需信息。因而,网络信息的超链接将位于不同页面及其上面的各种文献信息(文字、图像、表格等)有效连接起来,具有很大的灵活性,方便用户检索相关文献信息。而且,查找网络资源,最终是为了利用,而用户所需要的文献信息是否具有易检性,检索途径是否方便,利用起来是否顺畅等等,这些都会影响到用户对文献质量的选择和评价。所以,用户更喜欢利用方便、易检的文献信息,而对于难以检索到的文献信息就知难而退了。总的来说,用户访问和点击率越高的网站,用户的评价就越高;用户评价越高的网站,其网络信息资源的价值在某种程度上就会越大;网络信息资源的价值越大,用户的利用率也就越高。 评价网络资源,既是一件理论性很强的事情,又需要复杂的实践工作。

❹ 怎么才能使bp神经网络预测的结果更准确

这个问的太哪个了吧，神经网络预测一般也就是对已有数据进行非线性拟合而已，简单的说，他只是一个拟合方法，只是与传统的拟合方法相比有一些优点。用神经网络预测也不会是一定很非常准确的。

❺ 人工神经网络评价法

人工神经元是人工神经网络的基本处理单元，而人工智能的一个重要组成部分又是人工神经网络。人工神经网络是模拟生物神经元系统的数学模型，接受信息主要是通过神经元来进行的。首先，人工神经元利用连接强度将产生的信号扩大；然后，接收到所有与之相连的神经元输出的加权累积；最后，将神经元与加权总和一一比较，当比阈值大时，则激活人工神经元，信号被输送至与它连接的上一层的神经元，反之则不行。

人工神经网络的一个重要模型就是反向传播模型(Back-Propagation Model)(简称BP模型)。对于一个拥有n个输入节点、m个输出节点的反向传播网络，可将输入到输出的关系看作n维空间到m维空间的映射。由于网络中含有大量非线性节点，所以可具有高度非线性。

(一)神经网络评价法的步骤

利用神经网络对复垦潜力进行评价的目的就是对某个指标的输入产生一个预期的评价结果，在此过程中需要对网络的连接弧权值进行不断的调整。

(1)初始化所有连接弧的权值。为了保证网络不会出现饱和及反常的情况，一般将其设置为较小的随机数。

(2)在网络中输入一组训练数据，并对网络的输出值进行计算。

(3)对期望值与输出值之间的偏差进行计算，再从输出层逆向计算到第一隐含层，调整各条弧的权值，使其往减少该偏差的方向发展。

(4)重复以上几个步骤，对训练集中的各组训练数据反复计算，直至二者的偏差达到能够被认可的程度为止。

(二)人工神经网络模型的建立

(1)确定输入层个数。根据评价对象的实际情况，输入层的个数就是所选择的评价指标数。

(2)确定隐含层数。通常最为理想的神经网络只具有一个隐含层，输入的信号能够被隐含节点分离，然后组合成新的向量，其运算快速，可让复杂的事物简单化，减少不必要的麻烦。

(3)确定隐含层节点数。按照经验公式：

灾害损毁土地复垦

式中：j——隐含层的个数；

n——输入层的个数；

m——输出层的个数。

人工神经网络模型结构如图5-2。

图5-2人工神经网络结构图(据周丽晖，2004)

(三)人工神经网络的计算

输入被评价对象的指标信息(X₁，X₂，X₃，…，X_n)，计算实际输出值Y_j。

灾害损毁土地复垦

比较已知输出与计算输出，修改K层节点的权值和阈值。

灾害损毁土地复垦

式中：w_ij——K-1层结点j的连接权值和阈值；

η——系数(0＜η＜1)；

X_i——结点i的输出。

输出结果：

C_j＝y_j(1-y_j)(d_j-y_j) (5-21)

式中：y_j——结点j的实际输出值；

d_j——结点j的期望输出值。因为无法对隐含结点的输出进行比较，可推算出：

灾害损毁土地复垦

式中：X_j——结点j的实际输出值。

它是一个轮番代替的过程，每次的迭代都将W值调整，这样经过反复更替，直到计算输出值与期望输出值的偏差在允许值范围内才能停止。

利用人工神经网络法对复垦潜力进行评价，实际上就是将土地复垦影响评价因子与复垦潜力之间的映射关系建立起来。只要选择的网络结构合适，利用人工神经网络函数的逼近性，就能无限接近上述映射关系，所以采用人工神经网络法进行灾毁土地复垦潜力评价是适宜的。

(四)人工神经网络方法的优缺点

人工神经网络方法与其他方法相比具有如下优点：

(1)它是利用最优训练原则进行重复计算，不停地调试神经网络结构，直至得到一个相对稳定的结果。所以，采取此方法进行复垦潜力评价可以消除很多人为主观因素，保证了复垦潜力评价结果的真实性和客观性。

(2)得到的评价结果误差相对较小，通过反复迭代减少系统误差，可满足任何精度要求。

(3)动态性好，通过增加参比样本的数量和随着时间不断推移，能够实现动态追踪比较和更深层次的学习。

(4)它以非线性函数为基础，与复杂的非线性动态经济系统更贴近，能够更加真实、更为准确地反映出灾毁土地复垦潜力，比传统评价方法更适用。

但是人工神经网络也存在一定的不足：

(1)人工神经网络算法是采取最优化算法，通过迭代计算对连接各神经元之间的权值不断地调整，直到达到全局最优化。但误差曲面相当复杂，在计算过程中一不小心就会使神经网络陷入局部最小点。

(2)误差通过输出层逆向传播，隐含层越多，逆向传播偏差在接近输入层时就越不准确，评价效率在一定程度上也受到影响，收敛速度不及时的情况就容易出现，从而造成个别区域的复垦潜力评价结果出现偏离。

❻ 网络信息资源评价主要从哪几个方面进行考虑

1.
基础信息是否完整准确
2.
工作流程是否合理快捷
3.
网络资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神经网络分类的准确率

要想提高BP神经网络分类的准确率，关键在于提高网络性能，使网络能够反映数据的内部非线性规律。一般有以下几种措施：

1. 保证学习样本质量。网络的输出结果质量不可能超出原始训练数据的质量，一定要保证样本准确、典型、规模足够大。

2. 选定合适的输入向量方案。输入向量的配置方案不是固定的，可以添加自变量，增加因素。

3. 选定适当的隐层节点数。过少学习能力不足，过多可能过拟合并且学习较慢。

4. 调整参数，如学习率、学习目标等。

5. 与其他算法结合进行改进。如带动量项的BP算法、与GA算法融合的GA-BP算法等。

6. 效果不理想时，可考虑增加隐层数量。
   

❽ 现代综合评价方法有哪些，各个方法有啥优点

1、专家打分评判法

专家评分法是出现较早且应用较广的一种评价方法。它是在定量和定性分析的基础上，以打分等方式做出定量评价，其结果具有数理统计特性。

主要步骤是：

首先根据评价对象的具体情况选定评价指标，对每个指标均定出评价等级，每个等级的标准用分值表示；然后以此为基准，由专家对评价对象进行分析和评价，确定各个指标的分值；最后采用加法评分法、加权评分法、连乘评分法或加乘评分法求出各评价对象的总分值，从而得到评价结果。

专家评分法的最大优点是，在缺乏足够统计数据和原始资料的情况下，可以做出定量估价，专家评价法具有使用简单、直观性强的特点。

验以及知识的广度和深度，主观性极强，并且其理论性与系统性不强，一般情况下难以保证评价结果的客观性和准确性。

2 、层次分析法（AHP） 层次分析法（AHP）是1973年美国学者T.L.Saaty最早提出的，经过多年的发展现已成为一种较为成熟的，一种定性与定量分析相结合的多准则决策方法。

AHP的优点：

首先既有效地吸收了定性分析的结果，又发挥了定量分析的优势；既包含了主观的逻辑判断和分析，又依靠客观的精确计算和推演，从而使决策过程具有很强的条理性和科学性。其次，AHP把问题看成一个系统，整个过程体现出分解、判断、综合的系统思维方式，也充分体现了辩证的系统思维原则。

AHP的不足：

（1）在应用中仍摆脱不了评价过程中的随机性和评价专家主观上的不确定性及认识上的模糊性。

（2）并且判断矩阵易出现严重的不一致。

（3）AHP方法得出的结果是粗略的方案排序。

❾ 网络调研样本怎样选择

样本选择一般可分为随机抽样和非随机抽样｡

(1)随机抽样｡随机抽样包括简单(单纯)随机抽样､分层抽样､整群(分群)抽样､等距(系统)抽样｡

①简单(单纯)随机抽样是指总体中的每个基本单位(子体)都有相等的被选中的机会

❿ 神经网络的准确率是怎么计算的

其实神经网络的准确率的标准是自己定义的。
我把你的例子赋予某种意义讲解：
1，期望输出[1 0 0 1]，每个元素代表一个属性是否存在。像着4个元素分别表示：是否肺炎，是否肝炎，是否肾炎，是否胆炎，1表示是，0表示不是。

2，你的神经网络输出必定不可能全部都是输出只有0,1的输出。绝大部分是像[ 0.9968 0.0000 0.0001 0.9970]这样的输出，所以只要输出中的某个元素大于一定的值，例如0.7，我们就认为这个元素是1，即是有某种炎。否则为0，所以你的[ 0.9968 0.0000 0.0001 0.9970]可以看成是[1,0,0,1],。

3，所以一般神经网络的输出要按一定的标准定义成另一种输出（像上面说的），看调整后的输出和期望输出是否一致，一致的话算正确，不一致算错误。
4，用总量为n的检验样本对网络进行评价，输出调整后的输出，统计错误的个数，记为m。
所以检验正确率可以定义为n/m。