基于BP神经网络的实验室计算机故障率预测模型

摘要：

随着信息化技术在各个学科领域的渗透，高校中越来越多的课程要求学生在计算机实验室完成相关操作，随着上机人次陡增，计算机的损耗也随之增大。为了更好地对实验室进行维护，以湖北大学知行学院计算机系2005年计算机实验室210台计算机的历史故障率为样本，采用JAVA语言，利用BP网络训练模型预测该批计算机的故障率，然后对照历史数据发现一定的误差，再利用增加动量项法对该BP算法进行改进，改进后的样本训练预测结果与历史数据基本保持一致。

关键词：BP神经网络、Java、增加动量项法、实验室计算机故障率

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：2012年湖北省对外技术合作项目2012IHA01401

在线出版日期：2014-05-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：92-96