论文摘要：基于BP神经网络的计算机实验室管理评价指标体系与模型，通过BP网络，采用确定的数据，量化评价指标，大大提升了实验室管理水平。
　　关键词：BP神经网络；计算机实验室管理；评价指标分析
　　中图分类号：TP183 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 （2013） 04-0088-01

一、BP神经网络
　　从本质上讲，BP神经网络算法是以网络误差平方和为目标函数，运用梯度法求目标函数达到最小值的算法。纠错原则是BP算法最为基本的一个原理，将网络输出的误差进行反向传播，运用梯度下降法，对网络的连接权值进行调整和修改，使其误差最小。在学习过程中，BP算法可以划分为两个阶段，一是前向计算，一是误差反向传播。在这里我们主要通过具体的来分析，假设一个两层的 BP神经网络，其输入为p，输入神经元有r个，隐含层内神经元有s1个，激活函数为F1，输出层内有神经元s2个，对应的激活函数为F2，输出为A，目标矢量为T，那么信息在进行正向传递时，具体的情况如下：

二、模型设计
　　其次是模型设计。BP神经网络的建立，在确定了相关指标体系以后，就需要将确定相关的结点数，如输入结点数、隐含结点数、输出结点数、每一层的结点数等，在起初建立时，需要根据初始网络参数，适当地调整网络结构，通过网络训练，使得整个学习过程更加稳定，与此同时，对于指定的误差进行调整，并且规定最大值，并且利用相关的测试数据来进行BP神经网络的优化处理，确定其达到设计的准确性与规范性，那么一个BP神经网络模型就建立起来了。第三是模型确立。对于模型的确立主要体现在三个方面，这里作简单分析，一是输入输出神经元个数确立，通常情况下，实验室管理指标主要有13个二级指标和4个一级指标，其中，这13个指标就是输入神经元的个数，同时将输出的神经元作业评价的结果，由于评价的结果只有一个，那么输出神经元的个数也只有1个。二是隐含神经元个数确立。

三、仿真分析
　　根据以上分析我们知道，BP神经网络算法是以网络误差平方和为目标函数，运用梯度法求目标函数达到最小值的算法。为此，对于仿真分析，需要根据纠错原则，确定网络输出的误差的反向传播，并且结合梯度下降法，优化网络的连接权值，调整和修改误差值，通过Matlab软件编程，构造BP神经网络，确定指标体系后，确定相关的结点数，设置权值，nntool中input的value设置，根据初始网络参数，调整网络结构，并指定的误差进行调整，利用相关的测试数据来进行BP神经网络的优化处理，确定其达到设计的准确性与规范性。

四、总结
　　总而言之，BP神经网络评价模型的建立，不仅可以促进实验室管理的规范化，而且有利于提高实验室日常管理水平，因此，要对其模型建立进行具体分析，优化其结构和和功能，最大限度发挥其价值和作用。

参考文献：
　　[1]李俊青，陈鹤年，严丽丽，季文天.基于BP神经网络的计算机实验室管理评价指标[J].实验室研究与探索，2011（04）：71-73.
　　[2]董爱华，闵洲源.基于BP人工神经网络的建筑废料管理评价方法[J].同济大学学报（自然科学版），2010（01）：146-150.
　　[作者简介]王轶溥（1984.05-），男，籍贯：吉林，学历：本科，研究方向：计算机实验室管理。