1. bp神经网络中合格与基本合格如何界定
你指的是分类吧。具体怎么分类，要看训练样本是怎么划分的。可能样本的输出是这样量化：合格1，基本合格0.5，不合格0.或者合格100，基本合格010，不合格001.
神经网络可以用作分类、聚类、预测等。神经网络需要有一定量的历史数据，通过历史数据的训练，网络可以学习到数据中隐含的知识。在你的问题中，首先要找到某些问题的一些特征，以及对应的评价数据，用这些数据来训练神经网络。
2. 人工神经网络bp 结果图怎么分析
最好是与你实际值做一个误差图。。。。分析误差大小也就是你网络的好坏
3. 如何测试BP神经网络
先找一个期望函数，比如y=1/x,那么输入就是x（值随便设），理想的输出结果就是1/x。用实际的输出结果与理想的结果做运算，依据运算结果对隐层和输出层的权值矩阵进行调整。然后继续输入样本，得到结果在与理想结果运算，再权值调整。一直到最后，你的输出结果就会和你的理想结果相接近了。
如果没有期望函数，或者期望的输入输出关系，那么就谈不上训练好了一个神经网络。一个网络都是对于一定的输入输出关系而言的，关系彻底改变，那么网络就要重新训练。
4. BP神经网络的核心问题是什么其优缺点有哪些
人工神经网络,是一种旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统,就是使用人工神经网络方法实现模式识别.可处理一些环境信息十分复杂,背景知识不清楚,推理规则不明确的问题,神经网络方法允许样品有较大的缺损和畸变.神经网络的类型很多,建立神经网络模型时,根据研究对象的特点,可以考虑不同的神经网络模型. 前馈型BP网络,即误差逆传播神经网络是最常用,最流行的神经网络.BP网络的输入和输出关系可以看成是一种映射关系,即每一组输入对应一组输出.BP算法是最着名的多层前向网络训练算法,尽管存在收敛速度慢,局部极值等缺点,但可通过各种改进措施来提高它的收敛速度,克服局部极值现象,而且具有简单,易行,计算量小,并行性强等特点,目前仍是多层前向网络的首选算法.
多层前向BP网络的优点：
网络实质上实现了一个从输入到输出的映射功能，而数学理论已证明它具有实现任何复杂非线性映射的功能。这使得它特别适合于求解内部机制复杂的问题；
网络能通过学习带正确答案的实例集自动提取“合理的”求解规则，即具有自学习能力；
网络具有一定的推广、概括能力。
多层前向BP网络的问题：
从数学角度看，BP算法为一种局部搜索的优化方法，但它要解决的问题为求解复杂非线性函数的全局极值，因此，算法很有可能陷入局部极值，使训练失败；
网络的逼近、推广能力同学习样本的典型性密切相关，而从问题中选取典型样本实例组成训练集是一个很困难的问题。
难以解决应用问题的实例规模和网络规模间的矛盾。这涉及到网络容量的可能性与可行性的关系问题，即学习复杂性问题；
网络结构的选择尚无一种统一而完整的理论指导，一般只能由经验选定。为此，有人称神经网络的结构选择为一种艺术。而网络的结构直接影响网络的逼近能力及推广性质。因此，应用中如何选择合适的网络结构是一个重要的问题；
新加入的样本要影响已学习成功的网络，而且刻画每个输入样本的特征的数目也必须相同；
网络的预测能力（也称泛化能力、推广能力）与训练能力（也称逼近能力、学习能力）的矛盾。一般情况下，训练能力差时，预测能力也差，并且一定程度上，随训练能力地提高，预测能力也提高。但这种趋势有一个极限，当达到此极限时，随训练能力的提高，预测能力反而下降，即出现所谓“过拟合”现象。此时，网络学习了过多的样本细节，而不能反映样本内含的规律
由于BP算法本质上为梯度下降法，而它所要优化的目标函数又非常复杂，因此，必然会出现“锯齿形现象”，这使得BP算法低效；
存在麻痹现象，由于优化的目标函数很复杂，它必然会在神经元输出接近0或1的情况下，出现一些平坦区，在这些区域内，权值误差改变很小，使训练过程几乎停顿；
为了使网络执行BP算法，不能用传统的一维搜索法求每次迭代的步长，而必须把步长的更新规则预先赋予网络，这种方法将引起算法低效。
5. 如何判断网络的好坏
你会登陆你们的那个路由器吗?
要是不会的话我告诉你，先看看路由器的说明说，或者上网搜一下，你的那个型号的路由器的初始ip地址、用户名和密码。 然后就可以登陆进去了，
里面会有一个WAN设置 在这里你会看见有个下行速率和上行速率 下行就是指下载，上行就是指上传。从这里来判断吧
6. 怎么样判断一个网络质量的好坏
最简单是ping 但是由于国内三大运营商之间竞争的问题，跨网ping实际结果就不准确，简单来讲跨网的也就是你是电信宽带但是你ping的ip是网通的。
7. 如何判断网络质量都有哪些要素
网络质量好坏关键就是带宽和稳定性，带宽越大稳定性越好的网络质量越好。
8. 怎么才能检查自己网络好坏
要明白的是这个发送和收到的字节越多,就说明你网络上的交换数据越多.一般这个可以来判断你的网络速度.
如果你电脑没做什么事,那发送会很少,接收到也少.如果你有上网,比如说下载东西,那你的发送和收到应该都会变化很快.三分种一万个包,其实不算快.
2M的网理论下载速度可以达到256KB,注意是B,不是b.但实际情况下应该是不一定能达到的.而且下载速度跟很多方面有关,比如下载连接可用的资源数,双方电脑配置以及网络连接等.
如果你下载任何东西都是只有50KB,那可能你的网络还真不是很好,当然可能是你的系统需要优化整理.
9. BP神经网络评价和预测有什么不同
前者是知道测试输出的，通过训练好的网络模型来预测输出，然后与真实输出对比，来评价网络好与坏。例如对函数y=x^2在[-1:0.1:1]区间训练，通过BP网络测试[0.4:0.2:1]输出为a,b,c,d,真实值很显然就是0.16,0.36,0.64,1，然后通过误差对比来评价；后者是不知道真实输出的，只能用预测输出，例如对股票预测。