当前位置：文档库 › Research and Application on BP Neural Network Algorithm

Research and Application on BP Neural Network Algorithm

International Industrial Informatics and Computer Engineering Conference (IIICEC 2015)

Zhao Yan

Bohai University, Jinzhou, P.R. China

zhaoyan228@https://www.wendangku.net/doc/892440264.html,

Keywords: neural network; BP algorithm; basic idea; model; improvement; application

Abstract. In the artificial neural network, BP neural network is a multilayer feedforward neural network which is used widely. BP neural network uses a classic BP algorithm, and it is in accordance with the error back-propagation algorithm for learning and training. This paper first analyzes the basic idea of BP algorithm, and using BP neural network model and the flow chart to illustrate; then, introduces the disadvantage of BP algorithm, has slow convergence and easy to fall into local minimum point and other defects, and describes the current improvements methods, such as adding momentum item, introduce variable step method and other optimization methods, which effectively improve the convergence of BP algorithm, to avoid falling into local minimum point; finally, describes in detail the application of BP neural network in face recognition. Effective research on BP neural network, which can be further development and application of BP networks play an important role.

Introduction

Artificial neural network (ANN), also known as neural networks (NN), is composed of a large number of processing elements (neurons) made extensive interconnection network, is the abstraction, simplification and simulation of human brain, which reflects the basic characteristics of the human brain, which is similar to the human brain can be summarized in two aspects: through the learning process using neural network to acquire knowledge from external environment; internal neurons (synaptic weights) used to store acquire knowledge and information [1]. Artificial neural networks is a branch of artificial intelligence science developed rapidly in recent years, is widely used in recent years once again demonstrated its active vitality. BP neural network in the field of neural networks is currently one of the most widely used models, which is one of feedforward networks most commonly used network can achieve the mapping transformation.

BP (back propagation) neural network is also known as multi-layer feedforward network, which is in accordance with the error back-propagation algorithm for learning and training, it does not require prior knowledge about the mathematical equation of expression mapping, will be able to train and store large amounts of input and output mode mapping relationship [2]. Because BP neural network uses a classic BP algorithm, while BP algorithm is based on gradient steepest descent method with squared error as the objective function, which enables the use of neural network algorithms have the ability of learning and memory. And in theory, BP neural network can approximate any continuous nonlinear function: a simple three layer BP neural network can achieve any one from n dimension to m dimensional mapping, and its thinking clear, easy programming, simple structure, high precision, strong operability, so it has been very widely used in many fields. The main application fields have pattern recognition, intelligent control, fault diagnosis, image recognition processing, optimal calculation, information processing, financial forecasting, market analysis and business management, and so on.

The Basic Idea of BP Algorithm

BP neural network has not only the nodes in input layer, output layer node, and there are one or more layer hidden nodes. For input information, the first forward spread to the nodes of the hidden layer, through the activation function of each unit (also known as action function, conversion function) to operate, after the operation, the output information of hidden node disseminate to the

output node, and finally gives the output results. BP neural network model is shown in Fig. 1. BP

network uses a gradient descent method, gradient descent method is based on the gradient of the

error function for every two nodes weights, and calculate the weight contribution of the error

function, and then according to the gradient information to modify the weights in order to achieve

the purpose of learning. BP network can have multiple hidden layers, with h hidden layer, according

to feedforward order, the hidden layer nodes is m 1, m 2…m h ; each hidden layer output is y 1, y 2…y h ;

weight matrix for each layer is w 1, w 2…w h+1, then each weight adjustment formula is: output

layer:n

k m j y o o o d h h j k k k k h

j h j h

jk …=…=??==?++,2,1;,2,1,0,)1()(y w 11h hd , h hidden layer:h h h j h j h j n

k h

jk k h j h j h

ij m j m i y y y w …=…=?==???=+?∑,2,1;,2,1,0,)1()(y w 1111o 1d h hd , According to

the rule to analogize can obtain the first layer weights adjustment calculation formula [3].

The main idea of BP algorithm is the learning process into signal forward propagation and error

back propagation in two stages [4]. In the forward propagation stage, the input information from the

input layer through the hidden layer to the output layer is transmitted, generating an output signal at

an output terminal. In the process of the signal passed along the network weight value is fixed, the

state of each layer neuron only affects the lower layer neuron state. If the desired output cannot get

in the output layer, there is an error between the actual outputs value and the desired output value,

and then turned back propagation process. In the back-propagation phase, error signal returns along

the original connection path, by modifying the weights of each layer neurons, successively to the

input layer propagation to calculate, and then through the forward propagation process, repeated use

of these two processes, such that the error signal is minimized. In fact, when error reached the

desired requirements, the network learning process is over. BP algorithm flow chart is shown in Fig.

Fig . 2. BP algorithm flow chart

Inadequate and Improved on BP Algorithm

Although BP network with nonlinear capabilities, generalization ability and strong fault

tolerance ability, but it also has many deficiencies. BP network is slow convergence speed, easily

falling into local minimum. BP network using gradient descent method, training from a starting

point of the slope gradually reaches the minimum error. For complex networks, the error function is

curved multi-dimensional space, which in the process of training may fall into a small valley area

and generate local minima, so that training cannot jump out of the local minimum value [5].

Network structure is difficult to determine, the structural parameters (including hidden layers

numbers, hidden layer neurons numbers) lack of theoretical guidance, usually only be selected

based on experience; poor generalization ability, under normal circumstances, training ability is

poor, the generalization ability is also poor, and to a certain extent, with the training ability to

improve, generalization ability is improved. But this trend has a limit, when this limit is reached,

with the training ability to improve, generalization ability declines and that the so-called

"over-fitting" phenomenon. At this point, the network learning too many details of the sample,

which does not reflect that the samples contains the rules [6].

At present, the BP algorithm has been obtained for a number of improved methods, which

comprises adding momentum item, that is based on the original adds an additional momentum,

namely ))1(c )(c ()1(w 11?+=+?a v a v a ji h , which )(a v represents a negative gradient in a moment,

η is the learning rate, c 1 and c 2 is the momentum factor; the adoption of better initial weights;

function output limit method; variable step method and so on [7]. As the error function improved,

can effectively avoid the neurons output fall into the saturated zone of Sigmoid type function,

improve the learning speed; eliminates local minimum; at the same time be able to raise the rate of

adaptive learning algorithm, but must first be selected some parameters can change the learning rate

in the learning training. The learning rate η has a greater impact on the convergence speed of the

parameter, η get bigger, more dramatic changes in the weights, the faster convergence, but easy to

make learning and training process oscillation, η get smaller, weights change is the smaller, but also

make the convergence rate of decline. In order to learn training as much as possible to speed up the

convergence rate, should select the appropriate learning rate. To solve this problem, usually under

the premise of ensuring convergence precision, as far as possible to improve the η value, accelerated

the convergence rate.

Application of BP Neural Network

Face recognition is a typical problem in the field of pattern recognition and image analysis, face

recognition technology as an authentication technology is widely used in finance, security and other

fields. However, under different light, different acquisition angles, different expressions, these

factors have a great influence on the face recognition. The same person's face features exhibit very

different, for face recognition to cause great difficulties. Therefore, improving the robustness of

face recognition has become an important topic in the field of pattern recognition [8].

For face recognition, is one of the greatest human visual function, neural networks inspired from

the nervous system of animals, the use of a large number of simple processing units which

constitute the complex interconnected systems to solve complex problems of pattern recognition

and behavior control. The BP neural network is used in face recognition, face recognition model is

established, through the implementation of image compression, image sampling and standardization

of input vector and other image preprocessing on the input image, the normalized vector input BP

neural network carry on training. When BP network is used in face recognition, each input node of

network corresponding to a characteristic of samples, and the output nodes number is equal to the

number of categories, an output node corresponds to a class. In the training phase, if the input

training samples category punctuation is a, then when the training the desired output is assumed that

the a -th node is 1, and the remaining output nodes are 0. In the recognition phase, when an

unknown category sample is applied to the input terminal, inspect each output node corresponding

output, and this sample category is determined to have a maximum value of the corresponding to

the output node of the category. If the maximum value of the distance between the output node and

other nodes is small (less than a certain threshold value), determination is refuse to make the

judgment. Through competitive selection, to obtain recognition results [9].

Conclusion

In recent 20 years, researchers in order to improve a variety of insufficient of BP neural network,

a large number of studies have been made. Through research can be seen in resolving defects of BP

neural network, can use different methods to solve from different aspects. At the same time can see improvements in the excitation function and error function primarily in varying degrees, to improve

the convergence speed of the neural network, while the relevant parameters to improve primarily

focused on improving network minimization problem [10]. For improved BP neural network,

scholars are still making unremitting efforts, hoping to find at all defects can be improved and

effective method. Whether attempting to select the appropriate initial weights and thresholds, or

change the network structure, from a different perspective, to find a balance point is not a very easy

thing to do at all inadequate, people are still doing further research. To perfect for improving BP

algorithm, to expand application scope of BP neural network is with great benefits.

References

[1] L. Huang, "Improvement and Application Research of BP Neural Network Algorithm,"

Chongqing Normal University, 2008.

[2] Y. K. Li, "Analysis and Improvement Applications of BP Neural Network," Anhui University of

Science and Technology, 2012.

[3] Baidu Library, "BP Algorithm,"

https://www.wendangku.net/doc/892440264.html,/link?url=WfYuJiJ920n7SEGan01p8YRUigmHNchXHa1t7iKdeGLrHv

GNShAuVTKps-LEZXiUJBYIsA29qNHQ9s8D5VIvumUWP4CKpUdA39ENSb3rmA,

2014-11-30.

[4] T. S. Liu, "The Research and Application on BP Neural Network Improvement," Northeast

Agricultural University, 2011.

[5] H. W. Fan, "Improved BP Algorithm and Its Application in Detection Pavement Crack," Journal

of Chang ' an University (Natural Science Edition), vol. 30, no. 1, pp.46-53, 2010.

[6] W. W. Sun, "Study on Improved Algorithm and Application of BP Neural Network,"

Chongqing University, 2009.

[7] H. Yu, W. Q. Wu, L. Cao, "The Improves on the Standard BP Algorithm and their Use,"

Computer Knowledge and Technology, vol. 5, no. 19, pp.5256-5258, 2009.

[8] Y. M. Li, "The Study of BP Learning Algorithm of Artificial Neural Network and Its

Application in Face Recognition," Shandong University, 2012.

[9] S. Wang, Y. Zhang, R. X. Lv, "BP Neural Network Algorithm Improvement and Application,"

Computer Knowledge and Technology, vol. 5, no. 4, pp.933-935, 2009.

[10] Q. Y. Lu, X. F. Tong, "Analyses of Improvement Algorithms of BP Neural Network,"

Computer Engineering and Design, vol. 28, no. 3, pp.648-650, 2007.

[11] M. Xia, "The Research on Improving Generalization of BP Neural Network," Taiyuan

University of Science and Technology, 2009.

[12] L. H. Jia, X. R. Zhang, "Analysis and Improvements of BP Algorithm," Computer Technology

and Development, vol. 16, no. 10, pp.101-103, 2006.

合伙人投资合作协议书(详细版)

合伙人协议书合伙人：甲方：，身份证号码：乙方：，身份证号码：为保护合伙人的合法权益，经合伙人协商一致，本着公平、平等、互利的原则订立合作协议如下：第一条合伙宗旨为了促进朋友之间的友谊和加强经济技术合作，充分发挥和利用个人的富余资金，以及掌握的技术和市场信息，较好地进行经济合作，以达到促进友谊和提高经济效益的目的。第二条合伙经营项目甲、乙双方同意，共同出资创办项目(以下简称“项目”)。项目地址：。第三条出资额、方式、期限甲方____________(姓名)以____________方式出资，计人民币____________元。占投资比例____%。

乙方____________(姓名)以____________方式出资，计人民币____________元。占投资比例____%。 2.各合伙人的出资，于__________年________月________日以前交齐，由合伙负责人甲方统一保管，其他合伙人有监督和核查权。 3.本合伙出资共计人民币____________元。合伙期间各合伙人的出资为共有财产，不得随意请求分割，合伙终止后，按清算账册及出资比例给予支付。第四条盈余、工资分配与债务承担利润分配与债务承担 1、工资分配： 2、奖金分配：随着合伙经营的深入，利润可观后，年底将发放奖金，奖金数额根据收入现状和个人贡献经合伙人商议后决定。 3、盈余分配：除去经营成本、日常开支、工资、奖金、需缴纳的税费等的收入为净利润，即合伙创收盈余，此为合伙分配的重点，将以合伙人出资为依据，盈利的70%用来合伙人分红，分红按合伙人出资额占出资总额的比例来分配，其他的30%留作项目的扩展资金和维护项目的正常运行。 4、债务承担：合伙债务先由合伙财产偿还，合伙财产不足清偿时，以各合伙人的出资额占出资总额的比例承担。

BP神经网络预测的matlab代码

BP神经网络预测的matlab代码附录5: BP神经网络预测的matlab代码: P=[ 0 0.1386 0.2197 0.2773 0.3219 0.3584 0.3892 0.4159 0.4394 0.4605 0.4796 0.4970 0.5278 0.5545 0.5991 0.6089 0.6182 0.6271 0.6356 0.6438 0.6516

0.6592 0.6664 0.6735 0.7222 0.7275 0.7327 0.7378 0.7427 0.7475 0.7522 0.7568 0.7613 0.7657 0.7700] T=[0.4455 0.323 0.4116 0.3255 0.4486 0.2999 0.4926 0.2249 0.4893 0.2357 0.4866 0.2249 0.4819 0.2217 0.4997 0.2269 0.5027 0.217 0.5155 0.1918 0.5058 0.2395 0.4541 0.2408 0.4054 0.2701 0.3942 0.3316 0.2197 0.2963 0.5576 0.1061 0.4956 0.267 0.5126 0.2238 0.5314 0.2083 0.5191 0.208 0.5133 0.1848 0.5089 0.242 0.4812 0.2129 0.4927 0.287 0.4832 0.2742 0.5969 0.2403 0.5056 0.2173 0.5364 0.1994 0.5278 0.2015 0.5164 0.2239 0.4489 0.2404 0.4869 0.2963 0.4898 0.1987 0.5075 0.2917 0.4943 0.2902 ] threshold=[0 1] net=newff(threshold,[11,2],{'tansig','logsig'},'trainlm');

合伙协议书合同范本正式版

合伙协议书合同范本正式版 Effectively restrain the parties’ actions and ensure that the legitimate rights and interests of the state, collectives and individuals are not harmed ( 协议范本 ) 甲方：______________________ 乙方：______________________ 日期：_______年_____月_____日编号：MZ-HT-026439

合伙协议书合同范本正式版合伙人（甲方）：姓名：性别身份证号：住址：合伙人（乙方）：姓名：性别身份证号：住址：经甲乙双方充分协商，就合伙从事美容瘦身经营一事，自愿达成如下协议，以资信守：第一条合伙宗旨：共同合作、合法经营、利益共享、风险共担；第二条合伙名称:_________________ 经营地址：__________________ 第三条合伙经营项目和范围：__________________ 第四条合伙期限暂定五年，自本合伙协议签订之日起计算。合伙期限届满，经各合伙人协商一致可以续展延长经营期限，也可以

根据市场情况提前终止合伙经营。提前终止合伙或者延长合伙经营应须提前六个月取得各合伙人的一致意见，在期满前办理完毕有关手续。第五条出资金额、方式、期限。（一）甲方以现金方式出资元，乙方以现金方式出资元,甲乙双方各占投资总额的50% （二）合伙人的出资，于___年__月__日以前交齐。（三）本合伙出资各占投资总额的50%,作为确定盈余分配和债务承担的基础。（四）合伙期间各合伙人的出资为共有财产，不得随意请求分割。合伙终止后，各合伙人的出资仍为个人所有，届时予以返还。第六条：合伙人的分工、权利与义务（一）甲乙协商一致共同推举甲方作为合伙负责人，全面负责合伙业务的日常经营与管理，包括对职工的管理、培训，考勤、客户协调，业务开拓等事宜，并享有每月元的工资待遇。（二）乙方享有对财物账目的监督权利，对于涉及财务、账目

基于BP神经网络预测模型指南

基于ＢＰ神经网络的国际黄金价格预测模型公文易文秘资源网顾孟钧张志和陈友2009-1-2 13:35:26我要投稿添加到百度搜藏 [摘要] 为了寻找国际黄金价格与道琼斯工业指数、美国消费者指数，国际黄金储备等因素之间的内在关系，本文对1972年～2006年间的各项数据首先进行归一化处理，利用MATLAB神经网络工具箱进行模拟训练，建立了基于BP神经网络的国际黄金价格预测模型 [摘要] 为了寻找国际黄金价格与道琼斯工业指数、美国消费者指数，国际黄金储备等因素之间的内在关系，本文对1972年～2006年间的各项数据首先进行归一化处理，利用MATLAB神经网络工具箱进行模拟训练，建立了基于BP神经网络的国际黄金价格预测模型。 [关键词] MATLAB BP神经网络预测模型数据归一化一、引言自20世纪70年代初以来的30多年里,世界黄金价格出现了令人瞠目的剧烈变动。20 世纪70年代初,每盎司黄金价格仅为30多美元。80年代初,黄金暴涨到每盎司近700美元。本世纪初,黄金价格处于每盎司270美元左右,此后逐年攀升,到2006年5月12日达到了26年高点,每盎司730美元,此后又暴跌,仅一个月时间内就下跌了约160美元,跌幅高达21.9%。最近两年，黄金价格一度冲高到每盎司900多美元。黄金价格起伏如此之大,本文根据国际黄金价格的影响因素，通过BP神经网络预测模型来预测长期黄金价格。二、影响因素刘曙光和胡再勇证实将观察期延长为1972年～2006年时,则影响黄金价格的主要因素扩展至包含道琼斯指数、美国消费者价格指数、美元名义有效汇率、美国联邦基金利率和世界黄金储备5个因素。本文利用此观点，根据1972年～2006年各因素的值来建立神经网络预测模型。三、模型构建

三人合伙人合作协议书

家具店合作协议书兹有_甲方：_ 乙方：丙方：为保护合伙人的合法权益，经合伙人协商一致，本着公正、平等、互利的原则订立合作协议如下：第一条、合伙宗旨：为了促进朋友之间的友谊和加强经济技术合作，充分发挥和利用个人的资源优势，以掌握的技术和市场信息，较好的进行经济合作，以达到促进友谊和提高经济效益的目的第二条、企业名称、经营场所、经营范围 1、企业名称：全体合伙人以 ____名义从事经营。 2、经营场所：全体合伙人的主要经营场所位于_____。 3、经营范围;全体合伙人共同从事_ _经营活动，经营范围以工商行政管理局核准同意并由营业执照所载明的内容为准。第三条出资额、方式、期限

1.入伙：①需承认本协议；②需经全体合伙人同意；③执行协议规定的权利义务。 2.退伙：①需有正当理由方可退伙；②不得在合伙不利时退伙；③未经合伙人同意而自行退伙给合伙造成损失的，应进行赔偿。 3.出资的转让：允许合伙人转让自己的出资。转让时合伙人有优先受让权，如转让合伙人以外的第三人，第三人按入伙对待，否则以退伙对待转让人。第六条合伙负责人及合伙事务执行三方合伙人共同选举为合伙负责人。以为营业执照上的负责人（即法人代表）。三方合伙人同意安排为合伙门店的会计员。三方合伙人同意安排为合伙门店的财务出纳员。三方合伙人同意安排为合伙门店的前台收银员。三方合伙人共同商议合伙门店的重大事项，经所有合伙人同意后实施；议事规则另行制定并几方签署。第七条合伙人的权利和义务。（一）合伙人的权利： 1.合伙人有事务的经营权、决定权和监督权，合伙的经营活动由合伙负责人决定； 2.合伙人享有合伙利益的分配权； 3.合伙人分配合伙利益应以出资额比例进行，合伙经营积累的财产归合伙人共有； 4.合伙人有退伙的权利。（二）合伙人的义务： 1.按照合伙协议的约定维护合伙财产的统一； 2.分担合伙的经营损失的债务 3.债务承担连带责任。第八条禁止行为。（一）未经全体合伙人同意，禁止任何合伙人私自以合伙名义进行业务活动；如其业务获得利益归合伙，如其业务造成的损失按实际损失进行赔偿。（二）禁止合伙人在本区域内参与经营与本合伙竞争的业务；（三）除合伙协议另有约定或其他合伙人同意外，合伙人不得同本合伙进行交易。（四）合伙人不得从事损害本合伙企业利益的活动第九条合伙营业的继续（一）在一方退伙的情况下，另几方合伙人有权继续以原企业名称继续经营原业务。（二）在合伙人因其它客观情况无法继续经营的情况下，依该合伙人的书面授权或法定选择，既可以结算其财产，其他合伙人继续经营；也可经另几方合伙人同意，接纳其指定的直系亲属、配偶为新的合伙人继续经营。第十条合伙的终止和清算

合伙人合作合同范本

合伙人合作合同范本姓名_____ ，性别—，年龄―，联系电话________________ 龄—，联系电话 ____________ 龄—，联系电话 ____________ 姓名_____ ，性别―，年龄—，联系电话________________ 第一条合伙宗旨各合伙人同意抱着诚挚的态度遵守本合同，以公平及合法的平等互利的商业原则为基础进行经营，并以淘宝网店销售以及市集销售而获得中意的利润为指标。第二条合伙经营项目和范畴所有适宜销售的产品（含淘宝店铺销售以及其他方面零售），所有经营项目及范畴需四位合伙人全票通过方可操作执行。第三条合伙期限合伙期限暂定为—两—年，自—2008—年—5—月—1—日起，至—2010—年—5—月—1_日止。如果合作愉快需要顺延，由四位合伙人另行协商确定。第四条出资额、方式、期限、帐户情形等 1．各合伙人以1：1：1：1 的方式进行出资合伙人*** 以现金方式出资，计人民币壹万元。合伙人*** 以现金方式出资，计人民币壹万元。合伙人*** 以现金方式出资，计人民币壹万元。所有工作所用物品也好均计入投资固定资产项目，且按照使用年限进行

相应的折旧。 2.各合伙人的出资，于—2008—年—5—月—15—日往常交齐。 3.本合伙出资共计人民币—4万—元（人民币）。合伙期间各合伙人的出资仍为共有财产，不得随意要求分割。合伙终止后，按照同年收益及开支情形进行清算。 4.设置存取款联名户口，作为每次支出与收入的公务账户。第五条盈余分配与债务承担 1.盈余分配，以—1:1:1: 1_为依据，按比例分配。 2.债务承担：合伙债务先由合伙财产偿还，合伙财产不足清偿时，按各合伙人的—投资形式—为据，按比例承担。第六条入伙、退伙，出资的转让 1.入伙：①需承认本合同；②需经全体合伙人同意；③执行合同规定的权益义务。 2.退伙：①需有正当理由方可退伙；②不得在合伙不利时退伙； ③退伙需提早—三个—月告知其它合伙人并经全体合伙人同意；④退伙后以退伙时的财产状况进行结算，不论何种方式出资，均以金钞票结算；⑤ 未经合伙人同意而自行退伙给合伙造成缺失的，应进行赔偿。 3.出资的转让:承诺合伙人转让自己的出资。转让时合伙人有第一受让权，如转让合伙人以外的第三人，第三人应按入伙对待，否则以退伙对待转让人。第七条合伙负责人及其它合伙人的权益 1. _______ 为合伙负责人。其权限是: ①对合伙事业进行日常治理；进货治理、库存治理、财务治理等等 ②主导合作事业，并有优先决定权

BP神经网络实验 Matlab

计算智能实验报告实验名称：BP神经网络算法实验班级名称： 2010级软工三班专业：软件工程姓名：李XX 学号： XXXXXX2010090

一、实验目的 1）编程实现BP神经网络算法； 2）探究BP算法中学习因子算法收敛趋势、收敛速度之间的关系； 3）修改训练后BP神经网络部分连接权值，分析连接权值修改前和修改后对相同测试样本测试结果，理解神经网络分布存储等特点。二、实验要求按照下面的要求操作，然后分析不同操作后网络输出结果。 1）可修改学习因子 2）可任意指定隐单元层数 3）可任意指定输入层、隐含层、输出层的单元数 4）可指定最大允许误差ε 5）可输入学习样本（增加样本） 6）可存储训练后的网络各神经元之间的连接权值矩阵； 7）修改训练后的BP神经网络部分连接权值，分析连接权值修改前和修改后对相同测试样本测试结果。三、实验原理 1 明确BP神经网络算法的基本思想如下：在BPNN中，后向传播是一种学习算法，体现为BPNN的训练过程，该过程是需要教师指导的；前馈型网络是一种结构，体现为BPNN的网络构架反向传播算法通过迭代处理的方式，不断地调整连接神经元的网络权重，使得最终输出结果和预期结果的误差最小 BPNN是一种典型的神经网络，广泛应用于各种分类系统，它也包括了训练和使用两个阶段。由于训练阶段是BPNN能够投入使用的基础和前提，而使用阶段本身是一个非常简单的过程，也就是给出输入，BPNN会根据已经训练好的参数进行运算，得到输出结果 2 明确BP神经网络算法步骤和流程如下： 1初始化网络权值 2由给定的输入输出模式对计算隐层、输出层各单元输出 3计算新的连接权及阀值， 4选取下一个输入模式对返回第2步反复训练直到网络设输出误差达到要求结束训练。

杜邦公司的十大安全理念(正式版)

文件编号：TP-AR-L1603 In Terms Of Organization Management, It Is Necessary To Form A Certain Guiding And Planning Executable Plan, So As To Help Decision-Makers To Carry Out Better Production And Management From Multiple Perspectives. （示范文本）编订：_______________ 审核：_______________ 单位：_______________ 杜邦公司的十大安全理念(正式版)

杜邦公司的十大安全理念(正式版) 使用注意：该安全管理资料可用在组织/机构/单位管理上，形成一定的具有指导性，规划性的可执行计划，从而实现多角度地帮助决策人员进行更好的生产与管理。材料内容可根据实际情况作相应修改，请在使用时认真阅读。一、所有的安全事故是可以预防的。从高层到地层，都要有这样的信念，采取一切可能的方法防止、控制事故的发生。二、各级管理层对各自的安全直接负责。因为安全包括公司各个层面、每个角落、每位员工点点滴滴的事，只有公司高层管理层对所辖区的范围安全负责，下属对各自范围安全负责，车间主任对车间的安全负责，生产组长对辖区的范围安全负责，再到小组长对员工的安全负责，涉及到每个层面、每个角落安全都有人负责。这个公司的安全才会真正有人负责。安全管理部门不管有多强，人员都是有限的，不

可能深入到每个角落，每个地方，24小时监督，所有安全必须是从高层到各级管理层到每位员工自身的责任，安全部门从技术上提供强有力的支持。三、所有的安全操作隐患是可以控制的。在生产安全过程中所有的隐患都要有计划，有投入、有计划的治理、控制。四、安全是被雇佣的条件。在员工与杜邦的合同中明确写着，只要违反操作规程，随时可以被解雇。每位员工参与工作的第一天就意识到这家公司是将安全的，从法律上讲只要违反公司安全规定就可以被解雇，这是安全与人事管理结合起来。五、员工必须接受严格的安全培训。让员工安全，要求员工安全操作，就要进行严格的安全培训，要想尽可能的办法，对所有操作进行培训。要求安全部门与生产部门合作，知道这个部门要进行哪些培

三人合作协议合同范本

篇一：三人合伙经营协议书三人合伙经营协议书合伙人：姓名：，身份证号码：姓名：，身份证号码：姓名：，身份证号码：为保护合伙人的合法权益，经合伙人协商一致，本着公平、平等、互利的原则订立合作协议如下：第一条合伙宗旨为了促进朋友之间的友谊和加强经济技术合作，充分发挥和利用个人的富余资金，以及掌握的技术和市场信息，较好的进行经济合作，以达到促进友谊和提高经济效益的目的。第二条合伙经营项目和范围鞋面加工。第三条合伙期限合伙期限为________年，自________年____月____日起，至________年________日止。第四条出资额、方式、期限 1.合伙人____________(姓名)出资人民币____________元，及技术。合伙人____________(姓名)出资人民币____________元，及技术。合伙人____________(姓名)出资人民币____________元。 2.各合伙人的出资，于_______年________月________日以前交齐。 3.本合伙出资共计人民币____________元。合伙期间各合伙人的出资为共有财产，不得随意请求分割，合伙终止后，各合伙人的出资仍为个人所有，至时予以返还。第五条合伙人工资、盈余分配与债务承担 1.合伙人（姓名）因出技术支持，工资分别为。 2.盈余分配，扣除包括合伙人工资后根据出资额按比例分配。 3.债务承担：合伙债务先由合伙财产偿还，合伙财产不足清偿时，以各合伙人的根据出资额按比例承担。第六条入伙、退伙，出资的转让 1.入伙：①需承认本合同；②需经全体合伙人同意；③执行合同规定的权利义务。 2.退伙： ①需有正当理由方可退伙；②不得在合伙不利时退伙；③退伙需提前________月告知其他合伙人并经全体合伙人同意；④退伙后以退伙时的财产状况进行结算，不论何种方式出资，均以金钱结算；⑤未经合同人同意而自行退伙给合伙造成损失的，应进行赔偿。 3.出资的转让：允许合伙人转让自己的出资。转让时合伙人有优先受让权，如转让合伙人以外的第三人，第三人按入伙对待，否则以退伙对待转让人。第七条合伙负责人及其他合伙人的权利 1.____________为合伙负责人。其权限是：①对外开展业务，订立合同；②对合伙事业进行日常管理；③出售合伙的产品(货物)，购进常用货物；④支付合伙债务；⑤____________。 2.其他合伙人的权利：①参予合伙事业的管理；②听取合伙负责人开展业务情况的报告；检查合伙帐册及经营情况；④共同决定合伙重大事项。第八条禁止行为 1.未经全体合伙人同意，禁止任何合伙人私自以合伙名义进行业务活动；如其业务获得利益归合伙，造成损失按实际损失赔偿。 2.禁止合伙人经营与合伙竞争的业务。 3.禁止合伙人再加入其他合伙。 4.禁止合伙人与本合伙签订合同。 5.如合伙人违反上述各条，应按合伙实际损失赔偿。劝阻不听者可由全体合伙人决定除名。

合伙协议书-通用版

合伙协议书甲方：身份证号：住址：乙方：身份证号：住址：丙方：身份证号：住址：丁方：身份证号：住址为维护合伙企业、合伙人的合法权益，顺利开展合伙事务，甲乙丙丁四方经平等协商，达成以下合伙协议：第一条合伙企业基本情况名称：住址：出资额：类型：经营范围：第二条合伙期限年，自工商部门核发营业执照之日起开始计算。第三条各合伙人出资额、出资方式、缴付期限如下：姓名出资额(单位：万元 ) 比例出资方式姓名出资额(单位：万元 ) 比例出资方式姓名出资额(单位：万元 ) 比例出资方式姓名出资额(单位：万元 ) 比例出资方式各合伙人的出资，于年月日以前交齐。合伙人经全体合伙人决定，可以增加或者减少对合伙企业的出资，并于全体合伙人决定之日起十五日内办理变更登记。第四条合伙企业应当于每一季度结束后计算该季度企业利润，所获利润优先用于各合伙

人回收出资成本，利润分配方式如下：（一）合伙人投资成本全部回收以前，各合伙人依照出资比例对合伙企业利润进行分配；（二）合伙人投资的成本全部回收以后，合伙企业的利润由各合伙人平均分配，即各合伙人各自享有四分之一的利润分配额。第五条合伙企业的亏损及债务承担方式如下：（一）合伙人投资成本全部回收以前形成合伙企业债务及亏损，由各合伙人按出资比例分担。（二）合伙人投资成本全部回收以后形成合伙企业债务及亏损，由各合伙人平均分担，即各自承担四分之一的债务额度。合伙企业不能清偿到期债务的，合伙人承担无限连带责任，清偿数额超过本协议规定其亏损分担比例的，有权向其他合伙人追偿。各合伙人任何一方对外偿还后，其余各方应当按比例在10日内向相关合伙人清偿自己应负担的部分。第六条委托合伙人（）对外代表合伙企业执行合伙事务，其执行合伙事务所产生的收益归合伙企业，所产生的费用和亏损由合伙企业承担，其他合伙人不再执行合伙事务。执行事务合伙人每季度向其他合伙人报告事务执行情况以及合伙企业的经营和财务状况。不执行合伙企业事务的合伙人有权监督执行事务合伙人执行合伙事务的情况，有权查阅合伙企业会计账簿等财务资料，受委托执行合伙事务的合伙人不按照合伙协议或者全体合伙人的决定执行事务的，其他合伙人可以决定撤销该委托。第七条合伙人对合伙企业有关事项作出决议，实行合伙人一人一票并经全体合伙人过半数通过的表决办法，本协议对合伙企业的表决办法另有规定的，从其规定。第八条合伙企业的下列事项应当经全体合伙人一致同意：（一）改变合伙企业的名称；（二）改变合伙企业的经营范围、主要经营场所的地点；（三）处分合伙企业的不动产；（四）转让或者处分合伙企业的知识产权和其他财产权利；（五）以合伙企业名义为他人提供担保；（六）聘任合伙人以外的人担任合伙企业的经营管理人员。第九条合伙人不得从事损害本合伙企业利益的活动。除经全体合伙人同意外，合伙人不得同本合伙企业进行交易。合伙人不得自营或者同他人合作经营与本合伙企业相竞争的业务。合伙人以其在合伙企业中的财产份额处置的，须经其他合伙人一致同意；未经其他合伙人一致同意，其行为无效，由此给善意第三人造成损失的，由行为人依法承担赔偿责任。第十条合伙人的出资、以合伙企业名义取得的收益和依法取得的其他财产，均为合伙企业的财产。除本协议另有规定外，合伙人在合伙企业清算前，不得请求分割合伙企业的财产。合伙人向合伙人以外的人转让其在合伙企业中的全部或者部分财产份额时，须经其他合伙

用matlab编BP神经网络预测程序加一个优秀程序

求用matlab编BP神经网络预测程序求一用matlab编的程序 P=[。。。];输入T=[。。。];输出 % 创建一个新的前向神经网络 net_1=newff(minmax(P),[10,1],{'tansig','purelin'},'traingdm') % 当前输入层权值和阈值 inputWeights=net_1.IW{1,1} inputbias=net_1.b{1} % 当前网络层权值和阈值 layerWeights=net_1.LW{2,1} layerbias=net_1.b{2} % 设置训练参数 net_1.trainParam.show = 50; net_1.trainParam.lr = 0.05; net_1.trainParam.mc = 0.9; net_1.trainParam.epochs = 10000; net_1.trainParam.goal = 1e-3; % 调用TRAINGDM 算法训练BP 网络 [net_1,tr]=train(net_1,P,T); % 对BP 网络进行仿真 A = sim(net_1,P); % 计算仿真误差 E = T - A; MSE=mse(E) x=[。。。]';%测试 sim(net_1,x) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 不可能啊我2009 28对初学神经网络者的小提示

第二步：掌握如下算法: 2.最小均方误差,这个原理是下面提到的神经网络学习算法的理论核心,入门者要先看《高等数学》（高等教育出版社，同济大学版）第8章的第十节：“最小二乘法”。 3.在第2步的基础上看Hebb学习算法、SOM和K-近邻算法，上述算法都是在最小均方误差基础上的改进算法，参考书籍是《神经网络原理》（机械工业出版社，Simon Haykin著，中英文都有）、《人工神经网络与模拟进化计算》（清华大学出版社，阎平凡，张长水著）、《模式分类》（机械工业出版社，Richard O. Duda等著，中英文都有）、《神经网络设计》（机械工业出版社，Martin T. Hargan等著，中英文都有）。 4.ART(自适应谐振理论),该算法的最通俗易懂的读物就是《神经网络设计》（机械工业出版社，Martin T. Hargan等著，中英文都有）的第15和16章。若看理论分析较费劲可直接编程实现一下16.2.7节的ART1算法小节中的算法. 4.BP算法,初学者若对误差反传的分析过程理解吃力可先跳过理论分析和证明的内容,直接利用最后的学习规则编个小程序并测试,建议看《机器学习》(机械工业出版社，Tom M. Mitchell著，中英文都有）的第4章和《神经网络设计》（机械工业出版社，Martin T. Hargan等著，中英文都有）的第11章。 BP神经网络Matlab实例（1）分类：Matlab实例采用Matlab工具箱函数建立神经网络，对一些基本的神经网络参数进行了说明，深入了解参考Matlab帮助文档。 % 例1 采用动量梯度下降算法训练BP 网络。 % 训练样本定义如下： % 输入矢量为 % p =[-1 -2 3 1 % -1 1 5 -3] % 目标矢量为t = [-1 -1 1 1] close all clear clc % --------------------------------------------------------------- % NEWFF——生成一个新的前向神经网络,函数格式： % net = newff(PR,[S1 S2...SNl],{TF1 TF2...TFNl},BTF,BLF,PF) takes, % PR -- R x 2 matrix of min and max values for R input elements % （对于R维输入，PR是一个R x 2 的矩阵，每一行是相应输入的

杜邦十大安全理念及读后感

杜邦十大安全理念及读后感 1、所有的事故都是可以防止的。从高层到基层都要有这样的观念，采对一切可能的办法防止，控制事故的发生。 2、各级管理层对各自的安全负责。因为安全包括公司的各个层面，每个角落，每位员工的点点滴滴的事，只有公司高层管理层对所管辖范围的安全负责，下属对各自范围安全负责，到车间主任对车间的安全负责，生产组长对所管辖的范围安全负责，直到小组长对员工的安全负责，涉及到每个层面，每个角落安全都有人负责，这个公司的安全才真正有人负责。安全部门不管有多强，人员都是有限的，不可能深入到每个角落，每个地方24小时监督，所以安全必须是从高层到各级管理层对每位员工自身的责任，安全部门从技术提供强有力的技持，只有每位员工对自身负责，每位员工是每个单位元素，企业由员工组成，每个员工、组长对安全负责，安全才有人负责，最后总裁有信心说我对企业安全负责，否则总裁、高级管理层对底下那里出问题都不知道。这就是直接负责制，是员工对各自领域安全负责，是相当重要的一个理念。 3、所有安全操作隐患是可以控制的。安全生产过程中的所有隐患都要有计划的投入、治理、控制。 4、安全是被雇佣的员工条件。在员工与杜邦的合同中明确写着，只要违反安全操作规程，随时可以被解雇，每位员工参加工作第一天起，就意识到这家公司是讲安全的，把安全管理和人事管理结合起来。 5、员工必须接受严格的安全培训。让员工安全，要求员工安全操作，就要进行严格的安全培训，要想尽可能的办法，对所有操作进行安全培训，要求安全部门和生产部门合作，知道这个部门

要进行那些安全培训。 6、各级主管必须进行安全检查。这个检查是正面的，鼓励性的，以收集数据、了解信息，然后发现问题，解决问题为主的，如发现一个员工的不安全行为，不是批评，而是先分析好的方面在那里，然后通过交谈，了解这个员工为什么这么做，还要分析领导有什么责任，这样做的目的是拉近距离，让员工谈出内心的想法，为什么会有这么不安全的动作，知道真正的原因在那里，是这个员工不按操作规程做，安全意识不强，还是上级管理不够，重视不够。这样拉近管理层和员工的距离，鼓励员工通过各种途径把安全想法反映到高层管理管理者，只有知道了底下的不安全行为、因素，才能对整个的企业安全管理提出规划、整改。如果不了解这些信息，抓安全管理是没有针对性的，不知道要抓什么。当然安全部门也要抓安全，重点检查下属，同级管理人员有没有抓安全，效果如何，对这些人员的管理进行评估，让高级管理人员知道这个人在这个岗位上安全重视程度怎么样，为管理提供信息。这是两个不同层次的检查。 7、发现安全隐患必须及时更正。在安全检查中会发现许多隐患，要分析隐患发生的原因是什么，那些是可以当场解决的，那些是需要不同层次管理人员解决的，那些是需要投入力量来解决的，重要的是必须把发现的隐患加以整理，分类，知道这个部门主要的安全隐患是那些，解决需要多少时间，不解决会造成多大风险，那些需要立即加以解决的。那些是需要加以投入力量的，安全管理真正落到了实处，就有了目标，这是发现的这全隐患及时更正的真正含义。 8、工作外的安全和工作安全同样重要。 9、良好的安全就是一门好的生意。这是一种战略思想，如何看待安全投入，如果把安全投入放到对业务发展同样重要

《合伙人协议书》

合伙人协议第一条根据《民法通则》和《中华人民共和国合伙企业法》及《中华人民共和国合伙企业登记管理办法》的有关规定，经协商一致订立协议。第二条本企业为合伙企业，是根据协议自愿组成的共同经营体。合伙人愿意遵守国家有关的法律、法规、规章，依法纳税，守法经营。第三条本协议中的各项条款与法律、法规、规章不符的，以法律、法规、规章的规定为准。第四条企业的名称：第五条主要经营场所：第六条合伙目的：共同出资、共同设立、共担风险、共享收益第七条经营范围：第八条合伙人姓名、身份证号码：第九条合伙人认缴或者实际缴付的出资数额、缴付期限、出资方式:

第十条利润分配和亏损分担办法 1、企业的利润和亏损，由合伙人依照以下比例分配和分担：(合伙协议未约定利润分配和亏损分担比例的，由合伙人平均分配和分担。) 2、合伙企业存续期间，合伙人依据合伙协议的约定或者经全体合伙人决定，可以增加对合伙企业的出资，用于扩大经营规模或者弥补亏损。 3、企业年度的或者一定时期的利润分配或亏损分担的具体方案，由全体合伙人协商决定。第十一条合伙企业事务执行 1、全体合伙人委托合伙人为执行事务合伙人，其他合伙人不再执行合

伙企业事务。不参加执行事务的合伙人有权监督执行事务的合伙人，检查其执行合伙企业事务的情况，执行事务合伙人应定期其他不参加执行事务的合伙人报告事务执行情况以及合伙企业的经营状况和财务状况，其执行合伙事务产生的收益归合伙企业，所产生的亏损或者民事责任，由合伙企业承担。 2、合伙企业办理变更、注销登记、设立分支机构、清算组备案、修改合伙协议应经全体合伙人一致同意，法律法规及本协议有明确规定的除外。第十二条、执行事务合伙人应具备的条件和选择程序；权限与违约处理办法；除名条件和更换程序。 1、执行事务合伙人由全体合伙人推举产生，应具备以下条件：（1）按期缴付出资，对合伙企业的债务承担无限连带责任；（2）具有完全民事行为能力；（3）无犯罪记录，无不良经营记录。 2、执行事务合伙人权限与违约处理办法。执行事务合伙人负责企业日常运营，对外代表合伙企业。执行事务合伙人不按照合伙协议约定或者全体合伙人决定执行事务导致违约发生的，执行事务合伙人应对其他合伙人造成的损失进行赔偿。 3、执行事务合伙人除名条件和更换程序。执行事务合伙人有下列情形之一的，经其他合伙人一致同意，可以决定将其除名，并推举新的执行事务合伙人：（1）未按期履行出资义务；（2）因故意或重大过失给合伙企业造成特别重大损失；（3）执行合伙事务时严重违背合伙协议，有不正当行为。对执行事务合伙人的除名决议应当书面通知被除名人，被除名人接到除名通知之日，除名生效，被除名人退伙。被除名人对除名决议有异议的，可以自接到除名通知之日起三十日内，向人

BP神经网络matlab源程序代码

close all clear echo on clc % NEWFF——生成一个新的前向神经网络 % TRAIN——对 BP 神经网络进行训练 % SIM——对 BP 神经网络进行仿真 % 定义训练样本 % P为输入矢量 P=[0.7317 0.6790 0.5710 0.5673 0.5948;0.6790 0.5710 0.5673 0.5948 0.6292; ... 0.5710 0.5673 0.5948 0.6292 0.6488;0.5673 0.5948 0.6292 0.6488 0.6130; ... 0.5948 0.6292 0.6488 0.6130 0.5654; 0.6292 0.6488 0.6130 0.5654 0.5567; ... 0.6488 0.6130 0.5654 0.5567 0.5673;0.6130 0.5654 0.5567 0.5673 0.5976; ... 0.5654 0.5567 0.5673 0.5976 0.6269;0.5567 0.5673 0.5976 0.6269 0.6274; ... 0.5673 0.5976 0.6269 0.6274 0.6301;0.5976 0.6269 0.6274 0.6301 0.5803; ... 0.6269 0.6274 0.6301 0.5803 0.6668;0.6274 0.6301 0.5803 0.6668 0.6896; ... 0.6301 0.5803 0.6668 0.6896 0.7497]; % T为目标矢量 T=[0.6292 0.6488 0.6130 0.5654 0.5567 0.5673 0.5976 ... 0.6269 0.6274 0.6301 0.5803 0.6668 0.6896 0.7497 0.8094]; % Ptest为测试输入矢量 Ptest=[0.5803 0.6668 0.6896 0.7497 0.8094;0.6668 0.6896 0.7497 0.8094 0.8722; ... 0.6896 0.7497 0.8094 0.8722 0.9096]; % Ttest为测试目标矢量 Ttest=[0.8722 0.9096 1.0000]; % 创建一个新的前向神经网络 net=newff(minmax(P'),[12,1],{'logsig','purelin'},'traingdm'); % 设置训练参数 net.trainParam.show = 50; net.trainParam.lr = 0.05; net.trainParam.mc = 0.9; net.trainParam.epochs = 5000; net.trainParam.goal = 0.001; % 调用TRAINGDM算法训练 BP 网络 [net,tr]=train(net,P',T); % 对BP网络进行仿真 A=sim(net,P'); figure; plot((1993:2007),T,'-*',(1993:2007),A,'-o'); title('网络的实际输出和仿真输出结果，*为真实值，o为预测值'); xlabel('年份'); ylabel('客运量'); % 对BP网络进行测试 A1=sim(net,Ptest');

杜邦安全管理理念

浅述杜邦安全管理对我们的启示杜邦的安全文化(1) 1802年,杜邦公司成立,在第一个100年里,杜邦主要是一家火药制造商,特殊的行业造就了杜邦对安全的重视。杜邦是世界上最早制定出安全条例的公司。1812年它就明确规定:进入工场区的马匹不得钉铁掌,马蹄都用棉布包裹着,以免马蹄碰撞其它物品产生明火引起火药爆炸；任何一道新的工序在没有经过杜邦家庭成员试验以前,其他员工不得进行操作,等等。杜邦公司经过200多年的发展,已经形成了自己的企业安全文化,并把安全、健康和环境作为企业的核心价值之一。他们对安全的理解是:安全具有显而易见的价值,而不仅仅是一个项目、制度或培训课程。安全与企业的绩效息息相关；安全是习惯化、制度化的行为。杜邦这种安全文化的形成经历了4个发展阶段,第一阶段：自然本能反应。处在该阶段的企业和员工对安全的重视仅仅是一种自然本能保护的反应,员工对安全是一种被动的服从；安全缺少高级管理层的参与。第二阶段:依赖严格的监督。处在该阶段的安全行为特征是:各级管理层对安全责任做出承诺；员工执行安全规章制度是被动的。第三阶段:独立自主管理。此阶段企业已具有良好的安全管理及体系,安全意识深入人心,把安全视为个人成就。第四阶段:团队互助管理。此阶段员工不但自己遵守各项规章制度,而且帮助别人遵守；不但观察自己岗位上的不安全行为和条件,而且留心观察他人岗位上的；员工将自己的安全知识和经验分享给其他同事；关心其他员工的异常情绪变化,提醒安全操作；员工将安全作为一项集体荣誉。现在杜邦已经发展到团队互助管理阶段。杜邦的安全管理(2) 从杜邦的做法看,杜邦建立了一整套安全管理体系。杜邦要求每一位员工都要严守十大安全信念:一切事故都可以防治；管理层要抓安全工作,同时对安全负有责任；所有危害因素都可以控制；安全地工作是雇佣的一个条件；所有员工都必须经过安全培训；管理层“必须” 进行安全检查；所有不良因素都必须马上纠正；工作之外的安全也很重要；良好的安全创造良好的业务；员工是安全工作的关键。杜邦坚持安全管理以人为主的信念,并制定了一套十分严格、近乎苛刻的安全防范措施。但是正是这些苛刻的措施,令杜邦的员工感到十分安全。在杜邦全球所有机构中,均设有独立的安全管理部门和专业管理人员。这些专业人员与在各部门中经过严格培训的合格安全协调员，共同组成完整的安全管理网络,保证各类信息和管理功能畅通地到达各个环节。同时,杜邦有一整套完善的安全管理方案及操作规程,全体员工均参与危险的识别和消除工作,保证将隐患消灭在萌芽状态。杜邦的安全培训(3) 杜邦有一套非常成熟的安全培训系统。公司安全培训队伍遍布世界各地,把杜邦的安全理念、安全系统、安全管理,形成了安全产品——全套DuPont TM工厂安全系统,在各地推广。该系统包括五大内容：工作场所安全、人机工效、承包商安全、资产效率和应急响应。

公司合伙经营协议书范本_合同范本

公司合伙经营协议书范本公司合伙经营协议书范文1 甲方：________ 身份证号码：乙方：________ 身份证号码：甲、乙二方经友好协商，就共同经营装饰公司事宜达成如下合伙协议：第一条合伙宗旨利用合伙人自身具备的资金优势，劳动力优势，货源优势，合伙经营装饰公司，使合伙人通过合法的手段，创造劳动成果，分享经济利益，共同奋斗，共创辉煌! 第二条合伙名称、主要经营地：合伙经营的公司名字：监利县合创美家装饰有限公司经营场所位于:监利县容城镇教育巷九号 ,面积:约150平方第三条合伙经营项目和范围经营项目为：室内装饰装潢第四条合伙期限合伙期限为20xx年，20xx年3月19日起，至20xx年3月19日止。第五条出资额、方式、期限 1.甲方刘剑(姓名)以现金方式出资，计人民币50000.00元。乙方刘忠平(姓名)以现金方式出资，计人民币50000.00元。 1 / 12

2.各合伙人的出资，于20xx年3月19日以前交齐，由合伙负责人甲方统一保管，其他合伙人有监督和核查权。 3.本合伙出资共计人民币100000.00元。合伙期间各合伙人的出资为共有财产，不得随意请求分割，合伙终止后，各合伙人的出资仍为个人所有，协议终止当天或按合伙人约定的时间予以返还。第六条盈余、债务承担 1、盈余分配：除去经营成本、日常开支、奖金、需缴纳的税费等的收入为净利润，即合伙创收盈余，此为合伙分配的重点，将以合伙人出资为依据，按比例分配。2.债务承担：如在合伙经营过程中有债务产生，合伙债务先由合伙财产偿还，合伙财产不足清偿时，以各合伙人的出资为据，按比例承担。第七条入伙、退伙、出资的转让 (一)入伙 1. 新合伙人入伙，必须经全体合伙人同意; 2. 新合伙人须承认并签署本合伙协议; 3. 除入伙协议另有约定外，入伙的新合伙人与原合伙人享有同等权利，承担同等责任;入伙的新合伙人对入伙前合伙企业的债务承担连带责任。 (二)退伙 1. 自愿退伙。在经营期限内，有下列情形之一时，合伙人可以退伙： ①合伙协议约定的退伙事由出现; 2 / 12

Research and Application on BP Neural Network Algorithm

合伙人投资合作协议书(详细版)

BP神经网络预测的matlab代码

合伙协议书合同范本正式版

基于BP神经网络预测模型指南

三人合伙人合作协议书

合伙人合作合同范本

BP神经网络实验 Matlab

杜邦公司的十大安全理念(正式版)

三人合作协议合同范本

合伙协议书-通用版

用matlab编BP神经网络预测程序加一个优秀程序

杜邦十大安全理念及读后感

《合伙人协议书》

BP神经网络matlab源程序代码

杜邦安全管理理念

最新三人合伙协议书合同范本

公司合伙经营协议书范本_合同范本