基于学习的证券市场专家预测意见合成研究

针对证券市场的专家预测意见的特点，研究了将学习、证据理论与协同学理论引入证券市场专家预测意见合成的理论与方法．讨论了将专家的历史预测数据用基本可信数表示作为学习样本，对初选专家进行聚类分析选择有协同效应的专家．该方法用神经网络优化基本可信数的修正系数，再用Dempster合成规则进行预测意见的合成．实验结果表明该方法应用于解决实际问题时具有较好的效果．     

区域水资源可持续利用评价的神经网络方法

在论述区域水资源可持续利用与水资源承载能力关系的前提下,提出了区域水资源可持续利用评价的神经网络方法。建立的神经网络模型对汉中盆地水资源可持续利用程度进行了评价。应用实例表明:建立的模型与其他模糊综合评价和属性识别方法相比,评价结果更合理可行和可靠。对汉中盆地来说,城固的水资源可持续利用程度为低级,其他5个区县的水资源可持续利用程度为中级偏低,其中又以南郑为最高,勉县为最低。在研究的7项评价指标中,水资源利用率对可持续利用程度的影响最大,灌溉率的影响次之,生态环境用水率的影响最小,从而为提高区域水资源可持续利用程度提供了理论依据。表3,参9。     

松节油蒸馏系统的DCS控制

通过对松节油蒸馏系统进行工艺分析，给出了需要控制的工艺参数，并设计了DCS控制系统。根据各工艺参数的特点，选择了控制算法。对于精确控制的参数，采用了模糊与PID混合的控制算法，而其他参数则采用PID控制算法，同时对大时滞参数，引入了预估器，从而达到稳定生产、节能降耗、提高经济效益的目的。     

广义正定矩阵的分析与应用

分析了广义正定矩阵,导出了矩阵广义正定的若干新判定准则,并以应用实例研究了其在神经网络中的应用.     

动态气体校准仪的研究和应用

介绍了计算机控制动态气体校准仪的工作原理及实现过程，采用V／F板作为计算机和气体供给系统的接口，并通过C语言编程，较为友好的界面，实现了高精度浓度各种校准气体的产生。     

单神经元自适应PID在阳极化电源中的应用研究

以阳极化电源为研究背景,并针对阳极化电镀要求恒流、抗干扰能力强、超调小且工况变化剧烈等特点,对单神经元PID算法进行了多方面的优化和改进.仿真及实验结果表明,改进后的算法响应速度快,超调量小,抗干扰能力强,对于模型参数的变化具有良好的自适应能力,且可提高系统的稳定性及生产效率.     

谈涂胶/显影设备中的关键装置——HP

对涂胶/显影设备中的关键装置——HP(Hot Plate)进行系统的分析,介绍了该装置的工艺作用、控制器原理和PID参数的调整设置过程。     

基于神经网络的人脸检测算法研究

针对复杂场景图像中的人脸，提出了一种基于BP神经网络的人脸检测算法，由网络训练和人脸定位两部分组成．可以有效地运用于多人脸、不同尺寸、不同姿态、不同面部表情、不同肤色、不同光照条件和复杂背景的情况。实验结果表明该算法快速有效。     

神经网络在电磁场数值问题中的应用

针对目前电磁场数值处理中计算繁杂慢速和耗费资源过多的问题,本文提出了一种基于神经网络小波理论进行计算的新方法。文中着重介绍了利用小波变换神经网络的基本理论,结合电磁场数值计算的基本方法,推导变换进而得到一个通用公式和处理方法。在该方法中,神经网络学习内容少和数据处理简单,因此该方法具有计算速度快,占用资源少的优点,并有用硬件实现的前景。     

变时滞神经网络指数稳定性条件

基于时滞细胞神经网络(DCNNs)在图像处理等领域的广泛应用,有关它的研究引起了越来越多学者和专家的关注.早期DCNNs稳定性的结果大多由网络权矩阵的分量构成的代数不等式来表示.运用Lyapunov-Krasovskii泛函的方法,研究了DCNNs的指数稳定性,所得充分条件以矩阵的(半)正定形式出现,在实际应用中更加便于验证.与文献中的结果相比较,所得判据适用范围更广.