基于Agent的答疑系统模型

分析了现有答疑系统的不足，引入和介绍了“Agent”的概念，给出了一个基于Agent的答疑系统模型以及其中各Agent部件的设计，最后说明了该答疑系统的特点。     

基于动态递归模糊神经网络的动态系统辨识

模糊系统和神经网络由于具有逼近任意连续非线性映射的特性而广泛应用于系统的辨识和控制,但是传统的模糊神经网络是一种静态映射,不适用于动态系统的辨识,而现实工程中的控制对象反映的是系统的动态行为.为了提高动态系统的辨识精度,提出了一种新型的动态递归模糊神经网络,并根据动态递归神经网络的数学模型推导其动态反向传播学习算法及其改进算法.仿真结果表明:由于动态模糊神经网络的辨识过程同时利用了系统的当前数据和历史数据,对动态系统的辨识,特别是对具有纯时间延迟动态系统的辨识,较传统模糊神经网络在辨识精度和稳定性方面具有更好的效果.同时,确定网络权值和隶属函数参数初始值的方法可使动态系统的辨识过程具有更快的收敛速度.     

应用聚类和模糊神经网络方法设计模糊规则库

基于聚类技术和模糊神经网络提出一种新的自动生成模糊系统规则库的设计方法.采用结构辨识和参数辨识相结合的方法,构造模糊系统完善的模糊规则库.用此设计方法对函数逼近问题进行仿真,结果表明该方法具有规则数目少、学习速度快、建模精度高等特点.     

变精度粗集模型在故障诊断专家系统中的应用

将变精度粗集模型应用于故障诊断专家系统的知识获取和知识库的更新;利用变精度知识约简和正则条件熵进行故障特征选择,实现最简诊断知识的获取,以建立专家系统知识库;利用属性的相对依赖性实现知识库的维护与更新.滚动轴承故障诊断的实验结果表明,该方法有效地克服了传统规则式故障诊断专家系统的不足,实现了故障诊断功能.     

基于RBF神经网络的非线性系统故障诊断

针对一类含模型不确定性的非线性系统,提出了具有强鲁棒性和高灵敏度的在线故障检测与诊断方法.其中,系统只有输入、输出可检测,故障是关于输入和状态的非线性函数.非线性在线估计器用于估计系统不确定部分,同时监视系统是否发生故障,估计故障的大小.仿真结果表明,故障诊断算法稳定.     

国有股减持对证券市场影响的实证研究

以1999年1月—2002年5月上市新股为样本，建立计量模型对其进行实证研究，得出以下结论：①国有股减持价格的确定应该慎重考虑，因为投资者最关注的就是国有股减持的价格；②我国证券市场具有新兴证券市场的特征：投资者普遍关注的是流通盘较小的公司，国有股减持的价格定位的主要影响因素是公司流通股本量，而不是公司的EPS(每股收益)；③国有股的减持不应过分集中，而应分散在相对较长的时期内完成。     

可转换债券的定价模型与投资策略分析

运用期权定价理论，提出可转换公司债券投资价值的定量模型，分析了升水偿还期法、净现值法两种投资策略。进行了对比分析，得出了净现值法是较优的投资策略的结论。     

Ni膜与Ti基体之间的界面结合能研究

报道了用断裂力学的三点弯曲实验测试Ni膜与Ti基体之间的膜基界面结合能G,并与剥离实验结果以及Miedema模型计算结果进行了对比.结果表明:断裂力学方法测得的界面结合能G随基体的表面粗糙度R a 值的增大而增大,而与薄膜厚度无关;断裂力学方法测得的本征界面结合能与Miedema模型计算结果一致,而与剥离实验结果有差距,但仍具有可比性.文中还讨论了用断裂力学三点弯曲实验方法测量膜基界面结合能的适用范围.     

多分辨正交多小波网络及其学习算法

利用多小波函数和多尺度函数的互补性,构造了一种具有分层、多分辨和局部学习特点的正交多小波神经网络.给出了调整网络权系数的算法并进行了计算机仿真,结果表明正交多小波神经网络的逼近性能优于正交单小波神经网络.     

K-M模型下的人全血对He-Ne激光的散射与吸收特性

研究了人全血对He—Ne激光的反射和透射传输特性．实验采用单积分球系统及波长为632.8nm的He—Ne激光器，采用Kubelka—Munk模型分析和计算了不同血液样品的吸收系数、散射系数及总光强I(x)随厚度的变化情况.结果表明：K—M模型结合单积分球系统的测量方法可用于研究血液样品光学参数，不同类型的血液样品在K—M模型下的吸收系数或散射系数有差别，散射系数的差异较小，有3例胃癌患者血液的吸收系数与正常人有较大差异。