基于变神经网络的非线性最小方差预测控制器

提出基于变神经网络学习动态系统参数的最小方差预测控制器。其目的是通过在线学习 ,使控制器(MVPC)能适应被控对象参数变化和非确定性。提出的变神经网络由两部分组成 ,一部分是线性神经网络 (LNN) ,作为被控对象局部线性动态模型 ,另一部分是多层交叉回归神经网络 (DRNN) ,它近似为非线性动态模型。由于引进递推最小方差算法 ,本控制器运算速度相当快。仿真结果表明所提方法对非线性系统自适应控制是有效的     

基于神经网络的企业信用等级评估

企业信用等级评估是金融领域重要的问题，论文采用人工神经网络模型研究企业信用等级的评估问题，按照企业样本在信用等级的分布状况来抽样，然后，根据企业样本性质的不同，将其分为制造业和非制造业两大类，利用偏相关分析方法建立了企业信用评级的指标体系，此外，还介绍了几种企业信用评级常用的评估模型，并将神经网络评估模型的性能和其他的信用评估模型作了比较，实验结果表明神经网络模型具有更好的预测准确性。     

邮政通信网局部预测模型的研究和实现

为建立模型对网络实体流量流向进行预测,通过对实际情况的分析,得出新的局部预测模型方案,并为模型设定多级子模型,当模型需要变换时,只需要加入新的影响因素,不需要改变模型框架,这样使得模型更加适合邮政通信网仿真优化的需要。对于其它类似的仿真系统模型建立也有一定的启发作用。     

人工神经元网络及其在系统仿真中的应用

本文简要地介绍了人工神经元网络的基本概念、主要特征及其发展历史,评述了几种有代表性的神经元网络模型。在此基础上,探讨了人工神经元网络在系统仿真中可能的应用方向。     

广西建设抽水蓄能电站的必要性和效益

广西电网需电量迅猛增加，峰谷差越来越大，迫切需要大量调峰容量。由于广西电网电源结构不合理，水电站调节性能差，枯水期出力小，火电机组最小技术出力高，电网调峰能力不足，汛期基荷容量过剩，造成低谷时大量弃水。建设抽水蓄能电站可以发挥其调峰、填谷双重作用，是当前解决电网调峰行之有效的最佳措施，应加紧实施。     

Sniffer在Windows 2000下的实现方法

介绍了网络嗅探器（Sniffer）的基本原理，并阐述了Windows2000下Sniffer的基本实现，重点阐述了Windows2000下新的实现方法。     

基于离散搜索神经网络的数字调制类型识别

采用组合神经网络的离散搜索算法对通信信号的调制类型进行分类 ,在保证足够识别率的前提下 ,减少训练时间方面取得了较好效果 .仿真实验结果证明了此方法的有效性 .     

在Authorware中如何巧用框架和定向设计图表

本文主要以具体实例的形式详细地阐述了在Authorware多媒体制作软件中[定向]设计图表和[框架]设计图表的个性化制作方式，对提高本软件的使用率和使其大众化有非常积极的意义。     

网络资源建设的思考

在现在的教育教学活动过程中,以网络教育形式来传递教育教学信息,愈发显得重要。以网络基础开展的教育教学活动中,资源建设对整个教学的进展起着至关重要的作用     

局域网中基于ASP的办公信息的采集

办公事务中经常要求采集各种信息，传统的做法是印发数据表、填写数据表、再把数据录入到微机数据库保存和处理；现利用Windows98的PWS和Access数据库，以Weh浏览器和Web服务器交互访问的方式，将局域网上收集的信息直接保存到数据库中．