基于不平衡数据的公司破产预测研究

整合创新数据预处理技术与集成算法利用不平衡数据探讨了公司破产预测问题。首先，运用冗余信息处理方法、不同抽样方法等对不平衡数据进行预处理。其次，以5.0分类器（Classifier 5.0,C5.0）决策树和单隐层前馈神经网络作为基分类器，分别与三类重抽样数据预处理技术结合，择出最优抽样法。再次，结合自助汇聚法提升分类效果，并运用十折交叉验证的受试者操作特征曲线的下方面积进行评价，对比了两基分类器的集成模型。最后，运用加利福尼亚大学尔湾分校数据库中一万多家波兰制造业公司的实际数据进行实验验证。实验结果表明：欠抽样或人工少数类过采样法与神经网络结合的集成模型分类效果最优，为企业实施破产预测提供积极支撑。     

二维材料在人工智能中的应用

二维材料是构建神经形态器件并实现低功耗、微型化和规模化集成的首选材料体系。文章对二维材料在人工智能领域的应用现状、优势和面临的问题进行了简要评述，并对其发展趋势进行了展望。     

具有外部干扰的耦合时滞神经网络固定时间二分同步

针对结构平衡图与结构非平衡图的网络拓扑,考虑了一类具有外部干扰的耦合时滞神经网络模型,分别设计了其固定时间同步控制协议.借助固定时间稳定性理论与不等式技巧,获得了耦合网络在固定时间内达到同步的充分性判据,给出了具体的收敛时间上界,并验证了固定时间同步网络的鲁棒性与抗干扰性.为了扩大网络模型的适用性,考虑的神经网络激活函数为非连续的函数,可借助微分包含与集值李导数理论解释非连续微分方程的动力学行为.最后,分别在结构平衡图和非平衡图下对耦合神经网络的固定时间二分同步进行了数值仿真,验证了控制算法的有效性及理论结果的正确性.     

一类中立型Cohen-Grossberg神经网络的概周期解

研究一类具有混合时滞的中立型Cohen-Grossberg神经网络。通过建立线性辅助方程， 得到该神经网络存在唯一的概周期解的新结果，同时也给出此概周期解的存在范围。     

基于STM32的非侵入式负荷监测系统设计

传统的侵入式负荷监测方法在实际应用中安装复杂,成本高,无法满足日益发展的电力系统需求.为此设计了一种基于STM32的非侵入式负荷监测系统,系统以STM32F103芯片为主控制器,利用AD8629放大器和ADS1256芯片进行高精度电信号采样,通过USB与上位机通信,在Labview界面中进行实时显示,并建立卷积神经网络算法模型进行负荷识别.将嵌入式系统与辨识算法进行结合,通过实验验证了用电负荷监测与识别的可行性,且系统实时性好,测量精度高,成本低,有较强的实用性.     

线性区域数量与PLNN表达能力的相关性

使用分段线性激活函数的神经网络(PLNN)在机器学习中得到广泛应用.本文给出了一种PLNN模型表达能力的度量值——线性区域数量，并给出了线性区域的数学表示.分析了线性区域之间的关系并计算合并后的线性区域数量，同时给出一种基于Z曲线的线性区域数量的计算方法.针对一个任务实例进行分析，计算不同网络结构的线性区域数量及合并后的线性区域数量，分析了线性区域数量与不同网络结构的准确性的关联.结果表明，线性区域数量能够表现PLNN模型的表达能力，对于选择网络超参数及解释模型边界具有研究意义.     

基于数学模型的我国动漫行业总年产值影响因素的实证分析

从文化、市场、技术、经济4个方面构建了影响动漫行业总年产值的指标体系,利用灰色关联度和神经网络模型分析了各个指标因素与动漫行业总年产值的关系。对两个模型的结果进行比较后得出,灰色关联度分析更能说明各个指标的重要性,其中我国自主研发网络收入对动漫行业总年产值影响最大。最后从4个方面给出我国动漫行业未来的发展重点以及相关建议。     

基于完备集合经验模态分解-归一化希尔伯特变换的神经网络储层流体识别

地震资料的瞬时属性包含丰富的地质信息,可用于储层流体的识别。希尔伯特-黄变换目前在地震资料的瞬时属性提取中呈现出了很大的优势,但是该方法中存在模态混叠、频率误差等问题,限制了其应用。基于此,引入了基于完备集合经验模态分解和归一化希尔伯特变换的改进方法有效提取地震资料更具物理意义的瞬时属性。同时,为了提高储层含气性检测的准确性和精度,选取瞬时频率和瞬时振幅构建分频剖面模型,对目标区域的储层特性和含气特征进行描述。再结合测井资料,运用有监督的神经网络实现对储层含气性的自适应高精度识别。实例研究表明,基于完备集合经验模态分解-归一化希尔伯特变换的前向反馈神经网络方法能够根据某一区域地震数据有效预测该区域储层的含气状况。     

基于神经网络的医疗诊断研究

主要工作集中在医疗数据的预处理和神经网络模型的训练.首先结合数据挖掘和自然语言处理技术,在保留医疗数据语义基础上对分词工具语料库进行补充,将中文数据分词,同时对其中大量冗余信息进行清洗,将中文数据转换成计算机可识别的编码,其次利用多种经典热门的神经网络模型来训练医疗数据,同时对比基于传统决策树模型的GBDT模型的训练结果,最后实验结果证明,对于多种疾病诊断,神经网络模型的效果要优于其他模型,诊断准确率接近90%.