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。     

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.     

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.     

识别混凝土板内部缺陷的人工神经网络算法

以一维有缺陷混凝土板为研究对象，分别采用Leverberg-Marcluardt和径向基神经网络算法，对缺陷的深度与厚度进行识别，从而实现对混凝土板内部缺陷的三维重构，称为红外CT模拟．两类神经网络算法的识别结果表明：Leverberg-Marcluardt神经网络较径向基神经网络具有更好的收敛精度与计算效率．     

一种新的基于Kohonen网络的图像矢量量化

矢量量化是一种重要的数据压缩方法.本文利用Kohonen自组织映射神经网络进行矢量量化,首次较为详细地讨论了具体实现的步骤与细节,并在此基础上为改善边缘质量,提出一种基于Laplas算子检测边缘弓引导神经网络训练的方法,并通过实验证明其效果是明显的.     

螺旋霉素发酵过程动态建模的神经网络方法

对文题所述方法,根据实验数据进行仿真研究,获得了满意的结果。为高度复杂的非线性生化过程的模型化提供了一条新的途径。     

特征结构提取的高阶Hopfield神经网络实现

本文首先建立了特征结构提取问题的罚函数表示，通过对罚函数求极小可以求得原始协方差矩阵的主特征向量及其对应的特征值。为了求得其他特征结构，特构造了一个协方差矩阵序列。如果将罚函数展开并进行整理，高阶Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络可被引入到特征结构提取中。这种方法比较直观，它将网络稳定时的输出与所求协方差矩阵的主特征向量的各个分量相对应，而网络稳定时的能量则对应于协方差矩阵的迹与所求特征值之差，计算机仿真结果验证了这种方法的正确性。