基于粒子群优化的BP神经网络预测方法及其应用研究

本文提出了一种基于粒子群优化的BP神经网络预测方法.该方法利用粒子群优化算法全局搜索BP神经网络的权值和阈值,并利用优化后的BP网络建立预测模型对经济指标进行预测.仿真实验结果表明,该方法克服了传统BP神经网络本身所存在的局部最小值和训练速度慢等不足,能够较好应用于定量经济指标预测,有效提高了预测的精度.     

关于差序半环上矩阵的积和式

探讨差序半环上矩阵的积和式,给出矩阵积和式和伴随矩阵的一些不等式,证明对于交换差序半环上的任意n阶矩阵A,均有(per(A))n≤per(A adj(A))≤n!(n!per(A))n,这里per(A)和adj(A)分别表示矩阵A的积和式和伴随矩阵.     

加权最小二乘估计中选择权数的迭代算法

介绍了加权最小二乘估计的性质及其常见权数选择的方法，并给出评判一个好的二乘估计的标准，由此提出选择权数的迭代算法.     

K－框架的冗余和扰动

主要讨论Hilbert空间K-框架的冗余性和扰动稳定性,给出Hilbert空间K-框架的基础上去掉一些元素后剩余的元素还构成K-框架的两个充分条件和一个不构成K-框架的充分条件,同时给出Hilbert空间K-框架的一个比较一般的3系数扰动结论.     

带外力项Hill方程的稳定拟周期解

讨论带外力项的Hill方程x″+(λ+q(t))x=h(t)的拟周期解,在弱的条件下获得了稳定拟周期解的存在.     

基于Web Services的旅游信息集成技术

针对旅游信息化存在的系统重复建设、 信息共享困难的问题,构建一个基于Web Services技术进行旅游信息异构环境下服务集成的框架结构. 对于旅游信息的获取,提出通过运用正则表达式自动抽取Internet上的相关信息并封装完后发布成Web Services,从而实现异构系统的信息共享,为用户提供全面的信息资讯.     

基于超像素的Grab cut前景提取算法

针对海量的像素以及迭代更新高斯混合模型参数导致的Grab cut很难兼顾精确分割和实时交互的现象,提出基于超像素的交互式快速分割框架,精简了问题规模,保证了分割的准确度和实时性.首先,采用融合边缘自信度的均值漂移算法将图像分割为一系列保持颜色、空间信息以及边界特性的同质区域;其次,以每个同质区域的RGB均值为结点,构建加权网络图,建立前景和背景两个高斯混合模型;然后,采用EM算法结合一种新的max flow/min cut算法来逼近高斯混合模型参数;最后,本文引入区域项的自适应调整参数来提高分割的准确度.实验结果表明,文中算法对用户交互可以及时做出分割响应,并且分割的结果更加合理.     

具有避难所和修正Leslie-Gower项的捕食者-食饵模型的最优税收

研究具有避难所和修正Leslie-Gower项的捕食者-食饵模型的最优税收.运用Routh-Hurwitz判别法,讨论系统平衡点的局部渐近稳定性,并构造合适的Lyapunov函数,得到系统正平衡点是全局渐近稳定的.最后,利用Pontryagin最大值原理,得到最优征税策略.     

基于自适应邻域参数的拉普拉斯特征映射

提出一种基于自适应邻域参数的拉普拉斯特征映射算法,该算法首先依据采样密度确定每个样本点的自适应邻域参数,然后根据流形弯曲度调整优化邻域参数.实验结果表明,改进后的算法能够取得比拉普拉斯特征映射算法更好的降维效果.     

Web应用程序自动化测试工具

在．NET框架下，研究Web应用自动化测试工具，并给出了设计和实现。该自动化工具包含两个子工具WebTester和WebReplay。前者实现了对测试用例的自动录制、回放，而后者则允许测试人员手工编写测试脚本，进行更为复杂的测试。实现的关键是采用了两个开源的框架Watin和HTMLParser。