Hopfield网络优化及证券投资组合问题求解

证券投资组合问题属于大规模注解问题，如何提高模型运算的速度和精度，决定了模型能否在实际中获得广泛应用。本利用Hopfield网络求解证券投资组合问题，以求提高求解的速度和精度，通过对建立的模型进行模拟运算，计算机运行结果证明该方法是可行的，运用神经网络模型的硬件构造进行求解，无疑将大大在提高模型的运算速度和精度，从而使证券投资组合更易于获得实际应用。     

应用人工神经网络技术估计城市道路交通出行量

本文应用人工神经网络模型中的连续Hopfield网络求解估计城市道路交通出行量分布的反推数学模型, 力求提高求解的速度和精度, 获得令人满意的结果。     

集成几类柔性的一类企业系统总体柔性模型研究

在对加工装配型企业系统进行抽象的基础上,建立了包含人员柔性、机床柔性、路径选择柔性以及信息处理技术这四种情况的总体柔性模型,并且柔性采用经济性指标加以定量.本文证明了该总体柔性模型的收敛性,利用计算机对该模型进行了求解,同时得到了上述四类因素对系统总体柔性指标的影响结果.     

一种双向映射神经网络模型

在传统BP神经网络的基础上,提出了一种双向映射网络,证明了该网络的存在性,并验证了该网络的可实现性.该双向映射网络为某些问题的研究开辟了一条新思路.     

利用神经网络实现企业柔性评价

本文利用神经网络实现企业柔性评价，以提高模型求解的速度和精度，实路结果表明，该方法是可行的。