基于神经网络的股票估值综合模型

鉴于传统估值方法对我国股市不完全适用，结合经济类和工程类研究者对股票估价的一般方法，提出了一种基于神经网络的股票估值综合模型．模型以上市公司的财务数据、比率因素及历史股价作为输入变量，将市场均价作为输出值．通过实证分析，显示模型具有良好的估价性能，并且优于市赢率估价法，     

基于BP神经网络构建矿床地质模型的估值方法

为了解决数字化空间三维模型中数据样本点不足的问题,采用经典BP网络的基本原理,研究了地质变量与其影响因素之间的非线性映像关系,并建立了地质变量参数估值计算神经网络模型的基本结构,从而提出了基于人工神经网络原理建立地质模型的估值方法.结果表明:该方法能较好的决绝地质矿床的各向异性、非线性等问题,弥补了传统估值方法的不足,为地质建模的插值计算提供了理论工具,具有一定的指导意义.     

低维细胞混沌神经网络的电路实现

通过分析三维细胞混沌神经网络模型的非线性动力学性质．给出了一种简单的混沌电路实现方式。主要提出此电路一种模块化的设计思路，将神经元设计为子电路模块，并用网格式布局了神经元子电路模块之间的连接矩阵，实现了三维混沌系统的模拟。实验结果证明了神经元模块化思路和电路设计结构的正确性。该电路简单实用，且具备很好的扩展性，对混沌神经网络的神经元构造和神经信息处理等都有一定意义。     

神经网络在非线性系统参数辨识中应用

要对非线性系统进行控制，必须掌握其模型．介绍一种辨识非线性系统模型的方法，该方法利用多层神经网络可以逼近任何非线性函数这一理论，提出针对非线性系统构造神经网络模型，并给出一种实用的BP算法．最后通过仿真实验，证明该方法切实可行．     

模糊-神经网络技术及其用于结构主动控制的仿真研究

提出了一种基于神经网络调整规范化因子的模糊一神经网络控制策略，并以表面布置压电片的梁结构为控制对象进行了仿真．实验结果表明，该控制策略适用于不精确被控对象模型和非线性系统的控制．模糊-神经网络技术及其用于结构主动控制的仿真研究@蒋式勤@陈海洪     

基于三维卷积的人手姿态估计高分辨率网络

在体素化输入的三维卷积基础上,通过引入高分辨率保持模块,提出了一种基于三维卷积的高分辨率保持网络.该网络以体素化的深度图为输入,进行三维卷积.不同于先前大多数从低分辨率特征中恢复高分辨率特征的方法,构建的网络引入不同分辨率子网络并行的结构,在处理低分辨率特征图的同时保持高分辨率特征图,从高分辨率子网络卷积得出每个关节点在3D体素中的分布概率,最终计算出每个关节点的三维空间坐标.实验表明:该算法相较于先前的基于沙漏模型的三维卷积网络能更准确地进行关节点估计.     

基于LinkNet卷积神经网络的高分辨率遥感影像水体信息提取

针对高空间分辨率(简称高分辨率)遥感影像在水体信息提取时准确度不高的问题,采用LinkNet卷积神经网络模型对高分辨率遥感影像进行水体信息提取,验证该网络模型对于水体信息提取的可行性及有效性.首先选取包含水体的影像数据作为训练数据,然后构建LinkNet卷积神经网络模型,并利用构建好的网络模型训练得到水体信息的先验模型,最后采用该模型对真实高分辨率遥感影像进行水体信息提取,并与经典算法比较.实验结果表明:LinkNet卷积神经网络模型能够实现高分辨率遥感影像水体信息的高精度提取,且优于经典算法.     

神经网络推理机制的电机调整设计专家系统

针对传统电机调整设计专家系统的缺陷,提出一种新型的,基于神经网络推理机制的电机调整设计专家系统模型．该模型将神经网络技术与专家系统技术、优化技术紧密结合,采用并行推理策略,能够有效提高推理效率,解决调整设计过程中调整力度难以确定的问题．     

基于改进的稀疏降噪自编码网络的三维模型识别方法

针对海量数据挖掘中三维模型特征识别准确率较低的问题, 提出一种改进的稀疏降噪自编码神经网络模型. 先基于改进的稀疏降噪自编码方法构建深度神经网络模型, 再利用无监督预训练方法及受限的拟牛顿计算方法对自编码神经网络进行训练, 最后采用softmax回归和得到的特征训练最终的分类器. 结果表明: 该方法对有噪声的三维模型特征信息具有较好的鲁棒性; 与栈式自编码神经网络和自学习神经网络相比, 该方法识别率较高.     

神经网络解耦控制系统的分析

本文基于神经网络的理论研究提出了一种新的神经网络解耦控制方法，该方法以被控对象的一组实测数据作为样本，训练出用神经网络描述的逆动力学模型，并将它作为解耦控制器投入到控制系统中．对某二元精馏塔控制的仿真结果表明该方法是切实可行的．     

基于四阶累积量的近场源三维参数联合估计

针对近场窄带信源仰角、方向角和距离三维参数的估计问题,提出了一种新的近场源三维参数的联合估计方法。该方法利用特征值及相应特征向量和四阶累积量估计信号参数,不需要进行谱峰搜索,只需一维参数匹配,计算量适中,并且适用于加性高斯噪声环境。仿真实验证明,当信噪比为0时,该方法仍能够正确估计信源的参数。     

宽频段空间相干信号三维参数联合估计算法

基于非均匀的L型阵列,提出一种宽频段相干信号频率和二维到达角联合估计的新方法——JSDOA算法。该算法利用阵列时空数据构造了一个平滑的波达矩阵,通过对其进行特征分解估计出相干信号的三维参数。该算法能精确地估计具有相同数字频率的相干信号的三维参数,避免了阵列孔径损失,具有计算量小,三维参数自动配对的优点。计算机仿真结果验证了算法的有效性。     

基于能量方程的柏叶口水库三维流场的模拟研究

采用基于能量方程的条带分析方法,对矩形河槽流速进行了模拟,在对模拟结果进行验证之后,将模型应用在拟建柏叶口水库三维流场研究中.通过适体坐标变换生成水库曲线型计算网格,将生成的曲线型网格细化、分层、分条带,最后用基于能量的方程进行一维、二维和三维的流场计算.整个模拟过程易于编程实现,并可通过设置网格的疏密程度,有效控制流...     

运用极值搜索法模拟地震勘探中的二维随机溶洞介质

缝洞型储层是一种很重要的油气储层,但其非均质性很强,目前的随机介质理论已经无法描述缝洞型介质,需要进一步发展缝洞介质建模理论。首先给出了极值搜索法建立二维随机溶洞介质的基本理论;其次,以目前常用的4种随机介质为基础,运用极值搜索法构造了4种二维随机溶洞介质模型;最后,以高斯型随机介质为例,通过建立几种二维随机溶洞介质模型来讨论自相关长度、孔隙度、分区边长对模型的影响。模拟的结果表明,通过选择不同的参数,极值搜索法可以更加方便、灵活、完整地模拟复杂溶洞介质模型。针对渤海某地区浊积扇非均质性强的特点,利用极值搜索法建立了随机溶洞介质,对浊积扇的非均质性进行精细刻画。正演模拟结果表明,浊积扇地震剖面上的反射特征与物源的距离关系密切,从而为浊积扇的识别提供了一定的参考依据。     

Statistical Model of the 3-D Braided Composites Strength

Based on the statistical model for the tensile statistical strength of unidirectional composite materials and the stress analysis of 3-D braided composites, a new method is proposed to calculate the tensile statistical strength of the 3-D braided compos- ites. With this method, the strength of 3-D braided composites can be calculated with very large accuracy, and the statistical parameters of 3-D braided composites can be determined. The numerical result shows that the tensile statistical strength of 3-D braided composites can be predicted using this method.     

川西地区须二段致密砂岩储层裂缝特征及识别

探讨致密砂岩储层裂缝的识别,为川西须二天然气的勘探开发提供部署靶点。通过对川西须二段致密砂岩储层及裂缝进行地质、实验、测井、3D3C地震资料的在点、线、面上的综合研究,结果表明须二储层宏观与微观裂缝都发育,且发育网状缝与高角度缝。裂缝占总孔隙度平均为9.33%,而裂缝发育对渗透率的增加是不发育裂缝致密储层的21.6倍。在点、线、面的综合研究方法对致密砂岩储层裂缝的刻画与识别的基础上,编制了川西孝新地区须二段裂缝发育分布图。     

油气藏管理GIS中的信息集成

油气藏开发涉及多方面、多层次的信息,这些信息表现出典型的三维空间分布特征和数据类型多样化的特点。传统数据库技术基于表格表示信息,无法表现对象的空间分布关系。GIS技术可以有效描述二维空间问题,但对于油气藏开发这类特殊的三维问题还缺少描述和分析能力。分析了油气藏开发管理GIS中的数据组成和数据之间的联系;提出了一种基于超图模型的GIS数据组织方法及其在油气藏开发管理GIS中的实现。指出在GIS中引入超媒体技术,可以灵活、方便地管理和查询油气田开发动静态数据,为油藏开发决策提供全面的数据支持。     

海水入侵三维含水层渗透系数的BP网络逆反分析

为研究复杂地质体海水入侵渗透系数的不确定性,将非线性动力学神经网络用于海水入侵的三维含水层参数的逆反分析,建立了基于监测水头值的海水入侵渗透系数直接识别方法.采用正交设计试验方法进行三维数值试验产生代表性的样本数据,通过误差逆传播学习算法建立多层的神经网络模型,表示观测水头和渗透系数隐式的复杂非线性映射关系,通过观测水头信息直接预测含水层渗透系数.该方法可利用现有的海水入侵三维有限元模拟程序.算例表明该法具有良好的分析精度,可满足工程要求.     

大型鼠笼异步机起动性能的计算

采用二维涡流场有限元法计算小型异步电动机起动电流及转矩，已可满足工程要求，但对于大型电机，由于转子端部结构复杂，端部漏阻抗计算值不准确，使起动电流及起动转矩计算误差较大。直接计算三线电磁场，变量过多，费用太大，不易为工厂接受。为此作者提出一种新的二、三维结合的简化模型。它可分离出端部漏阻抗，代入考虑定、转子铁心非线性的二维涡流场程序进行计算，可获得误差小于１０％的计算精度，而机时与内存比直接三维场的计算少得多。对两台电机进行了实际计算，与实测值比较，精度较高。文中还对转子温度对起动参数的影响作了分析计算。     

基于神经网络的Wiener系统故障检测方法

针对一类线性部分严格正定且非线性部分可逆的Wiener模型,提出了基于神经网络参数估计的系统线性部分故障检测方法.引入卡尔曼滤波器滤除系统未知干扰和噪声,并将Wiener模型转化为ARMA模型,计算得到线性部分参数;神经网络在线估计系统线性部分的参数,通过参数估计值与实际值的比较检测系统故障.仿真实例证明了该方法的正确性和有效性.