基于HP滤波的股票长期价格神经网络模型预测

将上证指数和深证成指股票数据作为研究对象，对股票长期价格进行预测．选取长短期神经网络、循环神经网络、HP滤波长短期神经网络混合模型和HP滤波循环神经网络混合模型进行比较分析．经过模型间的对比分析，发现HP滤波对长短期神经网络预测的优化效果要优于循环神经网络.     

基于Zernike矩和感知机神经网络的白细胞显微图像分类的研究

本文介绍了用Zernike矩和感知机神经网络识别白细胞的方案.采用数字图像处理技术和模式识别技术实现了白细胞显微图像的自动识别.试验结果表明,利用白细胞显微图像不同阶Zernike矩形成矩向量作为特征,再利用感知机神经网络进行识别分类具有很好的识别效果.     

BP神经网络与ARMA-GARCH模型在股票预测中的对比分析

考虑到股票价格瞬息万变,波动性强,用BP神经网络与ARMA-GARCH模型对上汽集团收盘价预测.对BP神经网络与ARMA-GARCH模型的股票预测结果进行对比分析,结果表明,在预测未来20 d收盘价时,BP神经网络平均绝对误差比ARMA-GARCH模型低31.4％;在预测未来6 d收盘价时,ARMA-GARCH模型平均...     

煤矿带式输送机故障诊断中模糊神经网络的应用

以模糊数学分析及神经网络综合运用为基础,研究了煤矿带式输送机的故障诊断技术.通过对输入参数的模糊数据处理并利用神经网络的学习能力来实现对数据的训练,得到高精确度的故障参数,从而建立起相应的模糊神经网络,对带式输送机进行及时有效的故障判断.最后基于Matlab软件对训练数据的仿真表明,基于模糊神经网络的故障诊断相较于传统故障诊断技术具有极高的准确度,且数据反馈及时,运行稳定.     

基于神经网络的机器视觉图像识别算法应用

研究神经网络的机器视觉图像识别算法应用,神经网络是通过模仿生物个体中的神经网络的结构,并模仿其功能特性,即神经网络的并行性的信息处理、非线性映射等能力,将建立的神经网络数学模型应用于农业中图像识别中.在现代农业科技中机器人视觉技术应用非常广,如在分级、采摘、除草等需要分析采集图像的操作中,故图像识别是上述操作有效的前期.通过分析各种神经网络模型在图像识别应用,叙述各种神经网络数学模型应用于图像识别算法中的优缺点.通过对以BP神经网络数学模型为基础的图像识别技术进行试验,验证基于神经网络的机器视觉图像识别算法的应用价值.     

一种基于小波、分形与神经网络的汽车车型识别方法

提出了利用小波分析、分形理论和神经网络技术进行车型图像的识别方法,主要包括用小波理论进行汽车图像的消噪和边缘检测、分形编码和神经网络分类等3个部分,经过实验证明,该方法取得了较佳的识别效果。     

利用循环相关特征的自适应模糊调制分类

针对非平稳数字调制信号,提出一种高阶正交循环累量特征,具有“屏蔽”干扰和噪声的特性. 采用模糊神经网络非线性动态建模的调制识别器,根据特征训练样本的大致分布状况建立蕴涵初始经验的模糊推理系统结构,再嵌入神经网络的结构和自适应学习算法对模糊系统参数进行调整和优化,完成模糊神经网络模型的逼近求精. 对MASK, MPSK, MFSK, MQAM 等信号进行仿真实验,结果表明系统在信噪比等环境参数变化较大的情况下适应性和容错性良好. 相对于神经网络等识别器,具有初始经验的系统结构更明确,建模周期较短,算法识别率和效率有明显提高.     

基于Gabor小波和神经网络的图像目标识别

针对目前数字图像目标识别方法中存在识别精度和实时性的问题,提出一种结合Gabor小波和神经网络的图像目标识别方法.该方法首先对图像进行预处理,用Canny算子进行边缘提取,然后通过神经网络获取最优的双Gabor小波复合滤波器参数,再采用参数优化过的滤波器组提取目标的特征向量,最后进行目标的分类和识别.实验表明这种方法鲁棒性好、识别率高,具有较广泛的实际应用价值.     

一种基于聚类的RBF神经网络模型

应用于工程中的径向基函数(RBF)神经网络模型,当训练样本量很大时常存在训练学习速度慢和拟合精度不高的问题.针对这一情况提出了一种基于聚类的RBF神经网络(BC-RBFNN)模型.该模型首先通过对训练样本进行聚类分析,将其分为不同的类,接着根据每类的训练样本构造一个RBF子网并获取其相关参数,接着再将各个子网组织成一个BC-RBFNN模型.通过对其进行理论分析和性能检验试验,结果表明该模型能加快网络训练学习速度,缩小的模型规模,提高网络的预测精度.     

利用离散Hopfield网络分析高等数学教学模式

借助离散Hopfield神经网络对现有高等数学教学模式进行分析讨论,以寻求更加合理的教学模式,从而达到更好的教学目的.将抽象的教学模式转化为计算机语言,进而建立离散Hopfield神经网络,然后对现有几种高等数学教学模式进行分析.运用所建立的离散Hopfield神经网络对给出的实例进行仿真,并做出总结,为今后高等数学教学提供参考.     

基于主成分分析的BP神经网络长期预报模型

MATLAB是进行神经网络系统设计及多元统计分析的有力工具．利用MATLAB6.5对月平均降水量的前期预报因子进行主成分分析,实现样本的最优压缩,从而降低样本的维数,建立起基于主成分分析的神经网络广西北部地区5月平均降水预测模型．计算结果表明,基于主成分分析的神经网络模型在预测中与多元回归模型相比有较好效果．     

数据驱动的液位传感器故障串联补偿方法研究

针对超声波液位传感器故障引起的非线性误差,基于数据驱动建模技术设计了一种逆补偿环节,以期能有效地补偿故障误差对系统的影响。首先借助故障传感器与正常传感器分别获得带故障误差与实际液位的测量值,然后利用LM-BP神经网络的非线性逼近特性设计超声波液位传感器故障误差的逆补偿环节。为验证该补偿方法的有效性与实际可用性,基于OPC、Matlab、Step7及Simatic等技术搭建PCS半实体实验平台,并将设计的逆补偿环节置于搭建的液位控制半实体平台的补偿环节中进行闭环实验。结果表明,该补偿方法对超声波液位传感器故障误差补偿是有效的,并且可将其应用于实际工程中。     

基于引入技术指标的Elman网络的股市预测

利用能够反映动态系统特性的Elman回归神经网络,结合传统的技术分析方法,通过对股票市场的技术指标的建模,寻求股票价格的变化规律,实现对股票价格的预测.实验结果表明,Elman网络具有较好的的逼近性能,能够实现对股票市场的预测.因此,引入技术指标的Elman神经网络用于股市预测是可行、有效的,具有很好的应用前景.     

基于双流LSTM神经网络的股价趋势预测

股价波动研究依赖分析金融新闻数据集浅层特征，而忽略了金融新闻句子中单词之间的结构关系，从而导致股价波动预测研究效果不佳。针对该问题，提出了一种基于双流长短时记忆网络（long short term memory network, LSTM）神经网络的股价趋势预测模型（Sent2Vec-DLSTM）。该模型的创新之处在于：提出了基于金融股票新闻数据集和哈佛IV-4情绪词典训练的情感词向量生成模型——Sent2Vec；提出了新型的双流LSTM神经网络（Dual-stream LSTM, DLSTM）。在实验中，首先用标普500指数历史数据以及爬取获得的金融类文章进行标普500指数的趋势预测，然后用VietStock新闻和来自Cophieu68的股票价格数据预测VN指数的变化趋势。结果表明，Sent2Vec-DLSTM相较于现有模型在股价趋势预测中具有更好的效果。     

刚性路面脱空的集成神经网络识别研究

通过有限元法建立了刚性路面脱空的计算模型,提出采用基于集成神经网络技术对刚性路面脱空状况进行识别,通过刚性路面脱空输入特征向量的组合,用各子神经网络对刚性路面脱空进行初步缺陷识别,然后对识别结果进行决策融合,给出了系统的实现策略和子网络的组建原则。数值模拟结果表明,采用本识别方法合理地选取了各种输入特征向量,具有更好的识别效果．     

基于知识蒸馏的轻量型浮游植物检测网络

当前基于卷积神经网络的目标检测框架已成为主流,使用深层的特征提取网络可以达到很好的目标检测效果,但带来的大量的参数和计算开销使这些算法难以应用到对存储空间和参数量有一定限制的嵌入式设备中.为此,该文提出将知识蒸馏方法用于目标检测网络的特征提取网络,以提升浅层特征提取网络的性能,在降低模型的计算量和规模的同时尽可能地保证模型的性能.实验结果表明,经过蒸馏的浅层网络作为特征提取网络的检测精度比没有经过教师指导的网络精度提高了11.7%.与此同时,该文构建的浮游植物目标检测数据集不仅可以评估一些最先进的目标检测算法的性能,也有利于未来浮游植物显微视觉技术的发展.     

考虑输入饱和的直接自适应神经网络跟踪控制

基于Lyapunov稳定性定理和backstepping方法,针对一类受输入饱和限制的单输入单输出非线性不确定系统,提出了一种考虑输入饱和的直接自适应神经网络控制算法. 采用动态面控制方法和直接自适应神经网络控制方法,避免了传统控制设计中的“计算量膨胀”问题和潜在的控制器奇异值问题. 借助一种饱和内补偿辅助系统处理系统中的输入饱和限制问题,以保证系统的稳定性和控制性能. 该算法不但保证了闭环系统信号一致最终有界,而且使系统输出能收敛到零的一个较小邻域. 以大连海事大学远洋实习船“育龙”轮为例进行仿真,验证了所提控制器的有效性.     

转子故障信号的小波能量特征自动提取

提出了一种基于小波变换的转子故障信号能量特征自动提取方法,受倍频分析思想的启发,运用尺度变换对原始时间信号重采样,将重采样后的信号进行小波变换,并统一分解到给定层上,从而获取信号的频带特征。该方法能消除转子转速和采样频率对小波分解频带分布的影响,提取的频带能量特征具有统一的物理意义。在ZL-3多功能转子模拟试验台上模拟了不平衡、不对中、碰摩及油膜涡动四种转子常见故障的128个样本,应用本文方法进行小波分析特征提取,并构造集成神经网络诊断模型进行诊断实验,结果表明了本文方法的有效性和正确性。     

微软终端技术与证券网上交易方案结合

随着Internet的普及，投资者对网上炒股要求越来越高,在证券营业部为保证系统的安全性，使用的全都是无盘工作站，在这种情况下，使用视窗系统，利用现有的486及以上配置的无盘站实现网上交易功能，成为证券营业部发展所需的趋势。     

关于教育技术学专业本科培养目标的探讨

在教育技术学这样一个综合应用型专业,培养目标的确立受到许多因素的困扰。结合经济、文化、地缘特点,依据学科体系合理定位,实现人才的多元分流;制定具有实际操作性的人才培养方案,以便真正将其落实于课程教学、见习实习等后续环节;依据办学层次,在理论与技能之间找到一个合理平衡点,以突出各校专业特色。