论现代企业财务预警系统的构建

目前我国企业发生财务失败以至破产清算的例子越来越多，建立企业财务预警系统刻不容缓。财务预警系统能及时发现财务管理中问题，预先警示，让经营者早日寻求对策，减少对企业的破坏。本文系统地研究了企业财务预警系统的特点，分析了企业财务预警系统的构建以及应用中应注意的问题。     

基于神经网络的车牌识别系统在特定场合的应用

对车牌识别系统的组成进行简要的介绍,并以BP网络为例介绍了人工神经网络在车牌识别系统中的应用,提出了对于特定场所的识别系统可以通过简化网络,提高识别率和识别速度。     

基于MATLAB的BP神经网络的应用

本文设计了一个基于BP神经网络的全自动洗衣机模糊控制系统。系统采用模糊控制手段,根据输入的模糊参量（如衣物的浑浊度及浑浊度的变化率）,来实现智能识别与控制。测试结果表明,本系统能智能识别衣物的浑浊度和浑浊度变化率,加快控制模式的反应速度,同时可以借助神经网络具有的自学能力和改进能力,对在训练中未出现的样本,通过联系记忆功能做出相应控制决策。     

构建校园危机预警系统 促进和谐校园的建设

和谐校园是和谐社会的重要组成部分,而校园危机是和谐校园的最大危险。为了积极预防和快速有效应对可能发生的校园危机事件,使危机损害降低到最低,应该构建危机预警系统。     

基于神经网络的车牌识别系统在特定场合的应用

对车牌识别系统的组成进行简要的介绍,并以BP网络为例介绍了人工神经网络在车牌识别系统中的应用,提出了对于特定场所的识别系统可以通过简化网络,提高识别率和识别速度.     

浅议构建企业财务危机预警系统——加强企业应收账款日常管理

一个企业如果处于产销脱节、销售额和销售利润明显下降,应收账款大幅增长,产品库存迅速上升,经营性现金流量不足以抵偿其现有到期债务的状况,或者企业现有负债总额超过企业资产的公允价值,净资产出现负数,则企业面临财务危机。本文对如何构建企业财务危机预警系统进行了论述.     

基于神经网络的交通事件检测算法

回顾了几种传统的交通事件检测算法,提出从多层前向人工神经网络角度建立模型,并运用BP算法予以实现.在将BP算法与传统算法进行比较之后,发现BP算法具有检测率高、误报率低、检测时间短的优点,同时也存在不足之处,指出了今后进一步研究的方向.     

基于神经网络的字符识别技术研究

本文在分析人工神经网络理论和图象处理及其特征提取理论的基础上,探讨了网络结构、特征编码、算法的实现、学习样本的收集、网络参数的选择及ＢＰ算法缺陷等问题,设计并实现了一种基于神经网络的字符识别系统。     

BP神经网络的算法及改进

本文介绍了目前人工神经网领域中BP神经网络的特点及其算法原理,通过分析BP网络算法的缺点,提出BP算法的改进方法。从而加快了网络的收敛速度,优化了网络的拓扑结构,最后对BP网络在实际中的应用进行了讨论。     

基于BP神经网络的校园网络舆情危机预警研究

对于校园网络舆情危机的处理重点是要建立针对于校园网络舆情危机预警指标体系,并且通过科学的计算进行评估.拟在构建校园网络舆情危机预警指标体系的基础上,引入BP神经网络的算法,进而实现网络危机争件的定量评估.暓后通过计算机模拟仿真实验,结合"某高校王某恢复招研资格"的争件对该模型进行检测与分析,并得出分析结论和反思内容.     

纺织业上市公司财务危机预警模型的构建

2011年,我国纺织制造业受国际金融局势动荡与出口业务大量下滑的干扰,行业整体发展的情况受到严重挫折,净利润照比同期下降了14.93%,这种下降趋势在2012年并没有改善.因此,以前人的理论研究为依据,针对沪深两市上市的纺织制造业公司的财务状况进行研究,并建立纺织制造业上市公司财务危机预警模型.     

风洞发动机的神经网络控制

本文介绍ＦＬ－７风洞功率源－３台航空发动机的神经网络控制，这是一个非线性控制系统，通过对非线性动态特性分析，采用神经网络预报控制与旁路活门协调控制相结合，达到优化控制，仿真试验表明，控制系统不仅精度高，可靠性好，响应速度快，而且节省燃油。     

基于ANN的三电平逆变器开关矢量选择器

大容量传动场合中,多电平电压型逆变器得到广泛的应用,但是多电平逆变电路输出矢量的选择较为困难。在细致地分析了三电平电路的输出矢量后,总结了其矢量变化的规律,以异步电动机直接转矩控制为例,提出一种根据磁链和转矩误差选择输出矢量变化量的方法,简化了输出电压矢量的选择过程。并利用所提的方式设计输出矢量选择表,以其为导师对人工神经元网络进行训练,实现了三电平逆变器直接转矩控制的人工神经元网络输出矢量选择器。这种开关矢量选择器可以极大地简化获得输出电压矢量的过程,并可推广至更多电平数的逆变电路中。最后,通过仿真实验验证了所提出矢量选择器的有效性。     

用遗传神经网络模型预测公司财务困境

利用遗传算法的全局寻优能力。构造了一个预测财务困境的遗传神经网络模型(GANN)，该模型对预测财务困境的神经网络模型的输入变量进行了优化．通过对沪深A股市场部分上市公司财务困境的预测表明，该模型比ANN模型具有更好的预测财务困境的能力。     

水闸老化评估神经网络专家系统知识获取方法

专家系统的工作过程是一个获得并应用知识的过程,恰当的知识表示对于专家系统的构建具有重要意义.以上海地区多座中小型水闸老化检测实例为基础,开发出水闸老化评估神经网络专家系统ESANN-SLUICE.此系统从实例中生成数据,再对神经网络进行训练和管理,从而建立权值矩阵,然后转换成相当规则的知识库,提供给专家系统使用.该方法是水闸老化评估知识获取的一种新方法,是对传统知识获取方式的拓展和补充.最后通过实例证明该方法是可行和有效的.     

基于BP算法的成绩预测模型

BP网络是一种典型的多层前向网络,由输入层、隐含层和输出层组成,通过学习样本训练模型后即可用于数据的预测,适用于实现网络教学系统的成绩预测功能。训练样本作为BP网络的学习数据集,对于BP网络模型的训练具有重要的作用。模型选取网络教学系统中能够影响学习成绩的相关因素作为输入数据,包括学生在线学习时间、学生学习能力、作业成绩和测试成绩,利用已有学生成绩作为训练BP网络的期望输出。将这些数据进行归一化处理即可用于训练BP网络模型。训练过程中,全局误差基本呈下降趋势,收敛效果较好。经过训练后的模型可预测出学生的成绩,并转化为相应的等级,对学生下一步学习进行指导,提出适合的教学策略。通过测试表明该模型可以用于教学系统中的学习成绩预测,获得了预期效果。     

神经网络在雷达杂波仿真中的应用研究——自然梯度算法

文中运用广义维纳过程的零记忆非线性变换法(Zero Memory Nonlinearity,ZMNL)获得K分布雷达杂波的序列,由此得到神经网络所需的训练样本,再根据经特定算法训练的神经网络仿真得到K模型分布雷达杂波序列。文中的重点在于对比传统梯度算法和自然梯度算法的不同,突出自然梯度算法在神经网络权值的训练中收敛速度和准确性上的优势。     

基于MapGIS的隧道监测预警系统

针对传统的隧道监测数据管理的不足,在MapGIS（GeographicInformationSystem）平台的支持下进行二次开发,建立了集数据输入、管理、应用等功能于一体的隧道监测预警系统．实现了计算的前台可视化界面与监测信息保存的后台数据库的结合,解决了监测数据量庞大难于及时处理、分析的问题．通过对监测数据的分析,及时掌握施工过程中隧道结构及围岩的安全状况,为隧道支护设计提供参考依据．     

企业财务困境短期与中长期预测指标的比较实证研究

首先分析企业财务困境的发生过程,然后提出系统化的预测指标选择方法,并根据该方法分别建立企业财务困境的短期和中长期预测指标体系,以研究反映企业短期与中长期财务状态的关键指标及其差别.最后使用建立的预测指标体系进行提前期为1年至5年的财务困境预测,通过实证分析说明其合理性和有效性.实证结果还表明,不同提前期下财务困境预测需要不同的预测指标.     

基于人工神经网络的药芯焊丝焊接工艺研究

用人工神经网络模型研究了药芯焊丝焊接材料的焊接工艺性能与焊接材料的基本配方、焊接工艺参数之间的关系 ,结合BP遗传算法计算了YJ657药芯焊丝焊接工艺性能最佳时药芯焊丝药芯粉的配比 .提出了表征焊缝金属成型、焊接飞溅率和焊缝金属脱渣率的数值方法 ,并应用于药芯焊丝的研制 .