基于软计算方法的个股走势分析

本文首先从软计算方法的基本概念以及应用方面入手,阐述了软计算方法的基本原理,同时阐述了有关股票市场的一些基本概念.软计算方法处理问题的灵活性和不确定性为股票市场的走势预测提供了新思路,作为一种创建计算智能的新颖方法,软计算应用于股市分析预测具有重要的意义.然后选取两支股票江西水泥、汕电力A的实际数据对各种特征进行分析.运用本文的研究方法可以对个股走势做出一定的预测.     

个股走势模式分类的RBF神经网络方法

提出一个基宽度可调的RBF神经网络学习算法 ,并将它应用于个股走势模式的分类问题 .文中对走势模式的特征编码进行了阐述 ,改进了原有的编码方案 .实例计算表明效果良好     

软基沉降计算的数值计算与神经网络混合方法

以福州江阴港铁路大型货场的软基处理项目为工程背景,介绍数值计算与神经网络混合方法在软基沉降计算中的应用.该方法可以依据较少的实测数据,通过大量数值计算以及神经网络参数反演,得到较符合实际的加固处理前后的土体参数,进而估算大面积吹填引起的前期沉降和软基处理完毕后的工后沉降。     

基于BP神经网络的软地基沉降分析

为了分析软地基的沉降规律,以某个高速公路的工程为例,利用BP神经网络对该工程的软土地基沉降数据进行拟合和优化分析。结果表明,使用BP神经网络方法对软土地基的沉降预测值合理,其精度优于一维固结理论方法,BP神经网络方法能成为有效预测软地基沉降数据的方法。     

不可测过程参数的智能化软计算方法及应用

为解决控制系统中存在的时变过程数学建模困难,有些过程参数难以在线实时检测的问题,研究基于过程神经元网络的不可测过程参数软计算方法。分析正交基函数展开的学习算法收敛速度慢的问题,将BP网络的改进算法引入到过程神经元网络的训练中,增加基函数展开系数的规一化处理、权函数动量项调整项,以及学习率自适应调整方法,改进算法明显消除了误差收敛曲线振荡和网络收敛速度慢的问题。该方法在污水处理过程出水水质BOD预测中网络训练速度快,取得较好的预测结果,是一种不可测过程参数智能化软计算的有效方法。     

商业银行信用风险评估混合软计算系统

用混合软计算方法建立商业银行的信用风险评估系统。分别采用BP算法和遗传算法建立模型，并将二者结合，形成混合软计算方法。分析结果表明，混合软计算方法的确发挥了各种计算技术的整合效果，能够增强评估的可靠性。     

基于软计算下的结构可靠度的分析与计算

提出了一种求解结构可靠度的软计算方法，该算法综合了人工神经网络的柔软性和遗传算法的全局性及并行性，并用遗传算法计算了可靠度指标，为应用现有的结构分析程序计算结构可靠指标提供了一种新的思路和实现路径。     

软计算建立经济系统发展模型——使用神经网络方法

本文介绍了在宏观经济中经常遇到的经济发展预测问题。以浙江省现代化指标为例,使用BP神经网络方法,建立浙江省经济系统模型,并依据些模型,预测以后几年的经济情况。具体描述上述系统的设计思想、具体方案、算法及实现等问题。通过上述实例,说明神经网络在实际中的一般化方法和应用。     

基于RBF神经网络的软基沉降预测研究

将神经网络理论引入软基沉降预测领域．借助自控领域信号处理的思想，应用改进后的径向基函数神经网络的映射模式进行软基沉降的短期预测；软基沉降的长期预测实质上为基于神经网络的多维欧氏空间的曲面拟合问题，将地基压缩层从上到下分成若干段，每段的土性指标按段内各层土在段中的长度取加权平均作为系统的输入，将某个沉降模型的沉降曲线参数作为系统的输出，可以预测后期沉降曲线走势．实践表明，建立的基于RBF神经网络的软基沉降短期预测和长期预测模型是可行的，只要有足够多的训练样本，长期预测可以达到比较精确的预测效果．表5，参9．     

软计算及其新一代模糊控制器

介绍了软计算的概念及构成软计算的三个组成部分：模糊逻辑、神经网络和概率推理,并讨论了以软计算为基础的新一代模糊控制器．     

基于软计算下的结构可靠度的分析与计算

提出了一种求解结构可靠度的软计算方法,该算法综合了人工神经网络的柔软性和遗传算法的全局性及并行性,并用遗传算法计算了可靠度指标,为应用现有的结构分析程序计算结构可靠指标提供了一种新的思路和实现路径.     

基于软计算方法的中医智能辨证处理系统

针对现代中医辨证信息处理技术的研究现状和现有中医诊断专家系统缺乏系统性、忽视“整体观”、实用性差等问题,分析了采用人工智能技术——软计算方法研究中医智能辨证信息处理技术的优势,给出了构架基于软计算方法的中医智能辨证处理系统的主要软计算研究技术。     

基于智能计算策略的电解液成分软测量方法

针对电解铜生产过程电解液成分在线实时测量存在的问题,根据铜电解过程的电化学反应机理和生产过程数据,在改进神经网络隐层节点选择策略和优化训练算法的基础上,提出了电解铜生产过程中电解液成分的软测量方法.仿真分析验证了该方法具有较好的数据拟合和泛化性能,现场运行结果也进一步表明该方法能够根据铜电解生产过程的实际变化及时准确地预测电解液成分     

融合阴阳补偿理论的软计算故障诊断方法

应用软件计算方法,融合模糊理论,神经网络和遗传算法的优点,结合阴阳补偿理论设计一种用于柴油机振动故障诊断的新方法,该方法补了单独使用模糊方法或人工神经网络方法存在的规则数多和收敛速度慢等不足,其中推理系统采用的是模糊神经网络知识发现系统FNNKD（fuzzy neural network with knowledge discovery),应用该系统虽然花费的训练时间较长,但通过训练得到的系统参数可以达到全局最优,应用时,识别精度高而计算复杂度较低,通过CA10B汽车变速箱齿轮和轴承故障振动试验验证了该方法的可行性。     

软计算技术在倒立摆系统中的应用

基于软计算技术的混合控制方法汇集了模糊逻辑与神经网络各自的优点,集学习、联想、自适应于一体,并将基于自适应遗传算法的模糊神经网络控制用于单级倒立摆系统中. 结果表明,新型的智能混合控制器比传统的模糊控制器具有响应速度快、鲁棒性强等优点.     

接触网软横跨计算研究

软横跨计算是电气化铁道接触网施工过程中的关键技术之一。系统介绍了接触网软横跨计算研究的过程及应用,包括软横跨预制的数学模型及程序开发等。     

基于遗传神经网络的个股价格短期预测

针对个股价格的短期预测,提出了一种基于遗传神经网络算法的股票收盘价格分析和预测方法,在允许的相对误差下,所得到的模拟结果表明预测系统能够较好地预测股票价格的趋势.人工神经网络预测股票价格具有良好的应用前景,而遗传神经网络算法则可提高预测的速度和可靠性.     

最优参数设计问题的软计算集成方法研究

最优参数设计是稳健性设计中的重要组成部分,是一个不断连续改进的过程。应用人工神经网络、遗传算法、模糊理论等软计算方法和指数功效函数对具有定性定量输出变量的参数优化设计问题进行了研究,并进行实证分析,表明了方法的可行性。     

软计算和知识获取

讨论在人的浩瀚知识中，哪些属于不精确和不确定的知识，并且说明这些知识是可以通过软计算来获取的。然后以示例形式，论述如何使用软计算的方法获取这些不精确、不确定的知识。