汽车销售分析与预测系统的设计与开发

市场分析和预测现在已成为了企业重要的决策依据和手段，而有效地存储和利用已有的销售数据是进行分析和预测的基础。数据仓库和联机分析技术提供了强大的数据存储和数据集成的功能，分析预测等数学方法提供了一系列的数据统计分析工具。将信息技术和数学方法结合起来应用于销售数据的分析与预测领域，提出了一个基于数据仓库决策支持应用子系统的设计和实施方案，展示出构建数据仓库技术平台和OLAP多维数据的过程，并介绍了分析和预测中所采用的统计预测方法，体现了先进的信息技术与决策科学的良好结合。     

智能神经网络在时序信号预测上的应用

从80年代开始，人工神经元网络的研究技术在理论和实际应用上已经比较成熟，在信号处理系统中也开始采用该技术进行非线性时间序列信号的预测分析。但由于该理论黑箱模型的特点，无法引入先验知识，从而预测精度难以提高。针对该问题，提出了通过滚动预测的方法，并引入了一种智能化的新型神经元模型，建立区别于传统的神经网络预测模型，达到了较为理想的预测效果。并且以股票价格的预测作为实验模型，对该方法进行了验证，表明了它的实际应用价值。     

计算机网络安全技术研究

随着计算机网络技术的发展，计算机系统的安全问题日益复杂和突出。本文对现今网络安全的主要应用技术进行了介绍，并对未来网络安全技术的发展前景作出了预测。     

利用BP网络技术进行油井流入动态分析方法研究

论述了应用人工神经网络技术进行油井流入动态分析的方法：将油井视为一个黑箱非线性动态系统，不需要建立描述油井动态的复杂数学模型，只要对其动态系统的输入／输出进行网络训练，即可建立相应的人工神经网络预测模型，并用此进行油井流入动态预测及分析，绘制出精确的IPR曲线。依据BP网络和实际应用的特点，提出了滚动预测技术，并对该技术进行了实例分析，取得了较好的效果。     

区块整体调剖筛选方法研究

提出一套在一定的技术经济条件下能筛选出适合于整体调剖区块的方法，该方法充分利用区块的静动态资料，实现了调剖井的筛选和堵剂筛选以及整体调剖的增产效果预测，包括：降低产水量预测，降低含水率预测，增加可采储量预测，增加采收率预测和投入产出比预测等，并根据区块整体调剖的筛选标准实现区块整体调剖的必要性判断。在坨２１区块进行了筛选应用，预测的投入产出比比为１：７．１。在当前的技术经济条件下坨２１区块适合于整     

加强工程技术开发 发展中国聚酯工业

文章叙述了世界和亚洲聚酯及涤纶工业技术发展状况和趋势，并对市场、产能、产量等进行分析和预测。对中国聚酯及涤纶工业作了相应的分析和预测，寻找与国外的差距。介绍了国内聚酯工业工程技术开发的情况以及具体做法和成功的经验，并提出建议     

杨树天牛预测预报科技进展

对杨树天牛预测预报的空间分布型与抽样技术、种群动态与生命表研制、测报技术和方法进行综述，并对杨树天牛预测预报的发展趋势作出评述，提出见解。     

储层构造裂缝数值模拟技术

数值模拟技术是对储层构造裂缝进行定量预测及确定构造裂缝空间分布的一种有效方法，文中给出了构造裂缝定量预测的数值模拟技术的基本原理和实施方法，该项技术是根据构造变形反演研究区域的边界条件及地质模型用有限元方法进行正演计算，确定出研究区的应力场，再结合岩石破裂准则确定裂缝的空间分布，讨论了地质模型、力学模型和数学计算模型之间的关系，并具体应用岩石破裂准则进行了裂缝计算。     

试论金属切削技术的发展及其发展趋势

结合机械制造业发展中存在的问题，深入分析了金属切削技术发展的实际状况，并对金属切削技术的未来发展趋势进行了科学预测。     

基于神经网络BP算法的市场预测研究

提出了一种利用神经网络BP算法模型于发现和预测商业市场价格变化趋势的模型。文章着重论述了这一模型的设计思想和实现技术，并选择重庆房地产市场为实验研究对象，给出了用所述方法进行房地产价格预测的实验结果。     

基于支持向量机的结霜过程特性参数预测模型

为解决结霜过程中有明显的非线性和时变性特征及测试数据中受噪声干扰较大、特性参数预测效果较差的难题,引入了基于结构风险最小化的支持向量机方法,建立了以热力参数集、时间、空间等为特征向量的预测模型.应用实验数据对模型进行了验证和评估,并与基于最小二乘法的预测模型进行了对比分析.结果表明,基于支持向量机的预测模型具有良好预测性能、非线性逼近能力和抗噪声干扰能力.     

混凝土强度的分阶段进化神经网络方法的预测

早期获得混凝土28d抗压强度值,对提高工程质量和加快施工速度具有非常重要的作用。本文在国内外早期推定混凝土强度方法的基础上,提出了用分阶段进化神经网络的方法来预测预拌混凝土的强度,从而可以减少网络训练的时间,加快算法的收敛速度,简化网络结构。     

基于交替变游程编码的测试数据压缩方法

提出了一种新的交替变游程编码的测试数据压缩方案。不像其它文章中仅仅编码连续的"0",该方案采用变长到变长的编码方式对0游程和1游程进行编码。实验数据表明,交替变游程编码能取得较高的压缩效率,能够显著减少测试时间和测试功耗,从而达到降低测试成本的目的。     

改进的静态图像压缩技术

在多媒体技术中,静态图像压缩技术成为世界学术界研究的热点.本文在国际标准组织制定的静态图像压缩标准JPEG的基础上,提出了一种采用新的傅立叶分析技术-算术傅立叶变换(AFT)来快速计算离散余弦变换(DCT)系数值,改进了静态图像压缩技术,克服了DCT运算速度慢的缺点,同时克服了传统的快速离散余弦变换(FDCT)程序复杂,子进程多的缺点.实验表明运用新型的AFT的DCT快速算法代替传统的DCT算法实现静态图像压缩可以使运算时间大幅度减少,该方法为实现静态图像压缩开辟了新的思路和途径.     

多媒体IP与网络传输

分析多媒体数据实时传输对通信网络的特殊需求及当前IP网对多媒体信息实时传榆的支持能力和存在的问题.针对这些问题,对当前的多媒体数据压缩、网络通信技术和网络协议进行了比较和研究,详细介绍了解决实时多媒体信息传输所涉及的一些新方法和新技术.     

一种基于测试数据两维压缩的BIST新方案

为压缩内建自测试(BIST)期间所需测试数据存储容量,提出了一种新的基于测试数据两维压缩的BIST方案。建议方案首先使用多扫描链相容及重排的方法对测试集进行宽度压缩,然后使用折叠计数器方案进行长度压缩,该建议方案的结构与标准的扫描设计是相容的;试验结果表明,与其他BIST方案相比,建议方案的测试数据存储容量和测试时间都大量减少。     

光纤陀螺温度漂移模型的PPLN辨识

环境温度变化造成的较大温度漂移始终是制约光纤陀螺(FOG)性能提高的重要因素．FOG温度漂移本质上是一组与温度有关的多变量非线性时间序列，为此采用投影寻踪学习网络(PPLN)方法建立新的FOG温度漂移模型．该方法结合了统计学中投影寻踪算法节点函数灵活的非参数估计特点和人工神经网络的自学习功能，具有简捷的网络结构和良好的鲁棒性能，对未知模型辨识能力较强．将该方法应用于某型FOG温漂模型实测数据的辨识中，经验证表明其具有良好的预测效果．     

数据压缩字典与快速图像分形映射压缩算法

针对分形编码压缩时间太长、以至于该算法很难达到实用的缺点,提出了对图像进行分级预处理,即根据被压缩图像的实际情况建立一个数据压缩字典,使得被压缩图像的匹配块仅在数据压缩字典指定的块中进行,从而大大减少图像压缩过程中的搜索范围和压缩时间·此外,给出了建立数据压缩字典的理论基础,并根据此思想给出了一个新的实现分形编码算法·实验表明,在提高压缩比的同时,运算时间也大大缩短     

改进的DPCM在图像压缩中的应用

就传统的DPCM在图像压缩中的应用进行了介绍。通过改进的DPCM预测方法说明，自适应预测提高了图像的压缩效率。     

一种新的高距离分辨率脉压技术的研究

在频率进步雷达高距离分辨技术的荐,为解决压缩经的限制提出了在子冲引入线性调频体制的新型雷达波形。