直扩信号的谱检测和神经网络估计

论述了二次谱理论、谱相关理论和神经网络方法在直接序列扩频(DS/SS)信号的检测与估计中的应用,提出了利用谱分析结合神经网络的方法来实现对低信噪比DS/SS信号的参数及其伪码(PN)序列的估计.计算机模拟结果表明,该方法在较低的输入信噪比条件下能良好地工作.     

基于多采样率数据的软测量模型

提出了一种利用具有不同采样率的过程数据建立软测量模型的方法.本文采用主成分分析技术对过程数据降维,然后用降维后的数据训练神经网络,建立软测量模型.通过仿真证明,该软测量模型结构简单,获得了过程输出变量在非采样时刻的估计值.     

水声在波导中传播的建模及仿真研究

通过求解波动方程建立了水声在波导中传播的模型并进行了仿真计算。仿真结果表明：该模型基本反映了分层结构的波导的传播性质。将该模型用于匹配场定位和失配研究的结果进一步证明了该模型的有效性。     

多维非线性时间序列的投影寻踪学习逼近

建立了多维非线性时间序列投影踪学习网络结构及算法,证明了投影寻踪学习网络可以以任意精度逼近多维非线性时间序列。解决了基于投影寻学习的多维非线性时间序列的建模和预测问题,实际应用例子表明该算法可行。     

一种基于脉冲耦合神经网络的植物胚性细胞图像分割

植物胚性细胞定量分析研究需要首先将其切片图像分割处理,然后进行了大分子量化分析。但植物细胞切片图像上表现出来的植物细胞特有的复杂属性,使得一般图像分割分析方法很难奏效。20世纪90年代中期发展起来的脉冲耦合神经网络PCNN直接来自于动物视觉特性研究,应当适合这类植物细胞的的分割处理。但因目前理论很难解释PCNN数学模型参数与图像分割效果之间的关系,一般较好图像分割效果的获得需多次实验选择这些模型参数。同时在模型参数选定的情况下,其循环迭代次数直接关系到侵害的结果的好坏,而分割好坏的判定需人眼观察分析,这样便引入了人为干预。为此提出一种建立在分割图像熵值最大原则上的PCNN植物细胞图像自动分割新算法。     

基于改进BP网络的中文歧义字段分词方法研究

文本挖掘中中文歧义字段的自动分词是计算机科学面临的一个难题.针对汉语书写时按句连写,词间无间隙,歧义字段分词困难的特点,对典型歧义中所蕴含的语法现象进行了归纳总结,建立了供词性编码使用的词性代码库.以此为基础,通过对具有特殊语法规则的歧义字段中的字、词进行代码设定,转化为神经网络能够接受的输入向量表示形式,然后对样本进行训练,通过改进BP神经网络的自学习来掌握这些语法规则.训练结果表明:算法在歧义字段分词上达到了93.13%的训练精度和92.50%的测试精度.     

AFSs-RBF神经网络模型在轻亚黏土地震液化判别中应用研究

以自适应模糊系统AFSs为基础,运用径向基高斯函数RBF所建立的AFSs-RBF神经网络模型能够同时容纳模糊系统的推理功能和自适应性,动态调节隐节点数即模糊规则教,具有广泛的适用性.将这种模型应用于轻亚黏土地震液化评价中,选择震中距、上覆有效应力、黏粒含量、标贯击数、地下水位、循环应力比等6个与地震和场地条件有关的影响因子作为网络输入参数,对于轻亚黏土场地的液化势判别具体地建立了模糊神经网络模型AFSs-RBF.以唐山7.8级地震中天津某地区的轻亚黏土液化数据为训练样本,经验证和应用表明,这种AFSs-RBF网络具备更高的自适应性和非线性映射能力.     

随机生产中拖后需求的变质产品最优生产策略

针对部分短缺量拖后的变质产品,建立随机生产状态下的生产-库存模型.所谓随机生产状态,是指生产过程会随机地从一种可控状态向另一种不可控状态转移,当生产处于不可控状态时,会生产出一定比例的次品.其中,生产状态的转移服从均匀分布.通过生产-库存模型得到了随机生产状态下总成本函数,分析得到,该总成本函数是一个关于生产次数的凹函数,并由此提出了最优生产次数算法.最后给出了算例.算例结果表明,最优生产次数算法能够有效地将一个4n 1维的最优问题转化为一个一维问题,为变质商品的生产-库存决策提供了简便有效的方法.     

一种快速高效二维时域有限元束传播法

提出并建立了一种新型的快速分析平面光波光路器件传输特性的2D时域有限元束传播法(FE-TD-BPM)模型.与常规时域差分格式的有限元束传播法相比,在时域实现了一维有限元(FEM)离散化处理,基于完全匹配层(PML)边界条件给出了全有限元离散化模型.为了验证算法的精度以及速度,模拟分析了直脊波导以及波导光栅,并且与已有文献的计算结果进行比较,结果表明,该算法无条件稳定、计算速度快,与常规时域差分格式的有限元束传播法相差在0.002%以内,并节省了约70%的机时.     

简论口碑营销

口碑营销,因其具有成本低、可信度高、传播速度快等现代传媒所无法比拟的优点,成为市场营销的一把利器.企业应为口碑营销奠定坚实的基础,并通过意的顾客、意见领袖、大众传媒和内部员工等载体,将其传播出去,以影响消费者的购买行为,提高企业品牌知名度.