BP 神经网络网络结构优化问题的研究

将灰色关联分析法应用到BP神经网络隐层结点数的确定中,实现了BP神经网络网络结构的优化,提高了网络的预测精度.仿真结果表明这种方法非常有效,同时也对BP神经网络的进一步研究提供了一种全新的思路.     

矿区电厂粉煤灰物化特性与吸附特性关联研究

试探讨矿区电厂煤质和燃烧条件对粉煤灰物化特征(粒径分布、比表面积、孔径及孔径分布)的影响,以及粉煤灰物化特性对吸附特性和选择性的影响.研究表明:吸附容量仅与有效吸咐表面积有关;粉煤灰的粒径和孔径分布与灰熔温度ST和煤的变质程度有关;粉煤灰对活性红的吸附在试验范围内,并与langmuir模型相符合.     

基于关联加权预测的多生产线协调生产计划的研究

研究了一类带有限缓冲区的多生产线协调生产计划的模型问题，首先通过对制造企业生产现场进行调研，建立了上下游生产线部件成品关联结构，然后根据该关联结构建立了一种多生产线协调生产计划非线性规划模型．通常情况下，该模型的维数将很大．为了便于求解与提高求解速度，将模型进行了线性化和简化处理，并提出了一种快速的求解算法——两阶段关联加权均值预测算法．仿真结果表明所提的方法是非常有效的．     

不确定条件下多产品第四方物流闭环网络鲁棒优化研究

在不确定条件下,构建了一个包括生产商、集中退货中心、消费区/初始退货点、维修处理中心、分销中心和废弃处置中心的单周期多产品第四方物流闭环网络选址模型。在销售量和退货率均不确定的情况下,用鲁棒优化的方法进行优化,目标是使总成本最小。通过lingo 10对具体算例进行求解。结果验证了该模型的鲁棒性。     

可拓方法在电力目标市场确定中的应用

电力目标市场的确定是制定电力营销策略的基础。首先运用可拓学中的物元理论建立了按分类电价分类的用电市场细分及其细分市场的物元模型，在模型中考虑了影响目标市场选择的相关因素如市场份额、市场增长率、电费回收率、电力消费弹性等，使这些因素不相容性能很好地在一个物元模型得到解决。然后介绍了可拓评价方法的基本原理和一般步骤。最后应用优度评价方法于某电力公司电力目标市场的确定，在应用中采用了层次分析法确定影响目标市场选择的相关因素的权重。采用该方法得到的电力目标市场符合某电力公司的发展目标，从而为某电力公司制订切实有效的营销策略提供了可靠的依据。     

基于情感的视听关联问题

听觉和视觉不是孤立进行的独立过程,而是相互关联的.如人们在观看一段视频的过程中,产生视觉刺激的图像和产生听觉刺激的音乐分别作用于人,对人的情感产生一定的影响.而这两种刺激在作用于人的过程之中是否存在相互影响、进而影响人的情感的现象呢？本文针对这一问题,对相关领域的研究现状进行了文献综述,探索性地给出了基于情感的视听关联的基本问题、研究目的、研究内容、范围界定、研究方法等,试图确立视听关联研究的框架与体系结构.     

思维脑电信号的关联维数分析

采用G-P算法计算了5种不同心理作业下的思维脑电信号的关联维数。计算结果表明:对同一个电极上的脑电数据而言,心算乘法和想象几何图形旋转这两种心理作业下平均关联维数的值比较大。这说明当大脑进行心算乘法和想象几何图形旋转时,大脑皮层神经元的活动加剧,导致脑电信号变的复杂。此外,每种心理实验作业下电极01、02处脑电信号关联维数值均较大,表明枕区皮层神经元相对于大脑皮层其他部位的神经元始终处于比较活跃的状态。     

基于Apriori算法的多维关联规则挖掘研究

关联规则是数据挖掘中的一个重要研究方向.经典的Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔型关联规则频繁项集的算法,但其并不适合挖掘近年来兴起的多维数据模型.在改进Apriori算法的基础上,提出了一种"二次剪枝"的算法,此算法适用于挖掘多维关联规则,并且在一定程度上提高了算法效率.     

关联理论下的中国影视剧字幕翻译——以《夜宴》为例

影视翻译属于文学翻译,影视剧字幕的翻译对于文化交流起着关键性作用。本文以电影《夜宴》为例．试图从Sperber和Wilson关联理论和Gutt的翻译现角度,探讨影视剧字幕的翻译,指出影视剧字幕的翻译必须遵循关联原则。     

基于频繁模式树的约束最大频繁项目集挖掘算法研究

目前绝大多数频繁项目集(或最大频繁项目集)挖掘算法并没有考虑相关领域知识,其结果会产生许多无关的模式.因此,发现约束频繁(或约束最大频繁)项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题,然而,这方面的研究工作却很少.为此该文提出了一种快速的基于频繁模式树(FP-tree:一种扩展前缀树结构)的约束最大频繁项目集挖掘及其更新算法.实验结果表明该算法是快速有效的.