基于BP神经网络的电网线损率预测模型分析

为了提高电网线损的预测精度，提出一种基于误差逆传播算法训练的多层前馈（back propagation,BP）神经网络的电网线损率预测模型。通过对BP神经网络模型的结构和学习算法进行分析，提出了线损数据质量校核方法。试验结果表明：此模型可提高预测效果，对于线损异常诊断具有较好的诊断效果。     

基于Web服务的植物养护与病虫害预警信息管理平台

针对智能植物养护技术的高速发展以及植物病虫害防治预警的现实需求，基于Web服务技术开发植物养护与病虫害预警信息管理平台。平台主要技术结构包括Web服务器、数据库服务器、FTP服务器等，本地监控中心获得植物养护及病虫害信息后，自动做出养护指令发送到植物种植区域，调控温湿度、光照等环境参数。卷积神经网络模型识别植物叶片的病虫害，由k-means算法在颜色空间中实施像素色块聚类，提取植物叶片图像中的病斑，向管理人员发送病虫害预警信息。实验结果显示，该平台能够在较短的时间内准确获取植物病虫害信息，实时采集植物生长的环境参数。     

浅析模糊神经网络在集气管压力控制系统中的应用

文章提出了一种基于模糊神经网络的智能协调控制方案,构成了焦炉集气管压力智能控制系统,有效解决了集气管压力的过程控制问题.     

反符号权重模板下DTCNN的动态分析及应用

对ＤＴＣＮＮ中非对称的反符号权重函数的稳定性情况进行了分析，扩大了参数的范围，分析了域值变量对此系统的影响，得到一些新的稳态特性，为反对称模板的硬件设计提供了条件。     

管理信息系统的发展趋势与最新动态

目前,管理信息系统的发展趋势,正在朝着两大方向迈进:集成方向和智能方向.集成方向的一个突出代表就是计算机集成制造系统(CIMS).智能方向的一个突出代表就是决策支持系统与专家系统的结合--IDSS.下面分别说明这两大趋势.     

金融危机预警专家系统的建立

在对金融危机预警系统分析的基础上，首次建立了基于人工神经网络的金融危机预警专家系统，为金融危机的防范提供了有益的探索。     

基于级联网络和图搜索的轨迹模式学习算法

提出了一种基于级联竞争神经网络和有向无环图搜索的运动目标轨迹分布模式提取算法。采用级联竞争神经网络提取不同时序处流矢量的分布,根据轨迹点之间的时序转移关系构造有向无环图,通过深度优先搜索来获取轨迹分布的显式表示,并在此基础上给出了一种基于轨迹点对齐的异常轨迹检测方法。构造的级联网络自动隐含了轨迹点的时序关系,可以处理不同长度轨迹模式的学习问题。不同场景的仿真实验表明此方法可以应用于复杂场景下的目标异常行为检测。     

时滞竞争神经网络的全局指数稳定性

对于不同时标的时变时滞竞争神经网络的网络模型,通过构造适当的Lyapunov函数,结合微分不等式分析,研究了时变时滞竞争神经网络的全局指数稳定性,获得了新的全局指数稳定性判据,所得判据推广和改进了前人的相关结论。最后的数值仿真例子证明了该算法的有效性。