Hopfield网络优化及证券投资组合问题求解

证券投资组合问题属于大规模注解问题，如何提高模型运算的速度和精度，决定了模型能否在实际中获得广泛应用。本利用Hopfield网络求解证券投资组合问题，以求提高求解的速度和精度，通过对建立的模型进行模拟运算，计算机运行结果证明该方法是可行的，运用神经网络模型的硬件构造进行求解，无疑将大大在提高模型的运算速度和精度，从而使证券投资组合更易于获得实际应用。     

基于神经网络技术的结构损伤探测

理论分析表明，工程结构损伤前后的固有频率的变化包含了结构损伤位置和程度的信息，在此理论基础上，构造了改进型BP神经网络的输入参数，分别对一个框架模型和一个桁架模型进行了损伤数值模拟计算，首先提取结构固有频率的变化，对神经网络进行训练，然后分别对结构的损伤位置和损伤程度进行识别，计算分析结果表明，该方法在结构损伤检测中具有较好的识别效果。     

基于结构的神经网络模型

提出了一种基于结构的神经网络模型，并介绍了利用该模型进行系统建模与参数优化的方法，该神经网络模型本质上是结构化的，网络模型的结构与系统结构相对应，网络中神经元的个数是确定的，神经元之间的连接不是盲目的，而是根据子系统间的相互作用关系连接而成，网络的部分连接权值与系统结构参数相对应，具有明确的物理意义，所以，建模后可进一步进行结构参数的优化。     

BP网络激励函数的研究

研究BP算法中激励函数f对收敛速度的影响 ,并将其用于传感器静态误差的综合修正 ,实验证明取得了较好的效果 ,得出了陡峭函数收敛快的结论     

灰色残差GM(1,1)模型在道路交通量预测中的应用

本文通过实例介绍了灰色残差GM(1，1)模型在道路交通量预测中的应用，预测结果表明，该方法是正确的，算法是有效的。     

基于神经网络的铸坯凝固过程自适应控制

对铸坯冷却过程模型进行了改进,同时采用最小方差自适应控制策略和多层前馈神经网络技术,设计了一种铸坯表面温度自适应控制器,该方法克服了传统的拉速配水和根据传热学模型控制喷水的不足,具有一定的实用价值.     

一种基于Dempster-Shafer理论的分类器组合算法

提出了基于Dempster -Shafer理论进行多个神经网络分类器组合的一种可行算法 ,该算法考虑了每个分类器对不同类的识别能力不同这一经验知识 .在UCI数据库的分类和一个多传感器融合工件识别系统中的应用结果 ,表明了该算法的有效性     

基于神经网络的具有不确定性因素的RLED机器人鲁棒控制

对具有不确定性因素的电机驱动刚性机械臂控制 ,提出了一种基于神经网络的鲁棒控制器 .控制器的设计采用Backstepping法 ,神经网络用于识别系统中一些包含不确定因素的复杂的非线性项 ,并且使系统的在线学习成为可能 .给出的网络权值演化算法可保证系统的跟踪误差和网络权值的一致终值有界 (UUB) .数值仿真结果亦表明该控制器具有良好的鲁棒性和控制精度     

基于Hopfield网络的极小值问题学习算法

针对 Hopfield神经网络 (HNN )所存在的极小值问题及缺乏学习能力的问题 ,提出了一种学习算法。将决定约束条件权值大小的系数作为学习参数 ,在参数空间里使参数向着 HNN能量上升最快的方向学习 ,使网络状态能够有效地从可能陷入的极小值状态中逃脱出来。对于在状态空间里陷入极小值状态的 HNN,首先在参数空间里修正参数 ,然后再返回到状态空间里进行状态更新 ,如此反复 ,直至找到最优解或满意解。算法的有效性通过仿真实验进行了验证。该算法分别被应用于 10城市和 2 0城市的旅行商问题 ,结果能够以很高的比率收敛于最优解     

用模糊人工神经网络方法预测多层砖房震害

结构的震害预测是编制抗震防灾规划的重要基础内容。应用模糊人工神经网络方法来对结构震害进行分析预测。应针对不同类型的构造物筛选出影响其震害的主要因素 ,采用地区性的历史震害资料对所建成的人工神经网络进行训练的方法。以量大面广的多层砖房为例 ,以云南省近几年来的几次大地震的灾害资料为样本 ,运用灰色数学方法筛选出影响震害的主要因素 ,然后进行了模糊人工神经网络的构筑与训练。结果表明 ,这种方法的训练效果是令人满意的