基于人工神经网络技术的投标前期决策

针对投标前期决策中常用决策分析方法未能有效解决影响因素之间、影响因素与决策结果之间的复杂非线性关系的问题,通过调查、比较和分析,结合人工神经网络分析方法的要求,确定了投标前期决策影响因素的指标体系.将人工神经网络技术应用于投标前期决策,应用定量法和模糊综合评价法提出相应指标的量化标准及方法,据此构建了具有较好泛化学习能力及较好学习速度的人工神经网络投标前期决策模型.在MATLAB平台上,开发出人工神经网络投标前期决策模型应用系统.通过工程实例证明,此方法能有效应用于施工企业的前期投标决策.     

基于结构自适应神经网络用电量时间特征的聚类分析

鉴于聚类分析在数据挖掘中具有重要的作用,针对聚类分析中聚类数确定难的问题,深入研究了聚类准则的选择和曲线特性,提出了一种基于SOFM神经网络的结构自适应聚类神经网络,其特点是能够自动确定最佳的聚类数.基于实际营销数据,采用结构自适应聚类神经网络技术实现了用户用电量时间特征分析,所得结论对于电价的针对性的调整以及合理地安排电力生产具有重要的参考价值.     

基于人工神经网络的施工安全性预警模型研究

在研究施工安全性特征的基础上,提出了施工安全性评价指标体系,结合人工神经网络模型,提出了基于人工神经网络的施工安全性预警模型,最后结合实例验证了该安全预警模型的可行性。     

基于人工神经网络的人脸识别分类器设计

为了提高人脸识别系统的自适应性,采用BP神经网络对抽取出的人脸特征进行识别.对人工神经网络、BP网络应用于人脸识别的过程做了简要介绍.并通过仿真实验加以验证.     

基于差分进化的模糊PID复合控制在汽轮机转速调节系统中的应用

为了改善汽轮机调速系统的动态响应特性以及稳定性,采用模糊PID复合控制,首先建立对象的数学模型,并通过差分进化算法对控制器参数离线寻优,最后基于Matlab平台对方法进行了验证.仿真结果表明:该方法在处理负载突变情况时,相比传统的PID控制器有更好的响应,稳定时间和超调率均有较大改进;当模型参数发生改变时,模糊PID复...     

基于分方向选择搜索的多目标进化算法

Pareto 解空间为分区域连续时,基于极大极小策略和确定权重的多目标进化算法在进化的每一代都会在无最优解的区域搜索解点.为解决此问题,文中提出了一种新的判断机制,根据每个权重在不同方向上选取的解点集来判断权重对应的Pareto有效解区域是否存在最优解点,并以此来调整搜索的区域;为了避免算法陷入局部收敛和种群早熟,提出...     

“2011全国系统与进化植物学研讨会暨第十届青年学术研讨会”征文

由中国植物学会主办的2011全国系统与进化植物学研讨会暨第十届青年学术研讨会将于2011年10月26—28日在昆明召开。大会主题为后植物志时代的系统与进化植物学。征文范围:植物分类、标本馆和数据库;植物     

主要组织相容性复合体(MHC)的起源与进化概述

主要组织相容性复合体(MHC)是免疫球蛋白超基因家族中的一个大类,MHC分子作为个体标志抗原早已为大家所熟悉,因而在脊椎动物进化中扮演着不可替代的角色.到目前为止,我们已经完成了包括从真兽亚纲(胎盘动物)到非哺乳动物的部分物种,包括鸟类、硬骨鱼及软骨鱼(如鲨鱼)的MHC的基因结构图,但是由于在非哺乳动物和哺乳动物中MHC的基因结构和复杂度不一样,所以很难对非哺乳动物向哺乳动物进化的这一时间段进行有效的进化史或系统演化史研究.研究人员推测,原始MHC分子的进化最初是与发育调控需求相关的,就其进化机制及进化意义做一综述.     

像照相机一样的动物眼睛

在长期的进化过程中,每种动物都形成了一种适合于本身需要的眼睛。夜间活动的动物和白天活动的动物的眼睛是不同的,而夜间和白天都活动的动物的眼睛和前两者的眼睛又有差异;捕食性动物和被捕食性动物的眼睛迥然不同;陆上动物和水中动物的眼睛也有区别。     

现代6大物种进化现象

物种进化不仅仅发生在远古的历史长河中,其实地球上的所有生命,包括人类,每天都处于适应新环境的进化过程中,有些进化现象的案例可谓令人震惊。