不确定性网络直接优化规划模型建立(Ⅰ)

分析了不确定性网络直接优化的现状、优化的困难、目前存在的问题 ;给出了不确定网络直接优化的原则以及一般方法 ,同时建立了 PERT网络工期压缩、最优工期的线性规划模型、灰色线性规划模型 ,改进了传统的资源优化法.     

DSS结构的联接主义观点

在总结了联接主义方法,特别是ANN对决策过程的各阶段和决策活动各方面的广泛应用的基础上,提出了DSS结构的联接主义观点.阐明可以利用以人工神经网络为代表的联接机制作为统一DSS各部件的基本框架,作为构造决策模型的基本元素.以此达到既简化DSS结构又完善DSS功能的目的.     

面向过程再造的企业战略模拟系统研究

依据博弈论的思路并借助于人工神经网络的机理设计并实现了一个面向过程再造的企业战略模拟系统,该系统既为企业的战略制定与实施初步提供了一种无代价的实验手段,又验证了有关企业过程再造的主要理论假设,弥补了其实证研究的不足.并在一家企业得到了应用.     

公交网络车费设定问题的Stackelberg博弈模型

对城市公交网络系统车费的合理设定问题进行了研究分析,考虑到乘客对公交收费变动会作出相应的反应,从而改变网络上乘客的流量分布,运用Ｓａｃｋｅｌｂｅｒｇ博弈理论,将这一问题描述为一个两级数学规则问题,在一定的公交网络收费结构下,乘客在网络上的流量分布可由随机用户平衡分配模型进行估计,鉴于两级规划问题的非凸性,提出了基于灵敏度分析的启发式算法,最后,给出一个仿真算例说明本文提出的模型和算法的合理性。     

网络图广义连通性的基本性质与常见连通结构

网络图的广义连通性是通常连通性的推广,它反映了网络图顶点（元素）间一类更为广泛层面上的内在联系,本文通过决策判断信息的网络系统分析,研究了网络图广义连通性的基本性质,并通过考察相应的信息结构特征,给出了广义连通性几种常通结构类型。     

分布式虚拟环境中虚拟人运动的表示

网络虚拟环境中虚拟人的运动表示与交通工具的运动表示具有完全不同的特点。对此 ,本文提出了一种运动表示法 ,以运动信息的形式表达人体所有关节的变化结果 ,并采用信息包的方式在网上传送 ,可以有效地降低维持虚拟人逼真运动所需要的最小信息传送数量     

Forecasting Government Bond Yields with Neural Networks Considering Cointegration

This paper discusses techniques that might be helpful in predicting interest rates and tries to evaluate a new hybrid forecasting approach. Results of examining government bond yields in Germany and France reported in this study indicate that a hybrid forecasting approach which combines techniques of cointegration analysis with neural network (NN) forecasting models can produce superior results to the use of NN forecasting models alone. The findings documented in this paper could be a consequence of the fact that examining differenced data under certain conditions will lead to a loss of information and that the inclusion of the error correction term from the cointegration model can help to cope with this problem. The paper also discusses some possibly interesting directions for further research. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

计算机辅助产品配色设计系统的构造研究

当现有的配色理论直接应用在产品上时,色彩配置往往会受到产品特有的形态与属性影响,从而与目标意象发生偏差。为了降低产品配色的意象偏差,文章拟构建产品配色的问卷系统,基于配色理论设计问卷,配合神经网络和遗传算法模拟消费者的意象评价,提供符合产品形态的配色建议,并在此基础上提出了计算机辅助配色设计系统的框架和实现方法。     

基于改进神经网络的模糊聚类算法

文章提出了一种新的聚类方法NFC,首先用模糊逻辑神经元网络的聚类算法和Cauchy训练的模拟退火算法相结合的局部算法得到初始聚类中心,然后用FCM算法进行模糊聚类;实验证明,NFC算法在一定程度上解决了FCM局部极值问题且有效性非常高。     

神经网络模型在面板坝堆石体施工期沉降变形预测中的应用

在分析面板坝堆石体施工期坝体沉降影响因素的基础上,将影响沉降的主要因素作为网络输入参数,以测点沉降量作为网络的输出,建立了神经网络模型.以水布垭面板坝堆石体为例,将模型预测值与实测结果进行了对比,结果表明,预测值与实测结果比较接近,该神经网络能很好地反映面板坝堆石体施工期沉降变形与其影响因素之间的非线性映射关系,预测结果可作为后期填筑反馈设计的依据,同时可通过网络输入参数的调整检验某一因素对坝体沉降的影响程度.