基于学习的证券市场专家预测意见合成研究

针对证券市场的专家预测意见的特点，研究了将学习、证据理论与协同学理论引入证券市场专家预测意见合成的理论与方法．讨论了将专家的历史预测数据用基本可信数表示作为学习样本，对初选专家进行聚类分析选择有协同效应的专家．该方法用神经网络优化基本可信数的修正系数，再用Dempster合成规则进行预测意见的合成．实验结果表明该方法应用于解决实际问题时具有较好的效果．     

云南数字台网谱震级的测定和地震辐射能的计算

运用Duda等提出的谱震级测定公式,结合云南区域数字台网宽频带记录资料测定了发生在网内的中强震(4.0相似文献   

螺旋霉素发酵过程动态建模的神经网络方法

对文题所述方法,根据实验数据进行仿真研究,获得了满意的结果。为高度复杂的非线性生化过程的模型化提供了一条新的途径。     

发酵过程混合神经网络模型及其仿真

提出了一种新型的发酵过程混合神经网络模型，该模型由非线性神经网络和线性神经网络两部分组成，由于非线性神经网络采用结构具有线形式的Flat网络，两个网络能够合并为同一表达式，并具有线性形式，可采用线性最小二乘法求解网络权值，与串联结构及串并联结构混合神经网络模型相比，该模型训练方式简单，并可方便地使用在线辨识算法。     

基于RBF网络的混沌时间序列的建模与多步预测

提出将RBF神经网络应用于混沌时间序列的建模与预测中 ,设计了一个三层RBF网络结构 ,说明了RBF网络用于混沌时间序列建模和预测时的基本性质。仿真结果表明 ,RBF网络模型对混沌时间序列有比较强的拟合能力和比较高的一步及多步预测精度。采用RBF网络进行混沌时间序列的建模和预测能够取得比其它方法好得多的效果。     

神经网络自适应滤波器在故障诊断中的应用

分析了用自适应滤波器进行故障诊断的方法．针对该方法在计算上要花费大量时间、难于完成实时诊断任务的缺点，提出了用神经网络自适应滤波器来完成故障诊断的方法．神经网络有极快的运行速度，能很好地完成实时诊断任务．     

基于边缘配准的印鉴自动鉴别方法

从图像处理和分析的角度出发,提出基于边缘配准的鉴别方法。该配准算法基于图像几何形状和统计特征,由快速形状检测算法和投影算法组成。     

希尔伯特变换器优化设计研究

提出了一种基于神经网络算法的希尔伯特变换器优化设计方法，证明了神经网络算法的收敛性，提出了希尔伯特变换器的优化设计实例。仿真结果表明了该网络模型是高效的神经网络模型。     

小波多尺度分解及其在SAR图象目标检测中的应用

合成孔径雷达图象的目标检测是最重要的任务之一.目前用于目标检测的现有方法速度较慢、准确率较低、精度较差.作者提出小波分解的方法用于目标检测.同尺度目标检测采用二维离散二进小波分解方法,提高检测速度.不同尺度的目标检测采用多尺度二维离散小波分解方法,提高检测准确率.图象匹配采用灰度归一化的灰度相关匹配方法,提高匹配精度.实验证明,采用该法进行目标检测能获得较好的效果.