基于模糊证据推理的突发事件风险分析模型

突发事件发生、发展和演化过程中的风险属性来源复杂,且相关信息具有不确定、不完备的特点.为准确分析这一特点下的突发事件运行风险问题,引入模糊证据推理构建分析模型.首先根据突发事件的结构化描述框架和故障模式影响危害分析(FMECA)方法构建突发事件风险属性识别框架,获取信息作为风险分析证据并对其进行规范化处理;然后以模糊证据推理构建突发事件风险分析的模型,通过计算,给出事件风险程度的合理判断;最后选取CRH某型动车组行车安全事件进行实例分析.分析结果表明,在分析突发事件风险时,针对信息不确定、不完备特点构建的模糊证据推理模型具有可行性与有效性,同时该模型能够为突发事件风险分析和风险应对决策的制定提供辅助参考.     

A neural network versus Black–Scholes: a comparison of pricing and hedging performances

An Erratum has been published for this article in Journal of Forecasting 22(6‐7) 2003, 551 The Black–Scholes formula is a well‐known model for pricing and hedging derivative securities. It relies, however, on several highly questionable assumptions. This paper examines whether a neural network (MLP) can be used to find a call option pricing formula better corresponding to market prices and the properties of the underlying asset than the Black–Scholes formula. The neural network method is applied to the out‐of‐sample pricing and delta‐hedging of daily Swedish stock index call options from 1997 to 1999. The relevance of a hedge‐analysis is stressed further in this paper. As benchmarks, the Black–Scholes model with historical and implied volatility estimates are used. Comparisons reveal that the neural network models outperform the benchmarks both in pricing and hedging performances. A moving block bootstrap is used to test the statistical significance of the results. Although the neural networks are superior, the results are sometimes insignificant at the 5% level. Copyright © 2003 John Wiley & Sons, Ltd.     

入侵检测系统中的智能技术

首先给出了计算机网络入侵检测系统的概念、功能和性能要求,回顾了其发展的过程.接着,从智能入侵检测技术这个角度,对数据挖掘、遗传算法和人工免疫等比较具有独特性且有完整系统实现的智能检测技术作了简要介绍和评述.最后,对入侵检测系统的未来发展方向进行了讨论.     

梯度网络平稳点集合的Hopfield稳定性与吸引域

给出梯度神经网络模型的电路实现 ,证明了网络平稳点集合的全局 Hopfield稳定性。对各个平稳点吸引域的几何估计得到了相关结果 ,这为网络初始输入的数量与方向判定提供了基本的量度参数准则。     

Research on Tracing Evaluation System in Virtual Enterprise Based on Neural Network

The tracing evaluation index system was designed to be used in virtual enterprise and established neural network trace evaluation model. As a result, it was more simple and nicer than the traditional method, so it had wider application foreground.     

基于模糊控制的公路隧道通风控制系统

提出了一种新型的基于模糊控制的公路隧道通风控制系统,将CO浓度值和烟雾浓度值作为系统输入,风机数值作为系统输出。仿真结果显示,这种模糊通风控制系统用在隧道通风控制系统中可以缓解传统的分级式控制的风机频繁启停的问题。     

基于神经网络智能天线的一种波达方向估计方法

该文提出利用径向基函数神经网络来估计无线通信中智能天线的信号到达方向．为了减少输入，利用信号相关阵的对称性质，仅考虑相关阵中的上三角或下三角的部分元素作为网络的输入量，计算量较小．计算机模拟结果表明，该方案是有效的．     

SDH技术在有线电视网络传输中的应用

文章介绍了SDH技术的传输原理、网络特点、基本构成及其在有线电视网络传输中的应用。     

模糊关系运算的传递性

详细讨论模糊关系一元及二元运算的传递性性质。首先给定一个模糊关系具有某种传递性性质，讨论其余关系、逆关系、对偶关系的传递性性质；然后基于两个模糊关系具有某类传递性，讨论它僮的模并、模交运算的传递性性质。     

基于BP网络的反馈控制器设计

针对常规反馈控制器参数在对象时变情况下难以获得最优的问题，利用BP神经网络构成系统反馈控制器，通过自适应学习速率在线调整网络权值以逼近对象的逆动态模型，并利用Lyapunov方法给出了该算法的收敛的条件。将算法应用于循环水温度控制系统表明：该控制器对模型参数不依赖，能有效地适应控制对象参数的变化，系统具有较强的鲁棒性。