基于BP神经网络的轨道基桩识别

运用BP神经网络对用CCD拍到的基桩图片进行识别,包括BP神经网络的输入、输出层的设计,隐层节点的选取等。实验结果表明,经大量基桩样本的训练后,BP神经网络能将拍到图片中的基桩有效地识别出来,且达到较高的正确率。     

一种基于粒子群算法和Hopfield网络求解TSP问题的方法

针对Hopfield网络求解TSP问题经常出现局部最优解,将粒子群算法(PSO)与Hopfield神经网络结合,提出一种基于粒子群的Hopfield神经网络方法. 实验证实这种方法能够以更大概率收敛到全局最优.     

基于ASP.NET的网络教学系统的开发与实现

提出了智能化网络教学系统的基本功能需求。结合ASP.NET开发的特点和软件工程的思想,进行了较详细的系统需求分析。结合计算机文化基础课程的需要,设计实现了一个智能网络教学系统。系统采用B/S体系结构,注重良好的可扩展性,采用模块化设计方法,将其划分为教师子系统,网上答疑子系统,在线测试子系统等功能模块。解决了当前应用需求,并为进一步研究工作奠定了基础。提出了开发"通用智能化网络教学系统应用平台"的想法和思路。     

随机变时滞递归神经网络的几乎指数稳定性

研究了一类随机变时滞递归神经网络的几乎指数稳定性问题。利用Lyapunov函数方法和Ito公式,结合矩阵分析技巧,给出了系统几乎指数稳定的判别准则。数值例子说明了该结果的有效性。     

汽车起重机箱形吊臂折臂的模糊分析方法

建立了汽车起重机起吊系统在冲击载荷作用下进行塑性动力学分析的力学模型，分析了起吊系统受冲击载荷作用时的塑性位移，提出了模糊允许塑性位移等概念，探讨了吊臂折臂的模糊分析方法。     

网络环境下图书馆信息服务探讨

分析了网络环境对图书馆信息服务的影响,提出了图书馆信息资源服务的策略,探讨了图书馆员所应具备的知识和能力素质。     

网络信息资源配置方式对比分析

对网络信息资源配置目标进行了阐释,对网络信息资源的配置方式进行了比较,探讨了政策法规对网络信息资源配置的影响。     

多层前馈神经网络的快速学习算法及其仿真研究

本文主要研究多层前馈神经网络的快速学习问题。文中首先概述了多层前馈神经网络的B—P学习算法,并分析了这种算法的主要缺陷,在此基础上提出了若干克服和缓解这些缺陷的技术方法,由此构造了一种新的多层前馈神经网络的快速B—P学习算法即FB—P算法。通过对FB—P算法学习过程进行较详细的分析,本文还建立了一种改进的FB—P学习算法即MFB—P算法。最后本文以三层前馈神经网络识别五类地面目标图像为例,对文中提出的FB—P和MFB—P学习算法的性能(即学习速度与推广特性)进行了计算机仿真实验,同时与B—P学习算法的性能作比较,理论分析与仿真实验表明:MFB—P与FB—P学习算法比B—P学习算法具有更快的收敛速度,且MFB—P算法收敛最快;MFB—P算法比FB—P和B—P学习算法具有更好的推广特性,而后两者的推广特性则大致相同。     

基于虚拟样机的异构双腿机器人联合仿真

阐述了一类新型双足机器人--异构双腿机器人的概念及研究目的.研究用Pro/E、ADAMS和MATLAB/Simulink联合构建异构双腿机器人的虚拟样机,并提出基于虚拟样机的联合仿真策略.为实现对期望步态的动态跟踪,提出了基于对角回归神经网络的自适应PID控制算法.为验证方案的合理性,进行了步态仿真及控制仿真.结果表明,虚拟样机技术可避免复杂的人工建模和求解过程,仿真逼真且接近实际系统,为复杂双足机器人系统提供了良好的研究方法.     

上市公司高管连锁网络与分析师盈余预测精度

以2011～2017年度沪深两市A股上市公司为样本,从私人信息供给的视角,考察企业高管连锁网络对分析师盈余预测精度的影响.研究表明:上市公司网络中心度显著提升了分析师盈余预测精度;当上市公司的公开信息不充分时,其网络中心度对分析师盈余预测精度的提升效果更明显;当上市公司高管与连锁公司其他高管互动机会越多时,其网络中心度...