基于神经网络模型偶的投入产出建模（英文）

基于投入产出中使用和投入两个方向的非线性关系，本文利用神经网络技术建立了一种新的投入产出模型，并讨论了该模型在投入系数综合预测中的应用。文中报导了神经网络模型偶的修正了的反传训练公式。最后，中国广东省的仿真例子表明了所给算法的有效性和该建模方法的特点     

用PNN人工神经网对水泥28天抗压强度分类

研究了用ＰＮＮ人工种经网对水泥２８ｄ抗压强度分类的问题，以及提高分类精度的方法。最后，给出实验结果。说明了方法是可行的。     

宽带卫星网微波副载波光调制系统方案

为简化星上光调制过程和星间光路由,基于宽带卫星网的特点,利用微波副载波对激光的直接调制,提出了一种新型星上光调制技术方案,建立了系统分析模型,给出了具体的相关实现技术。该方案引入了“目标卫星流”聚合、交换的技术和副载波频率重用的新概念,有效减轻了卫星的处理负荷,提高了系统在微波层和光层对频谱资源的利用效率。仿真结果表明,通过实施波长控制技术和增加光调制指数等措施,可以有效提高系统载噪比。     

Application of support vector machines regression in prediction Shanghai stock composite index

0　IntroductionNeuralnetworks,inrecentyears,havebeensuccessfullyusedformodelingfinancialtimeseries.Researchesrevealneuralnetworkshavebetterresultsindescribingdynamiccharac teristicscomparingwithclassicalstatisticalmethods[1 3] .Back propagation (BP)neuralnetworkisamostpopularlyusedneuralnetworkmodelintheareaoffinancialforecasting .AlthoughBP’sstructureissimple ,ithaspowerfulabilityinsolvingvariousproblems.TherearealsoshortcomingswithBP :needsformanycontrolparameters,difficultyingettingsta…     

聚氨酯基互穿网络聚合物阻尼材料聚合工艺的研究

以合成的网状聚氨酯为基.采用"同步"互穿聚合物网络化技术、引入甲基丙烯酸甲酯聚合体系, 通过改变聚氨酯和聚甲基丙烯酸甲酯软硬段配比. 软段中异氰酸酯和羟基比例以及交联密度等因素,合成了一系列互穿网络聚合物(IPNs),通过正交实验设计考察了各因素的影响递次.确定出最佳合成工艺,并采用频率响应法测定了材料的阻尼性能,用PE-TMA热分析仪检测其玻璃化转变温度区间.     

基于图书借阅关系的复杂网络的度分布和集聚程度

对泉州师范学院一校区的图书馆对外借阅处这一特定复杂系统的数据用复杂网络来进行描述并研究,在实证基础上,验证了图书借阅网络度分布服从N∝exp(-ck)单标度性质的规律,并对其与无标度网络模型进行了一定的对比和分析.在分析过程中,发现单元读者网络的集聚系数比较大,得出该复杂系统实例的读者集团化程度比较高的特性..     

基于改进多孔算法的时间序列预测

针对小波分析技术存在的边界问题,提出一种改进的多孔算法。使用该算法得到的系数序列,在具备时移不变性的同时,消除了右侧边界存在数据畸变的现象,使小波分析技术结合神经网络等传统预测模型的方法应用于单变量时间序列预测任务具备可行性。为进一步提高预测精度,引入了神经网络集成技术以改善网络泛化能力。实验表明,这种组合预测模型预测效果与稳定性优于传统预测模型。     

传感器网络中异常数据实时检测算法

如何实时检测传感器网络中异常数据是一项非常重要的工作。通过对线性自回归的分析法,给出传感器数据流的预测模型及其预测机制。当预测出现失败时,给出了一种预测模型自动调整策略,以降低预测误差。基于该预测模型,提出了一种异常数据检测方法,通过计算当前时刻的预测误差与平均预测误差的比值,比较该比值与预先设定的阈值的大小,以检测该时刻数据是否为异常数据。基于该方法,提出了异常事件检测和数据压缩处理的算法。仿真结果验证了预测模型的正确性和有效性,表明该模型能够实时检测异常事件和压缩数据处理。     

具有无尺度拓扑与小世界效应的Sierpinski网络

复杂网络是目前国内外研究的热点之一,而分形则被认为是上个世纪学术界的一个重要发现.根据Sierpinski垫这一著名的分形结构,构建了一类确定性网络,称为Sierpinski网络.提出了生成该网络的一个迭代算法,使抽象的网络构造变得具体而直观.研究发现该网络具有与许多现实网络相似的结构特性:幂律度分布、较高的集聚系数和较小的直径.     

自然计算——人工智能的有效实施模式

对自然计算理念给出统一的框架描述,并以反馈式神经网络和群体智能算法为例加以具体论述.在所定义模型框架下,自然计算领域内算法中的相关智能体群表现出一种相对统一的智能计算模式.