人工神经网络构造经济预测模型方法的探讨

探讨利用人工神经网络建立经济模型的一般原理和方法,并通过构造一个宏观经济模型的实例加以说明.与传统的回归分析方法相比,人工神经网络具有良好的适应性和分析预测能力.     

基于对角递归神经网络的非线性逆动态控制

采用2个对角递归神经网络(DRNN)构成非线性逆动态控制系统，一个用作辨识器，逼近系统的正模型，为逆动态控制提供系统的灵敏度；另一个用作控制器，逼近系统的逆动态模型，再与原系统串联组成伪线性系统．仿真结果表明该控制方法实现了对非线性系统的有效控制。     

责任准备金的最优投资计划

给出两种责任准备金的投资模型—单纯存款模型和既可存款又可购买国债模型,都使原本无收益的保险基金产生了经济效益.并从中找到一个最优的投资方式—既存款又购买国债.最后用一个简单的实例模拟,取得良好的效果.期望本模型为我国的保险基金提供可以借鉴的方法.     

DC/DC变换器的一种神经网络控制方法

为了消除Buck—Boosl变换器为代表的DC／DC（直流，直流）变换器最小相位性质的影响．对其输出电压进行控制，分析模型特性．采用非线性反馈控制电流内环．用RBF（径向基函数）神经网络设计了神经网络控制器控制输出电压外环，分析了系统的稳定性．仿真结果表明．提出的控制器动、静态性能很好．对变换器中元件参数的变化和负载电阻的扰动有较好的鲁棒性．     

网络防火墙的远程控制及其在校园网中的应用

在Linux操作系统平台上将防火墙的包过滤、网络地址转换、MAC和IP地址绑定等各项功能进行整合：为了便于网络管理员配置防火墙策略，在Windows操作系统下设计了一个图形界面的客户端管理与配置程序：通过基于C／S模型的Socket通信程序设计，成功地实现了防火墙的远程控制，解决了实验室IP地址冲突以及防火墙策略设置复杂的问题．     

BP网络的一种优质高效学习算法

对ＢＰ算法的突出问题———收敛性进行分析,综合汇集了五条改进措施,提出一种新的算法．计算机仿真结果表明,该算法对于连续函数,收敛效果较佳;用于正弦函数,迭代１５次即满足误差精度要求Ｅｍａｘ＝１０－３．     

基于神经网络的Q学习在Khepera Ⅱ机器人避障中的应用

为了提高移动机器人的自主学习能力,在传统的机器人行为控制结构基础上设计了智能控制结构,同时引入了基于神经网络的Q学习模块算法,克服了传统算法只能应用到离散状态中的不足.移动机器人的避障实验结果表明,该方法能够使移动机器人通过自学习实现自主避障.     

医用内窥镜图像校正的BP神经网络方法

用传统的畸变校正法对内窥镜图像进行校正存在畸变模型复杂、计算量大、易产生误差等问题. 该文利用标准模板,提取样本点在标准图像和内窥镜拍摄的畸变图像中的坐标,分别作为BP神经网络训练的输入和目标,通过神经网络的训练拟合成像镜头的畸变模型,从而确定标准图像和畸变图像上像素点的位置关系. 再通过图像插值的方法进行图像恢复,实现图像校正. 实验结果表明该方法简单有效,具有精确性.     

适于数模混合集成电路的可布性分析模型

布局、布线是集成电路后端物理设计的两个主要环节,可布性分析作为连接布局和布线的枢纽,对优化布局和提高布线的布通率具有非常重要的作用。作者提出一种不可切割(non-slicing)结构的非均匀划分算法,大幅度减少了划分后的区域数量,同时建立了与此相应的适用于数模混合集成电路布局的可布性分析模型。对于实验电路的分析证实了本模型的准确性和高效性。     

地连墙变形的神经网络多步预测研究

结合润扬长江公路大桥南汊北锚碇深基坑工程 ,提出并应用神经网络多步预测方法来研究地连墙施工变形的预测问题。系统介绍了基于时间窗口的神经网络多步滚动预测技术 ,并详细讨论了输入输出层的设计、隐层神经元数以及预测时间步长等一些基本预测技术问题。该预测方法应用于润扬长江公路大桥南汊北锚碇深基坑围护工程 ,取得了较好的工程效果。