多分辨正交多小波网络的结构与算法研究

小波网络是函数逼近的有力工具。利用多小波函数和多尺度函数的互补性,构造了一种具有分层、多分辨和局部学习特点的正交多小波神经网络。分析了该网络用于函数逼近时的性质,讨论了其结构并在此基础上给出了调整网络权系数的算法。理论分析和GHM多小波网络及db2单小波网络对几种非线性函数的仿真结果都表明,当函数具有一定的光滑性时,正交多小波神经网络的逼近性能优于正交单小波神经网络。     

基于软件无线电的直序扩频码元判决算法

码元判决算法的设计是扩频序列能被正确接收的关键。提出了一种基于软件无线电技术,且考虑初始相位的影响,对直接序列扩频的中频采样信号进行码元判决的算法。该算法有较高的扩频处理增益,适用于信噪比极低(-20dB以下),且对系统的体积及功耗有严格限制的情况。仿真及实验表明,该算法运算简便,在恶劣环境下仍具有较低的误码率。     

基于多Agent的协同工作环境的实现

为了支持跨平台、异构环境下的协同工作,提出了一个基于多Agent的网上协同工作环境(multi-agent based cooperative work, MACW),构造了MACW系统的三层逻辑模型以及多Agent和浏览器/服务器相结合的系统结构,并结合多Agent技术、JMF等关键技术给出了系统的具体实现。MACW较好的解决了现有的协同工作环境存在的灵活性差、扩展能力不足、对意外情况不能及时处理等问题。     

ORGANIZATIONAL LEARNING AND VENDOR SUPPORT QUALITY BY THE USAGE OF APPLICATION SOFTWARE PACKAGES： A STUDY OF ASIAN ENTREPRENEURS

In this paper we study how organizational learning impacts organizational behavior, and howvendor support quality enhances product adoption and usage behavior.These constructs were verifiedusing Application Software Packages(ASP)-a prewritten, precoded, commercially available set ofprograms that eliminates the need for individuals or organizations to write their own softwareprograms for certain functions. The relationship between ASP usage, usage outcomes and useprocesses were also investigated. Two hundred and ninety-five Chinese, Indian, and Malayentrepreneurships were studied. It was found that usage outcome strongly determines usage, while useprocess has only an indirect relationship (via outcome) on usage. The impact of organizational learningand vendor service quality on usage, usage outcome, and use process were robust. Theoretical andpractical implications of the research are discussed.     

长期天气的人工神经网络混合预报模型研究

利用人工神经网络方法结合均生函数和多元分析方法，提出了一种同时考虑预报量自身显著变化周期和外生变量因子对预报量未来变化影响的混合预报模型。这种新的神经网络混合预报模型，比单纯采用时间序列统计预报方法或多元分析统计预报方法具有更好的预报效果，并且这种预报能力的提高具有合理的分析依据。     

配送系统中运输分层的经济分析

配送系统运作与运输作业过程关系十分密切 .配送系统中运输流程的优劣直接影响到配送系统运作的经济效益 .从配送系统作业中的运输活动的一般技术经济特性入手 ,对配送结构中的运输成本特性与配送网络的层次关系、最小运输成本下的层次与分叉度等作了详细的理论分析 .通过对配送系统运作中的分货、集运与运输中转分层的定性与定量分析 ,从而得出在理想的状态下 ,运输最优的配送结构主要取决于距离和需求点密度的结论 ,并给出了实际问题中结合经济规模确定最优层次的方法 .     

基于BP神经网络的股市建模与决策

给出一种基于BP神经网络的股票市场建模、预测及决策方法。研制成功了股票预测与系统，只需输入当天收盘价、成交量等七个容易得到的股票信息，系统就能给出下一交易日的买卖决策。通过对综艺股份及许继电气两支股票的预测与决策实验，表明所提方法有效，且易于操作，有实际应用价值。     

基于灰色系统与神经网络的航材消耗广义加权函数平均组合预测模型研究

建立了航材消耗的灰色系统预测模型与神经网络预测模型，同时给出了一种新的具有广泛代表性的组合预测模型－－广义加权函数平均组合预测模型及其加权系数的参数估计方法，并利用此方法建立了基于灰色系统与神经网络的航材消耗广义加权函数平均组合预测模型，最后以实例说明了其预测效果。     

网络外部性、转移成本与企业兼容性选择

从转移成本内生化的角度,研究了存在网络外部效应的市场中,进入企业的兼容性选择问题,并将其与在位企业、行业以及政府管制下的兼容性动机进行比较.本文得出的主要结论是相对社会最优而言,由于转移成本的不同,进入厂商可能兼容性选择不足,也可能过度兼容.     

基于模糊神经网络方法的新构造控水专家系统

在对大量野外地质资料统计和综合分析基础上，依据地质专家在新构造领域的理论知识和成功经验，运用模糊数学理论和神经网络理论相结合的方法，提出一种用线性单元并联实现非线性划分的神经元网络模型，并研制出相应具有较强推理能力和学习功能、广泛用于非定性系统数据处理的专家系统，该系统经实例验证具有较强的适用性。