基于人工神经网络的股票选择系统

基于人工神经网络的股票选择系统茆田杨，黄朝贵（武汉水利电力大学４３００７２）１引言从事股票投资的投资者都要面临两个最基本的问题，一种是股票投资对象的选择问题，另一种是股票投资时机的选择问题。本文讨论第一种问题，即在投资风险相当的情况下，究竟选择阿种股...     

贝叶斯网络在自适应超媒体系统中应用研究

本文通过分析超媒体系统中的不确定性因素,引入了贝叶斯网络方法。在介绍贝叶斯网络概念的基础上,分析了贝叶斯网络的优化方案,讨论了自适应超媒体系统中贝叶斯网络构造过程。     

基于人工神经网络的盲源分离研究

本文介绍了盲源分离的神经网络模型,讨论了基于前馈神经网络和递归神经网络的最常用盲源分离算法的方法和思路。     

基于BP算法和遗传算法结合的自适应噪声抵消器

提出一种基于遗传算法优化BP网络结构的自适应噪声抵消器，BP算法是最典型的多层神经网络学习算法，它在局部搜索时比较成功．但由于BP网络大多采用沿梯度下降方向的搜索算法，因而不可避免地存在收敛速度慢，容易陷入局部极小点等问题。而遗传算法擅于全局搜索，鲁棒性很强，将采用遗传算法优化网络初始权值的方法，将两种算法相结合，做到优势互补。GA与BP算法的混合算法不论是在运行速度还是在运算精度上都较单纯的BP算法有提高，在信噪比的改善程度上，混合算法的信噪比针对余弦信号提高了23db左右。     

基于人工神经网络的公路工程投资预测模型的研究

针对目前我国的高等级公路建设过程中普遍存在着投资失控、决算超预算、预算超概算、概算超估算现象越来越严重的问题。提出了从介绍公路工程投资原理和现行的公路投资体系存在的问题出发，将国内现在使用的公路工程投资预测模型加以对比和分析，探索了利用人工神经网络在公路投资预测领域建立新的模型，以此提高预测精确度，改变投资失控的现状。     

基于人工神经网络的相位跟踪研究

本文介绍了一种基于人工神经网络的相位跟踪控制方法,当电网并网时,用于对控制电流与电网电压进行同相位跟踪,以实现对电网电压的同步跟踪。经MATLAB电力系统动态仿真,验证了该文提出的BP控制方法,跟踪性能良好,具有较强地自适应能力。     

CAPP中人工神经网络的应用

本文阐述了人工神经网络技术，研究分析了BP神经网络模型的基本原理。在此基础上，将神经网络理论应用于CAPP之中，提出了基于此理论的系统模型。     

基于人工神经网络的过热器故障诊断系统

文章通过壁温计算来实现过热器故障的预测性诊断，同时用神经网络对发生故障进行及时的诊断，二者结合将使过热器事故发生率降低，并且将事故引起的损失控制在最低程度，从而提高机组的经济性和安全性。     

基于人工神经网络的汉字识别方法研究

电子计算机广泛应用于信息处理中,有极强的算术和逻辑运算能力,有极高的运算速度、精确度和可靠度。但是,它的形象思维能力与人相距甚远。如果计算机具备了模式识别能力,人们就可以使用机器来执行感知任务。文章运用了人工神经网络,模式识别的方法及原理,以Matlab软件作为平台来探讨应用神经网络对汉字进行识别。并通过对汉字样本图象采集输入,汉字图象二值化,行字切分,十进制存储等预处理,分别在有、无干扰的情况下对汉字进行识别,从而评价其性能的优劣。     

基于BP算法和遗传算法结合的自适应噪声抵消器

提出一种基于遗传算法优化BP网络结构的自适应噪声抵消器,BP算法是最典型的多层神经网络学习算法,它在局部搜索时比较成功,但由于BP网络大多采用沿梯度下降方向的搜索算法,因而不可避免地存在收敛速度慢,容易陷入局部极小点等问题。而遗传算法擅于全局搜索,鲁棒性很强,将采用遗传算法优化网络初始权值的方法,将两种算法相结合,做到优势互补。GA与BP算法的混合算法不论是在运行速度还是在运算精度上都较单纯的BP算法有提高,在信噪比的改善程度上,混合算法的信噪比针对余弦信号提高了23db左右。     

基于小波网络的电力系统故障诊断

小波神经网络(Wavelet Neural Network)结合了小波变换及神经网络的优点,是一种基于知识的故障诊断方法,它不需要精确的数学模型,既具有良好的时频局部性质,又有较好的自学习能力和容错能力。本文介绍了小波网络及其在电力系统故障检测中的应用,通过EMTP仿真实验表明,小波网络与传统的人工神经网络相比,具有收敛速度快,鲁棒性强的特点,可以将小波网络应用于电力系统的故障检测。     

人工神经网络

本文介绍了人工神经网络的概念,阐述了神经网络的一般结构和分类,以及神经网络的训练算法及其范化能力的改进,并综述了神经网络的应用。     

基于GIS和神经网络的川西高原生态旅游适宜度评价

区域生态旅游适宜度评价是土地适宜性评价中一个较新的领域。川西高原由于其脆弱的生态环境和近年较快的旅游发展速度,成为我国生态旅游研究中一个值得关注的区域。本研究将两者有机结合,对川西高原生态旅游适宜度进行评价。以GIS和人工神经网络为评价手段,地理网格作为评价单元,从生态旅游的概念和内涵出发,得出区域生态旅游适宜度的四个影响因素:生态旅游资源、环境承载力、旅游基础条件、当地社会经济状况,进而构建了评价指标体系,从而形成了一套完整的区域生态旅游适宜度评价方法。评价结果将川西高原生态旅游适宜度分成四个等级:高适宜、中适宜、低适宜、不适宜,并相应地将川西高原生态旅游分成四个区:九寨沟-茂县-康定一线的高适宜区;若尔盖-马尔康-雅江-稻城条带状分布的中适宜区;以新龙县为中心呈三叉状分布的低适宜区;石渠、色达、壤塘三县为主的不适宜区。     

入侵检测系统的分析研究

介绍了一种新的网络安全技术---入侵检测系统,它是一种以攻为守的主动式防御措施,而且是针对网络内部攻击进行防御。本文涉及了入侵检测系统的诸多方面,为进行入侵检测系统的研究提供相应的理论依据。     

基于神经网络的数字识别技术研究

将图像的像素特征与矩特征结合,构建了神经网络分类器,利用提取的特征向量对分类器进行了训练和测试。将图像二值化,并归一化为16＊16大小,提取了其每个像素点的0、1特征共16＊16—256维,图像的网格特征13维,及Hu矩特征7维,一共276维特征。建立了BP神经网络分类器,分别使用最速下降BP算法、动量BP算法、学习率可变BP算法对BP神经网络分类器进行了训练,得出了在相同条件下学习率可变BP算法训练时间短,收敛快的结论。建立了PNN神经网络分类器,与BP神经网络分类器性能进行比较,实验结果表明,PNN神经网络分类器性能更好。     

基于混合神经网络编队协同空战决策支持系统

针对缺少先验知识的前提下,提出一种混合神经网络编队协同空战决策支持系统,同时采用一种无教师—有教师的混合训练算法来训练混合神经网络。仿真结果表明该系统的有效性。     

基于RBF神经网络的高新技术企业资金运营效果评价

本文在高新技术企业资金运营效果评价指标体系建立的基础上，运用径向基(RBF)神经网络设计了智能化评价方法，并选择了部分典型高新技术企业资金运营效果数据，对该网络系统进行了综合训练。本文研究为高新技术企业资金运营效果评价、资金运营控制和资金管理提供了一种有效的方法。     

基于神经网络的语音增强系统设计

利用神经网络设计语音信号增强处理系统,在无噪和含噪条件下,提取语音信号的MFCC系数,用于BP神经网络的训练和识别,最终达到语音信号消噪和提高可懂度的目的。自适应神经网络系统具有非线性映射和自学习能力,能够用于噪声信号的非线性建模。它不仅能够获取信号的最佳估计,并且能够克服信号处理中存在的不确定性。仿真结果表明,该自适应噪声抵消器的设计方法,不仅实现简单,而且节省运行时间,语音增强效果很好。     

基于Bays网络数据挖掘的入侵检测模型的探讨

入侵检测技术在网络安全领域的应用越来越重要，它是网络安全防护的重要组成部分。因此．本文介绍了入侵检测技术的分类以及数据挖掘技术，阐述了Bayes统计方法的原理和在入侵检测系统中的数据挖掘方法。本文还简单粗略的介绍Bayes算法的实现。