具有脉冲出生、脉冲接种和双时滞的SEIRS传染病模型

研究具有脉冲出生、脉冲接种和时滞的SEIRS传染病模型,分析无病周期解的存在性和全局稳定性,以及传染病模型的持久性,分析控制传染病传播的主要因素。     

BAM神经网络模型形式与研究方法分析

双向联想记忆神经网络模型形式与结构多种多样,研究方法也千差万别。总结了在双向联想记忆神经网络的研究中对网络联接权重、时滞及信号传递函数等的不同要求,比较了在不同环境下双向联想记忆神经网络的种种模型的形式。最后,对双向联想记忆神经网络理论研究中常用的方法进行了分析,并探讨了进一步的研究方向。     

具中立型连续时滞的BAM神经网络模型

本文利用指数型二分性和压缩映射原理,对一类具中立型有界连续时滞的BAM神经网络模型的概周期解的存在性进行研究,得出了所研究模型的概周期解存在唯一的充分条件。     

Hopfield神经网络的全局指数稳定性

本文通过利用Gronwall不等式和巴拿赫不动点原理,并结合一些分析技巧,获得了保证一类Hopfield神经网络平衡点的存在性和全局指数稳定性的一些充分条件,所得结果改进和推广了一些已有的结果。我们的结果有助于设计全局指数稳定的Hopfield神经网络。     

BP神经网络预测边坡稳定性

利用BP神经网络对边坡稳定性进行预测,考虑到岩土体的物理力学性质、边坡参数等对边坡稳定性有影响的各种因素,通过训练和检验的对比,证明该方法可以满足精度要求,进一步验证了该方法在预测边坡稳定性方面的可靠性,具有一定的推广价值。     

基于改进型脉冲耦合神经网络的乳腺图像肿块分割

目前,对乳腺癌的诊断主要靠放射科医生大量读片,容易造成误诊与漏诊.乳腺肿块分割是乳腺癌计算机辅助诊断(CAD)检测和识别系统中关键的一步.本文基于改进型的PCNN神经网络,设置随时间单调上升的周值,对乳腺肿瘤进行分割,肿块分割完全,分割出的肿块边缘平滑,细节保持较好,能够较好地把目标提取出来.实验结果表明:该方法拥有较好的分割效果.     

基于脉冲耦合神经网络的图像分割方法

为进一步提高脉冲耦合神经网络(PCNN)在图像分割中的应用水平,本文对PCNN模型作了简化和改进。利用粒子群优化算法实现网络参数优化,从训练图像中提取熵和能量的比值作为PSO的适应度函数,提出了一种参数自适应的PCNN图像分割方法。最后,通过仿真验证所述方法的分割性能,结果表明:与传统PCNN图像分割方法相比,该方法能够有效地实现不同图像的自适应分割,具有一定优越性。     

具分布时滞和脉冲的Cohen-Grossberg SICNNs的概周期解(英文)

研究一类具分布时滞和脉冲的Cohen-Grossberg SICNNs模型。利用不动点定理,得到一些保证所考虑模型存在概周期解的充分条件,并举例说明了所得结果的可行性。     

BP神经网络在煤巷围岩稳定性分类中的应用

煤巷困岩稳定性受许多因素的影响,各因素间有着复杂的非线性关系。BP神经网络对输入的样本具有很强的识别与分类能力,可以实现精确的非线性预测。本文应用MATLAB语言,建立了适用于煤巷围岩稳定性分类的BP神经网络,具有很好的评价识别效果。     

汇率的神经网络预报模型及其实例分析

汇率的神经网络预报模型及其实例分析魏巍贤，蒋正华（西安交通大学７１００４９）１引言自１９７３年布雷顿森林体系崩溃以来，西方各主要工业国家先后都实行了浮动汇率制，在浮动汇率制下，汇率随外汇市场供求状况的变化而波动，一般情况下，货币当局不对外汇市场进行干...     

时滞BAM神经网络稳定性分析

本文介绍了神经网络理论知识,并重点分析了时滞BAM神经网络的稳定性,给出了平衡点唯一的判据和全局渐近稳定判据。     

一种基于卷积神经网络和双向长短记忆神经网络的在线医疗社区问答文本实体识别方法

[目的/意义]针对在线医疗社区问答文本复杂程度高、结构化程度低的特点,结合卷积神经网络（CNN）和双向长短记忆神经网络（BiLSTM）两种深度学习模型以及条件随机场（CRF）模型,提出一套适用于在线医疗问答文本的实体识别方法并进行验证。 [过程/方法] 将问答文本进行清洗和BIO标注后,分别用CNN和BiLSTM进行字级别的特征抽取,将两种模型抽取到的特征进行融合,后放入CRF中训练出实体预测模型,再将问答文本放入训练好的模型中得到最终的实体识别结果。[结果/结论]在所选取的乳腺癌医疗社区问答文本数据集上,所提出的方法结果优于其他模型,且识别准确率达到92.3%,召回率达到89.3%,F值达到90.8%。     

一种在线医疗社区问答文本实体识别方法——基于卷积神经网络和双向长短期记忆神经网络

针对在线医疗社区问答文本复杂程度高、结构化程度低的特点,结合卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)两种深度学习模型以及条件随机场(CRF)模型,提出一套适用于在线医疗问答文本的实体识别方法并进行验证.将问答文本进行清洗和BIO标注后,分别用CNN和BiLSTM进行字级别的特征抽取,将通过两种模型...     

企业绿色物流logistic模型及其稳定性分析

在回顾国内外绿色物流及生态工业园模式缺陷和不足的基础上,构建了企业内部绿色物流的网络系统集成模型,该模型能有效改善物流活动对环境的负面影响;其次,借鉴生物学上的logistic模型来说明企业物流活动与环境之间的关系,构建了企业绿色物流管理的logistic模型;最后,通过对logistic模型的稳定性分析,证明企业内部绿色物流的网络系统集成可以解决物流与生态环境之间的矛盾问题。     

混沌神经网络模型及其应用研究

介绍了两种混沌神经网络模型,分析了其构成和特点,综述了混沌神经网络的主要应用领域,并试探性地指出了混沌神经网络的发展趋势.     

大坝渗流的稳定性解析法及其防治措施

对水库大坝的渗流分析一直是水利工程的一个重点和难点,本文以渗流理论为基础,分析了稳定渗流条件下土坝的浸润面和渗流水压力,对渗流性态及结构性态进行计算,分析渗流对大坝稳定性的影响,作为进行防渗设计的依据。     

合资企业的共生模型及稳定性分析

针对目前合资企业普遍存在合作的不稳定性这一现状,应用生物学中的Logistic模型对合资企业的产生、发展以至达到共生进行了动态描述,给出了稳定共生的条件和经济解释.     

磷矿地下开采山体稳定性综合分析

文章主要论述了在地下开采过程当中,对于边坡稳定性造成影响的有关因素,结合开采现场所勘察的有关资料,进行了BP神经网络模型的建立,论述了对于磷矿地下开采山体稳定性综合分析注意要点以及重要意义。     

神经网络Hopfield模型的研究

神经网络技术作为信息科学和脑科学研究的一部分,本文就神经网络混沌吸引原理、模型三大特性及加密解密等方面进行了分析。     

基于神经网络模型的供应商质量等级分析

对供应商质量等级进行正确评价是实现优化选择供应商合作伙伴的关键。现有供应人质量评价中存在指标选取不足的情况。本文确立了递阶层次结构为评价指标体系的基本数据结构，建立具有通用性的产品设计质量评价指标体系。并结合实际设计情况，提出前馈神经网络模型对供应商质量进行评价。