人脑能够控制电脑吗？

电脑,能用人脑的思维直接加以控制吗?这的确是一个饶有兴味并且发人深思的问题。迄今为止,人们都是通过键盘或鼠标器来控制电脑的。如果有朝一日,电脑能用人脑的思维直接加以控制,也就是说,只要人的脑子里想什么,电脑的屏幕上就能直接显示出什么,真正做到“思之所至,文之即成”,那该有多好啊!     

基于数据挖掘的电信客户终生价值模型的研究

客户终生价值（Customer Lifetime Value，LTV）作为判别客户对公司价值大小的标准，对于电信运营商维系客户，提高企业竞争力具有重要意义.本文讨论了客户终生价值的数学模型，提出采用数据挖掘算法对模型中的二个参数进行计算，并按照CRISP-DM数据挖掘方法，使用数据挖掘工具对真实数据进行计算，证实该方法的有用性.     

建筑环境中的信息融合方法研究

根据建筑环境中的信息的特点,提出了在信息的处理中使用信息融合技术和神经网络方法,找到一种利于信息预测的自适应线性神经网络结构,对输入信号进行了较好预测,为进一步的研究工作打下了基础。     

基于人像识别技术的护照鉴定系统

本鉴定系统旨在使计算机具有通过人像识别束鉴别护照的功能。系统中以字符识别为先导，以人像识别为核心，是一种依托于图像理解、模式识别、计算机视觉和神经网络等高技术的智能系统，在公安、边检、旅店等行业具有广泛应用前景，可以有效地防范各种形式的刑事犯罪与经济犯罪。     

基于BP神经网络的企业信息化经济效益评价研究

摘要简单介绍了企业信息化经济效益评价的常用方法及其不足．在此基础上提出了基于BP神经网络的企业信息化经济效益评价模型。分析了使用BP神经网络技术评价企业信息化经济效益评价的优越性。     

多种分类器在华北地区土地覆盖遥感分类中的性能评价

本文应用MODIS 250米分辨率遥感影像对中国华北地区分别采用最大似然法MLC、Parzen窗、CART决策树、BP神经网络、Fuzzy ARTMAP神经网络等5种分类方法进行区域尺度上土地覆盖制图的比较试验。结果表明：（1）Parzen窗法分类性能最优，CART和BP其次，Fuzzy ARTMAP表现较差；（2）CART决策树具有较好鲁棒性，但缺点是样本代价较大，BP神经网络分类器能达到较高精度，但缺点是需较高质量的样本和网络结构参数难以确定造成其稳健性较差，Fuzzy ARTMAP则未能表现出理想结果；（3）训练样本数量差异造成：MLC的分类精度差异值低于5％；Parzen窗法和Fuzzy ARTMAP差异在5％－10％之间；CART和BP差异在10％以上。     

基于BP神经网络的企业技术创新能力评价及应用研究

针对当前评价企业技术创新能力的方法所存在的不足,提出一种基于BP神经网络的企业技术创新能力评价方法。首先建立企业技术创新能力评价指标体系,然后根据指标体系,设计BP神经网络模型,并给出可行的评价程序。在计算方法上,用MATLAB神经网络工具箱来进行网络设计和计算。通过大量学习样本的训练和测试,使模型的误差达到预定的范围内。最后,以实例验证了这种方法的准确性和可操作性。     

基于神经网络的信息聚类及联想实现

针对知识发现中的信息模糊查询问题，提出了一种基于神经网络的信息聚类及联想实现方法。首先按照信息分类对所要查询的信息进行量化编码，然后对编码后的数据进行规整处理。对于信息聚类采用均值聚类算法，而信息联想采用Hopfield网络实现。将基于上述算法开发出的信息模糊查询系统应用于图书信息查询，实验结果证明了该方法的有效性。     

不同模型在信用评价中的比较研究

比较了不同模型应用于企业信用评价问题的优劣，针对信用评分问题特点，采用Elman回归神经网络和BP网络建模。在建立了适合于我国企业的信用评分指标体系之后，运用以上两种方法进行实证研究并比较两种网络的诊断行为；为克服小样本建模的缺点，引进V—fold Cross—validation计算技巧。     

论知识发现服务系统

本文重点介绍了一种知识发现服务系统——XFKDRS，它是由分类、关联和序贯三种知识发现模块构成；并介绍了知识可视化模块中的知识树、神经网络和推理网络结构及知识获取过程。