基于数字视频压缩基础的研究

Fourier变换是信号处理领域中研究最早应用最广的分析工具.图像和视频压缩中最常用的工具是简化了的Fourier变化--DCT变换.基于分块DCT变换的压缩编码技术是已有图像和视频压缩标准的核心技术,主要来自两方面的原因:(1)DCT具有良好的去相关性和能量压缩特性;(2)DCT变换存在快速实现算法.此文从DCT变换来研究数字视频压缩的基础.     

论计算智能在证券投资组合中的作用

首先介绍了Markowitz的证券组合理论，其次，介绍了计算智能的主要研究对象，包括人工神经网络、遗传算法、模糊逻辑的特点及在证券投资组合中的应用，提出来将三者结合起来，从而实现优势互补。     

区域经济子系统可持续发展预警研究

采用人工神经网络方法进行经济子系统可持续发展的预测与预警。建立人工神经网络BP结构模型，进行单指标的预测；确立区域可持续发展预警系统的预警过程，绘出预警曲线，并用指示灯表示发展状态。     

关于人工神经网络(ANN)的智能检测系统数据融合研究

根据人工神经网络的特点,对其在智能检测系统数据融合多种结构形式及多层次中的应用进行了研究,并给出了一个人工神经网络在压力测试中的数据融合的应用实例.     

基于人工神经网络BP模型预测邮政函件量

本文在对影响邮政业务量因素的相关系数计算的基础上，尝试用人工神经网络方法对邮政函件量进行预测。结果表明：人工神经网络BP模型用于邮政函件量预测具有良好的预测效果。     

基于人工神经网络（ANN）的智能检测系统数据融合研究

根据人工神经网络的特点,对其在智能检测系统数据融合多种结构形式及多层次中的应用进行了研究,并给出了一个人工神经网络在压力测试中的数据融合的应用实例。     

湖北省化学研究院专家简介

陈劲松:1946年出生,上海人,研究员,九三学社成员。1968年毕业于华东理工大学,1982年获中国科学院化工冶金研究所硕士学位,现任湖北省化学研究院化肥催化剂研制开发中心主任。长期以来,致力于合成氨工业使用的一氧化碳的耐硫变换催化剂及其应用技术的研究。所研究的“EB-1球形耐硫变换催化剂”主要性能指标达到国际先进水平,获国家发明三等奖;“一氧化碳低温变换工艺”是变换工艺的一次革命;“高压、高温、高水汽比的耐硫变换催化剂的研究”在国内首先替代德国K8-11催化剂用于30万吨大化肥厂。组织了两本“小合成氨变换工段操作数据手册”…     

基于人工神经网络的企业信息化阶段识别方法

反映企业信息化发展阶段特征的指标有很多，这些指标随着信息化水平由低级到高级的发展而表现出非线性的变化特征；根据这些特点，利用人工神经网络对企业信息化阶段进行了识别；对人工神经网络在企业信息化阶段识别中的应用作了一定的探索。     

ARIMA模型在教育预测中的应用——以湖南中等职业教育为例

基于时间序列数据的教育预测方法较多,主要有趋势外推法、人口离散预测模型、生命表法、灰色预测法、线性回归模型、分布滞后模型、Logistic模型、人工神经网络方法等,对一些代表性的方法作了简单的概括,在此基础上,通过构建ARIMA模型拟合湖南中等职业教育的发展趋势,对湖南2007-2011年中等职业教育发展规模进行客观预测.     

电力系统运行中人工智能的应用

人工智能是在计算机科学、控制论、信息论等多种学科相互渗透的基础上发展起来的一门新兴边缘学科,主要研究用机器来模仿和实现人类的智能行为。经过几十年的发展,人工智能应用在不少领域得到了发展,在电力系统中的应用力度也在不断加大。本文从人工神经网络、专家系统以及模糊理论三个方面对电力系统运行中人工智能的应用做了详细的阐述。     

神经网络在施工企业综合能力评价中的应用

将人工神经网络技术应用于项目招标过程中，对施工企业的综合能力进行评价。在对施工企业综合能力的多级评价指标及其属性值进行分析与模糊处理的基础上，依据人工神经网络及其评价原理，提出了施工企业综合能力的模糊智能化评价方法，以保证评价结果的客观性和准确性。     

财务危机预警模型的比较分析

财务危机预警模型可以分为判别分析模型、Logit模型和人工神经网络模型三大类,已有的模型都存在一定的局限和可以进一步研究的方向。     

BP神经网络在中国能源安全远景态势预测中的应用

本文采用了BP神经网络对中国能源安全的远景态势进行了预测,得出中国能源安全态势在中长期都会处于危险状态的结论。考虑到人工神经网络对预测结果解释力的不足,本文将BP网络预测与主观指标预测方法结合起来,从而明确了中国能源安全系统的主要风险来源,为保障中国能源中长期安全提供了依据。     

基于神经网络的企业盈余质量分析

本文在企业盈余质量的分析过程中引入了BP人工神经网络.利用人工神经网络的自适应能力模拟了企业盈余质量影响因子间的非线性关系.并对影响企业盈余质量的驱动因子进行了基于平均水平的归一化处理.最后对评价模型进行了实证分析检验,并对模型的优缺点进行了相应的评价.     

基于BP神经网络的营销网格资源需求预测研究

利用企业历史积累的营销数据,采用人工神经网络的方法,对未来的营销资源需求进行预测,首先选取具有代表性的网格属性数据作为输入变量,将其对应的营销资源需求进行定量化表述并作为输出变量,将这些数据作为样本数据对以构建好的人工神经网络进行反复训练,直至得到理想结果为止,这样就构成了营销网格资源需求预测模型。     

基于BP神经网络的企业技术创新能力评价

运用基于BP算法的人工神经网络模型对企业技术创新能力进行评价,为企业进行技术创新能力的评价开辟新的方法。     

大跨度连续梁桥施工控制方法

阐述了最小二乘法、Kalman滤波法、BP人工神经网络预测控制法和灰色预测控制法,给出了其基本理论,并探讨了其优缺点.     

中国股票市场波动性的结构性变换与重大事件

文章运用迭代累积平方和算法检测了我国股票市场的波动性出现结构性变换的情形。通过研究波动性的结构性变换附近的重大事件,我们发现政府对我国股票市场的规制是造成波动性发生结构性变换,尤其是使波动性突然大幅增加的主要原因。这个结论有异于现有的文献。本文的研究在一定程度上表明,我国股票市场的确具有"政策市"的特征,这意味着进一步认识股票市场的规制和改进现有的规制实践是有必要的。     

高技术企业生存风险预测系统的开发——基于人工神经网络

高技术企业生存风险预测系统是根据高技术企业生存风险模型,并基于人工神经网络的算法设计,利用系统软件,及时预测高技术企业存在的生存风险,评价高技术企业可持续发展状态,为高技术企业的可持续发展提供依据。文章对高技术企业生存风险预测系统的总体框架进行了设置,设计出了系统的开发技术路线,系统的主要功能模块包括系统初始化功能模块、生存风险诊断学习功能模块、生存风险诊断预测功能模块、可持续发展评价功能模块和系统验证功能模块。     

创业板上市公司财务预警研究

为了对退市前的创业板上市公司进行财务预警,本文选取93家创业板公司,包括64家财务健康公司和29家财务困境公司,分别使用两类人工神经网络模型和支持向量机模型,采用现金流量安全与否作为财务困境的标准,从20个财务指标提取10个,建立财务预警系统。研究结果表明,相对于人工神经网络模型,支持向量机模型能够较好地对小样本进行判别预测,是一种比较理想的财务预警模型。