人工神经网络及其在盲信号处理中的应用

文章讲述了人工神经网络基本知识、特点及几种典型神经网络,介绍了盲信号处理的基本概念,最后进一步指出了人工神经网络在盲信号处理中的优势.     

独立分量分析及其在通信信号处理中的应用

独立分量分析是一种基于高阶统计量的信号分析方法,近年来作为信号处理的强有力分析处理工具得到广泛关注和研究.文章介绍了ICA的原理,并仿真了ICA算法在语音信号盲分离中的应用.     

独立分量分析及其在通信信号处理中的应用

独立分量分析是一种基于高阶统计量的信号分析方法,近年来作为信号处理的强有力分析处理工具得到广泛关注和研究。文章介绍了ICA的原理,并仿真了ICA算法在语音信号盲分离中的应用。     

一种基于二阶统计量的线性系统盲辨识方法

盲信号处理是指在没有任何先验知识可以利用的情况下,仅从观测信号矢量出发,寻找估计混合系统和源信号的一种方法。当前,大多数研究都是针对线性混合模型进行的,基于不同理论提出了许多行之有效的方法。文章提出了一种基于二阶统计量的盲辨识方法,该方法不必估计源信号的高斯性,仅利用样本数据的二阶统计量和源信号的时序结构来实现信号的盲分离。仿真实验表明,这种方法不仅能给出较好的分离结果,并且原理简单,计算量小,是一种好的分离方法。     

人工神经网络在滚动轴承故障诊断中的应用与发展

针对滚动轴承失效的故障诊断方法,介绍了人工神经网络在滚动轴承故障诊断中的优势与发展现状,分析了常见人工神经网络类型在滚动轴承故障诊断中的应用,提出了人工神经网络在滚动轴承故障诊断应用中的问题与不足,并对相关研究趋势进行了讨论。     

人工神经网络在财务管理领域运用的研究概况

人工神经网络良好的泛化能力使其在模式识别、分类预测等方面具有很多优势。近年来,人工神经网络已广泛运用于企业财务管理领域,其研究文献也逐年增多。通过文献研究,本文梳理和总结了人工神经网络在财务管理领域运用的研究概况。     

大学生盲盒消费现状、问题与对策研究——以宿迁学院为例

随着人们生活水平的提高,以及消费主义的盛行,盲盒消费逐渐兴起。其中,大学生便是盲盒消费的主要群体。大学生盲盒消费的原因多样化,盲盒消费类型也多样化,在盲盒消费中还存在一系列的问题。本文在市场调研的基础上,以宿迁学院为例,分析了大学生盲盒消费的现状、问题,并提出了解决对策,以期在一定程度上促进盲盒消费的健康理性发展。     

基于神经网络的高管层决策支持系统

本文针对中国企业中常见的高管层计算机水平较低,决策经验化等现象,使用人工神经网络设计了决策支持系统,阐明了基于人工神经网络的决策可以有效地帮助企业高管层进行科学管理.     

中国农民的＂接班人＂危机

脱离“文盲”变“农盲” 虽然如今很多农民子弟都摘下了“文盲”的帽子．很多人却又戴上了“农盲”的标识。     

人工神经网络在输电线路覆冰厚度计算中的研究与应用

人工神经网络是一种模拟人类神经系统的数学模型,具有很强的学习和推理能力,能够发现样本数据中的非线性关系。本文把人工神经网络的概念引入到输电线路覆冰厚度的计算中,构建了输电线路覆冰厚度计算的人工神经网络,利用知识的不断积累和智能的学习推理,实现了覆冰厚度计算过程中覆冰类型的判断和计算模型中影响因子权重的优化。     

基于BP神经网络的货运量预测方法

总结了常用的几种定量预测方法,并指出其在实际应用中的不足。而人工神经网络自身具有鲁棒性、容错性、有表示任意非线性关系的能力和学习能力等特性,为预测技术提供了一种新的思想和方法。最后把这种预测方法应用于物流预测取得了满意的结果。     

财务困境预测中BP神经网络模型应用综述

金融危机席卷全球。处于金融市场之中的企业随时面,临着陷入财务困境的可能,财务困境预测模型的建立可以使公司提前预测到困境的发生,从而及早避免投资损失。随着信息技术的发展,人工神经网络预测模型开始兴起,本文重点介绍了BP神经网络模型在财务困境预测中的应用情况,并将BP神经网络模型与传统统计方法进行了比较分析。     

上市公司会计信息质量评价体系构建及实证研究

文章采用人工神经网络评价方法对上市公司会计信息质量进行有效评价,通过构建会计信息质量评价指标体系、计算各个影响因素相对于目标层的权重,在此基础之上运用人工神经网络评价方法,最终得出会计信息质量综合评价结果,通过实例分析,验证了该评价方法的可行性,为上市公司会计信息使用者提供了一种量化会计信息质量的好方法,对于促进国民经济的可持续发展具有一定的理论指导意义和现实意义。     

基于神经网络的粮食物流中心选址决策研究

粮食物流中心建设是一项规模大、投资多、影响巨大的系统工程。选址决策对整个粮食物流系统的优化十分重要。阐述了粮食物流中心选址的原则和影响因素,分析了神经网络用于粮食物流中心选址的优点,构建了基于BP神经网络的粮食物流中心选址决策模型,并用算例说明了该方法的有效性。     

基于AIW-PSO小波神经网络的上证指数预测

针对小波神经网络(Wavelet Neural Network,WNN)的学习算法的不足,采用一种自适应惯性权重粒子群优化算法(Adaptive Inertia Weight Particle Swarm Optimization,AIW-PSO)作为小波神经网络的学习算法,建立AIW-PSO小波神经网络模型对上证指数进行预测,并将预测结果传统小波神经网络模型比较。结果表明,AIW-PSO小波神经网络模型对上证指数具有更好的预测效果。     

Capturing the volatility smile of options on high-tech stocks—A combined GARCH-neural network approach

A slight modification of the standard GARCH equation results in a good modeling of historical volatility. Using this generated GARCH volatility together with the inputs: spot price divided by strike, time to maturity, and interest rate, a generated Neural Network results in significantly better pricing performance than the Black Scholes model. A single Neural Network for each individual high-tech stock is able to adapt to the market inherent volatility distortion. A single Network for all tested high-tech stocks also results in significantly better pricing performance than the Black-Scholes model. Dr. Gunter Meissner (gmeissner@hawaii.rr.com) is president of Derivatives Software, www.dersoft.com, and associate professor of finance at the Hawaii Pacific University; Noriko Kawano, MSIS, is currently working as a software engineer at Hawaii Dental Service. The article was presented at the eighth Asia Pacific Finance Conference, Shanghai, July 2000.     

多层前馈神经网络在客户流失分析中的应用

本文研究了多层前馈神经网络原理及其后向传播算法,然后结合一个实例构建了客户流失分析的多层前馈神经网络模型,实验表明将该模型用于客户流失分析是可行的.     

基于BP神经网络的建筑工程估价模型研究

提出了基于BP神经网络的工程造价估测模型，以工程特征为参数，用历史数据，建立模型，并验证了BP精神网络模型在工程造价估测中的优良效果，结果显示，BP神经网络在这方面具有很好的应用前景。     

BP神经网络在供应链绩效评价中的应用

首先区分不同主体,权衡成本与收益分层次选择指标,基于流程构建一个供应链绩效评价的指标体系;然后介绍了BP神经网络原理及模型,最后探讨了BP神经网络在供应链绩效评价中的应用。