基于神经网络的集装箱编号识别方法的研究

一、集装箱概述 集装箱是一种综合性的大型周转货箱,是集装捆扎货件、托盘货件以及纸箱、木箱、桶、袋等包装件的大型包装容器.集装箱运输是集装运输的最主要方式,采用集装箱运输可以获得巨大的经济效益和社会效益,其主要优点如下:     

小波变换在图像压缩中的应用

近十几年来小波理论研究已成为应用数学的一个新方向.作为数学工具,小波被迅速应用到图像和语音分析等众多领域.本文试图从工程和实验角度出发,较为直观地探讨小波变换在图像压缩中的应用.     

概率神经网络在农户信用评估中的应用

科学的信用风险评价与管理对提高金融机构的信贷资产质量有着非常重要的意义。在当前农村征信制度逐步深入的背景下,本文首次采用概率神经网络(PNN)方法,利用湖北调查数据,对问卷信息反映的农户信用状况进行拟合和预测,并取得了较好的效果,为今后科学化、规范化、智能化、统一化管理农户信贷提供了一个新视角。     

多分辨高阶矩系统风险测度与定价模型研究

为改进传统Beta系数测量系统风险的不足,反映系统风险的动态特征,讨论了四阶矩的资本资产定价模型(CAPM)并将小波分析引入到高阶矩CAPM研究中。利用小波多分辨分析的特点,给出了小波高阶中心矩和高阶混合中心矩的定义,基于此给出了多分辨系统风险测度Beta、Gamm a、Theta的计算方法和多分辨CAPM,并从行为金融理论出发给出了多分辨高阶矩CAPM的金融背景解释。实证结果支持多分辨系统风险假说和多分辨高阶矩CAPM的成立,为构建动态投资组合分散金融风险的动态影响提供了证据。     

基于神经网络的企业财务困境预警研究

本文首先论述了神经网络的结构和学习原理，接着在阐述基于神经网络的财务困境预警方法的基础上。构建了基于神经网络的企业财务困境预警模型，最后，对模型的有效性进行了检验。实验结果表明，该方法应用于财务困境预警中是有效的，不仅能发现企业是否存在风险以及企业是否会陷入财务困境，向经营者提出警示．以便及时采取相应管理对策，而且还为广大的投资者和包括银行在内的债权人判定上市公司质量和经营业绩提供科学的手段和可靠的依据，该方法具有预测精度高，学习和泛化能力强，适应性广等优点，为财务困境的动态预警提供了新的研究思路和方法．     

基于小波变换的电能系统干扰信号鉴定

该文介绍了用小波变换法检测和定位电能系统的干扰信号的方法。分析了这种方法在瞬态和稳态情况下检测和定位干扰信号的优点。同时进行了实验和仿真验证。     

基于径向基神经网络的物流绩效评价方法

在分析物流绩效关键影响因素基础上,提出采用径向基神经网络模型应用于物流绩效评价测试。以多个主要影响因子为网络的输入信息,建立物流绩效综评遗传神经网络模型,采用正交最小二乘法进行学习训练,进行不同综合评价方法对比。     

基于Matlab的神经网络预测模型研究

本文针对物流系统多种因素相关的非线性特点，建立了人工神经网络模型并对物流系统历史数据进行拟合，抽取和逼近负荷曲线进行物流预测。它的优点在于它具有模拟多变量而不需要对输入变量做复杂的相关假定。不要求知道输入输出变量间的函数关系，只需通过对输入输出数据的训练，获得输入输出之间的映射关系，来进行负荷预测。该预测模型在Matlab软件平台上进行了仿真，结果反映了该预测模型的有效性和实用性。     

基于数据融合的自来水浊度检测方法

为了提高流动电流仪(SCM)对自来水浊度检测的精度,文章提出了一种基于神经网络数据融合技术的数据处理方法。该方法可以消除测量中的原水流量、供电电源波动、絮凝剂浓度、温度等干扰量对流动电流仪的影响,提高了测量的精度。