基于BP神经网络的茶叶物流金融模式仿真优化

针对茶叶物流金融运作模式选择中的复杂性以及传统优化方法的局限性,将BP神经网络理论和仿真方法引入茶叶物流金融模式优化,考虑样本数量不足的实际问题,采用B样条函数插值方法扩充数据量,构建BP神经网络模型并加以训练。结果表明:BP神经网络具有精度较高的智能学习能力,适合于茶叶物流金融模式选择优化。     

高职学生网络创业存在的问题及对策研究

大学生网络创业的产生有一定的历史必然性。高职学生网络创业的主要方式为网上开店、创办论坛和建立网站等。目前高职学生网络创业存在许多问题,为促进学生网络创业的成功,应加强高职学生的网络创业教育,创造良好的创业环境并且加强师资力量的培养。     

基于模糊神经网络算法应用在电力系统中的研究

电力系统[1]是由发电、输电、变电、配电和用电等多层FNN的复杂的非线性控制系统组成。采用FNN弥补了神经网络在电力系统模糊数据处理方面的不足和模糊逻辑在学习方面的缺陷学科。     

Price competition in a differentiated products duopoly under network effects

We examine price competition under product-specific network effects, in a duopoly where the products are differentiated both horizontally and vertically. We emphasize the role of consumers’ expectations formation. When expectations are not influenced by prices, the market may be shared but shares must be equal unless product qualities differ or one firm, possibly even the low-quality one, may capture the entire market. When expectations are influenced by prices, which would be the case when there is commitment, competition becomes more intense and the high-quality firm tends to capture a larger market share. Under strong network effects there is a continuum of equilibria and the higher the prices, the smaller the difference between those prices can be. Requiring continuity of expectations, however, delivers a unique equilibrium where one firm captures the entire market.     

基于BP神经网络方法的城市土地生态安全评价——以广州市为例

选取18个指标构建城市土地生态安全评价指标体系,运用BP神经网络方法评价城市土地生态安全。研究结果:2006年及2007年广州市土地生态安全等级为Ⅲ,2008年安全等级为Ⅳ。研究结论:BP神经网络通过对历史数据的学习,能够实现城市土地生态安全评价,对探索城市土地生态安全评价方法具有重要意义。     

现代酒店新型营销策略浅析

随着社会经济的发展,酒店业正面临着前所未有的发展机遇和日趋激烈的市场竞争。酒店业营销策略的创新和转变是时代的需要。我国酒店营销存在理念相对落后、行业网络化和信息化程度低等问题,这需要从业人员要对现代酒店网络营销、绿色营销等新型营销策略进行研究,根据国内酒店的自身特点,设计出具有针对性的营销策略创新方案以及实施的步骤和实施过程,为我国的酒店营销发展提供参考。     

一种基于支持向量机的带钢表面缺陷识别方法

鉴于支持向量机（SVM）在小样本、高维模式分类中具有的优良分类性能,可以基于多分类支持向量机来检测带铜表面的缺陷。本文构造了一类有向无环图支持向量机（DAGSVM）,利用交叉验证进行了参数和模型的选取,对冷轧带钢中几种现场易出现的缺陷进行分类,并与BP神经网络进行比较分析。实验结果表明,这类基于SVM的算法识别效率较高,较好地解决了小样本学习问题,避免了BP神经网络出现的过学习、收敛速度慢、泛化能力弱等缺点,可有效地应用于带铜表面缺陷检测。     

浅谈网络时代的大学生思想政治教育

本文论述了网络时代大学生思想政治教育面临的挑战和机遇,并且简单介绍了在网络时代,大学生思想政治教育的创新。     

央行和商业银行视角下存款准备金率的实证分析

本文分别从央行货币政策调控目标和商业银行对存款准备金率容忍度的视角出发,利用参数法和神经网络模型对存款准备金率进行实证分析。研究发现,央行近年来多次上调存款准备金率主要是为了对抗通货膨胀以及回收货币流动性。在不考虑银行容忍度下,参数模型给出的目标存款准备金率为23%,而在考虑了存款准备金率对银行的负面影响后,根据神经网络模型得出2011年上半年合理的存款准备金率应为21.34%,与当前21.5%的实际存款准备金率相符。说明央行在货币调控时考虑到了银行的容忍度,是符合宏观审慎性原则的。而模型的敏感性分析表明,未来存款准备金率仍旧存在上调的区间与上调的可能性。     

引致需求、路网密度与中国道路运输业营运绩效评价——基于DEA模型与面板Tobit的两阶段分析

本文基于产出导向的BCC-DEA模型对中国道路运输业在2000-2009年期间的营运效率进行了测算,并采用受限随机效应面板Tobit模型检验了各种外部环境因素对于道路运输业营运效率的影响;此外,还结合基于非参数DEA的Malmquist生产率指数,对中国道路运输业全要素生产率进行了动态评价。实证结果显示,纯技术效率较低是中国道路运输业营运效率较低的主要原因,而且突发性外部环境冲击是道路运输业营运效率出现较大幅度波动的重要因素;样本期间内道路运输业全要素生产率呈现出较为平稳的增长态势,这主要得益于道路运输业较为明显的技术进步;单位面积生产总值等引致需求因素以及公铁基础设施等路网密度因素,均是影响道路运输业营运效率的重要因素。