镍基铸造高温合金及热处理工艺研究

随着科技的发展，航空航天、汽车等行业的工业生产要求不断提升，燃气轮机、涡轮叶片机匣等领域高温部件，为了适应整体工业生产的要求，对原材料性能的要求也随之提高。镍基铸造制备高温合金材料零部件方式，能够在性能及处理方式上，满足各个领域工业生产对原材料的要求。除此之外，热处理是高温合金生产过程中不可或缺的工艺，能够通过改变合金的微观组织来提升合金的耐热性、抗腐蚀性等性能，在镍基铸造高温合金制备零部件的过程中，热处理工艺地位重要。文章介绍了镍基铸造高温合金的发展历程和热处理技术及其对结构和性能的影响，阐述了镍基铸造高温合金热处理技术的发展现状和趋势。     

新型自适应RBF神经网络应用于PPP模式风险控制研究

伴随着PPP模式在基础设施领域的广泛应用,其潜存的风险也开始备受关注。各利益主体的行为控制在怎样的一种风险边界之内,才能实现预期的收益?为此,本文将通过新型自适应RBF神经网络对各利益主体的行为进行数理拟合测度。在详细剖析PPP项目利益相关者互动关系的基础上,从正反两个方向对主线型的三大核心利益主体行为进行建模分析,进行智能预测,同时通过对自身最低收益的确定找寻风险控制的临界值,进而有针对性的实施风险控制策略,为PPP项目风险智能测度提供理论上的参考。     

神经网络在我国电商企业客户流失风险预测中的应用研究

文章以C5.0、Neural Net和Logistic三种算法作为构建预测混合模型的基础算法。在实证研究过程中,分别采用品牌、地区、网龄和账单作为客户细分变量,构建了不同的客户流失预测混合模型,用命中率和接受者操作特性(ROC)曲线对预测结果比较评估,得到以地区为客户细分变量的混合模型预测效果最佳,以账单为客户细分变量的混合模型预测效果,其次以网龄和品牌为客户细分变量的混合模型预测效果较差的结论。省级电信公司在构建流失预测系统过程中,以客户账单(或客户消费层次)作为细分变量,对各地区客户单独构建流失预测模型;同时,要加强品牌管理,提高各品牌对客户的区隔效果。     

基于神经网络与逻辑回归的财务危机预警研究

文章以2014～2017年制造业上市公司ST企业为研究对象,并以1:2比例选取配对样本,针对T-3年的财务数据指标进行模型的构建与分析。结果表明虽然人工神经网络与逻辑回归都有不错的预测效果,但逻辑回归分析的结果准确率更高,可解释性更强。     

改进的基于CNN的高光谱遥感图像分类办法

由于高光谱遥感图像光谱维度大,标注样本相对较少,提出了一种结合主成分分析和改进的二维卷积神经网络的高光谱遥感图像的分类方法。首先,通过主成分分析,降低光谱维度,消除光谱亢余信息。然后,将数据进行分块处理,获得分块数据的样本标签,并将数据分为训练集和验证集,用训练集和验证集训练改进的针对高光谱遥感图像分类的卷积神经网络的参数。最后,将测试集投入训练好的2D-CNN上进行分类,得到分类结果。实验结果表明,提出的模型的分类精度明显提高,从而验证了该方法的有效性和实用性。     

双向水泥搅拌桩在软基处理中的应用

近年来,在高速公路深层软弱地基处理中,双向水泥搅拌桩因具有施工速度快,质量可靠,且对软弱地基承载力不足和不均匀沉降所引起的路面开裂等病害能够有效解决,故发展较为迅速.其施工设备较为简单,给工程带来的经济效益比较明显,所以其施工工艺也在不断改进.本文结合具体工程实例,对双向搅拌桩的具体应用进行了阐述.     

高质量发展背景下信阳居民可支配收入测度——基于BP神经网络算法

为构建信阳居民可支配收入增速的数据评估体系,为全市居民收支调查工作的数据评估提供参考依据,本文以信阳9个县区(不包含直管县)城镇居民的可支配收入基本情况为研究对象,并以信阳2018年人均GDP增速、规上工业利润总额增速等9个经济指标为自变量,构建BP神经网络模型。研究结果表明:BP神经网络模型能够很好地拟合和测度居民可支配收入,同时还可以有效地检验数据的合理性。