PSO算法介绍

介绍了PSO算法的发展、基本原理,分析了算法中的参数,提出了常见的算法改进方法与应用领域。     

运输问题的人工神经网络方法

构造一个Hopfield神经网络,使其平衡点为运输问题的最优解;提出了运输问题的人工神经网络方法。这种算法易于软件实现,对于高维问题其计算量的增加远远低于表上作业法,此外,对于补值并不要求必须是可行解,这将给算法的实现带来极大的方便,最后给出了一个实例的仿真计算,并把人工神经网络方法的结果与表上作业法的结构进行了比较和分析。     

基于研发型项目区间算法的进度计划方法研究

制定工序工期不确定的项目进度计划问题是一件十分复杂的计划问题,对于这一类问题一直没有较好的计划方法。对于工序工期藩在一个区间内特殊情况的工序不确定型的项目,并给出了基于区间算法的进度计划方法。     

基于Bayes理论的电路故障诊断研究

针对电路系统中的模拟电路具有多种工作状态的特殊情况和故障诊断过程中的不确定性问题,提出了Bayes理论算法,给出了该算法的基本模型和应用于电路系统中模拟电路故障诊断的一般规律,通过对具体电路的测试,结合Bayes理论,最终实现故障定位。结果表明,该方法能够有效地提高故障模式的识别能力,将故障准确地定位到元器件。     

一种虚拟社区话题相关性算法的研究

由于虚拟社区语言不规范,使用传统的语义分析方法计算话题相关性时存在较高的不确定性。文章提出一种新的方法,依据主题的文档结构图计算该主题的话题相关度,试验结果表明本文所提出的方法优于传统的语义分析方法,在一定程度上解决了计算话题相关性时出现的不确定性问题。     

模糊时间序列在中国汽车产业规划中的应用

本文分别基于自动聚类算法和FCM算法的模糊时间序列模型对中国汽车销量进行仿真预测和比较分析,在此基础上择优为政府制定汽车产业规划和开展汽车污染治理工作提供政策决策工具.首先,通过自动聚类算法将1995—2014年中国汽车销量历史数据划分成不同长度的区间,利用单因子三阶模糊逻辑关系对中国汽车销量进行仿真预测.其次,通过FCM算法进行区间划分后对中国汽车销量进行仿真预测研究.最后,对两种算法的仿真预测进行结果精度比较分析,以检验区间划分对预测结果所产生的影响.研究结果表明:不同聚类算法的区间划分会对预测结果产生显著影响;基于FCM算法的区间划分与自动聚类方法的区间划分相比具有准确度和精度较高的优势,能有效地反映未来中国汽车市场需求走势,并帮助政府合理地进行汽车产业规划与科学引导汽车企业的新能源技术研发与应用.     

投资项目评估决策方法之评价

项目评估决策方法中传统方法比较直观、易于理解、便于不同项目间的比较和快速决策,但其理论假设与现实情况有较大差距,仅适用于未来收益的不确定性较小的项目;实物期权方法解决了传统方法中存在的贴现率问题、管理柔性等问题,得到的结果和结论更真实可靠,但其定价更复杂、更困难,实证结果与理论计算结果偏差较大,且未考虑决策者所处的市场结构和竞争者的反应,适用于实施期限长且有较高管理柔性,或未来收益有较大不确定性的项目;期权博弈方法在前二种方法基础上考虑了决策者所处的市场结构和竞争者的反应,最为接近真实的世界,但其模型复杂,求解困难,不够直观,推广应用尚很困难,应进一步确定研究方向。     

路桥工程中影响混凝土收缩裂缝的成因及对策研究

由于车辆荷载和道路环境等因素作用的不确定性以及路面结构设计参数的复杂性,使得混凝土路面结构设计与实际情况存在不相符现象,因此,本文就如何进一步科学合理地改进影响路面混凝土路面结构可靠性的因素及其不确定性,结合我国混凝土路面工程实际状况,对混凝土收缩裂缝问题进行了研究。     

体育统计教学中假设检验的教学方法建议

在体育统计的教学实践中发现,学生对假设检验的方法和原理难以理解和掌握。建议用区间估计和假设检验的内容合并起来进行假设检验教学;从区间估计的角度论述了假设检验中的小概率事件,进而对假设检验中原假设的建立、统计量的计算等问题进行了论述。     

基于固定宽度直方图的分布估计算法的一种改进

基于固定宽度直方图分布的分布估计算法(FWH),提出一个改进方案,即在FWH算法中加入概率阈值的要素,不使用改变区间长度的更新方式,保证区间个数不增加,并在更新候选解步骤中加入模式搜索法(Hooke-Jeeves方法),构造出一种改进的优化算法(HJ-FWH)。数值实验结果表明,改进后的算法在最优解精度和收敛速度方面均有了较大的提高。     

产业结构调整的低碳效应测度——基于NSGA-Ⅱ遗传算法

如今,中国面临高速发展与低碳的深层次矛盾,产业结构调整被普遍认为是一种有效的低碳发展途径;为测算产业结构变动产生的低碳效应,本文构建了投入产出多目标优化模型,以江苏省为例,采用带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)模拟运算,求得Pareto最优解集;与以往研究不同,本文缩小范围,集中关注产业结构因素,更具针对性,所采用的遗传算法在该领域内运用得还不多。结果表明:在保证稳定增长与就业的前提下,产业结构调整作为减少碳排放的手段仍在一定范围内有效;应推动低能耗、低排放、高附加值的高新技术产业和新兴产业,发展包括现代服务业在内的低碳型第三产业;节能技术的创新开发和应用,技术进步与结构调整的协调一致,是关键所在。     

免疫粒子群算法下向量机参数选择及金融应用

针对粒子群算法易陷入局部最优值的缺点,将免疫原理引入粒子群算法中,利用免疫记忆与自我调节机制促使各适应度层次的粒子维持一定浓度,保证群体的多样性,从而避免算法陷入局部最优。随后将这种改进的算法应用于支持向量机参数的选择,并在BreaStCancer等数据集上进行了实验,实验结果表明利用免疫粒子群算法选取支持向量机最优参数,能够提高支持向量机的分类正确率,具有一定的实用性,特别在经济金融应用上前景可观。     

会计电算化考试管理信息系统的设计与应用

会计电算化知识的广泛普及,使会计电算化考试信息系统的设计与开发成为必然.会计电算化初级知识考试管理系统分为培训题库、配卷、考试、阅卷、考生档案等六个子系统.     

基于改进克隆算法的WSN的QoS路由研究

为解决在无线传感器网络QoS约束下的最优路由选择问题,在优化网络拓扑结构的基础上,提出利用克隆选择算法和蚁群算法结合求解WSN组播路由的方法．该算法利用克隆选择算法对原始路由种群进行优化改善,避免搜索过程陷入早熟收敛问题,然后利用蚁群算法快速搜索．该算法在保证能力最优的前提下,提高了路由搜索速度,在保证最优路径选择基础上,节约了通信成本,仿真结果证明了其可行性和有效性．     

梯度法在人工神经网络中的应用

本文介绍了人工神经网络的基本结构,采用梯度算法对人工神经网络中由非线性变换单元组成的前馈型网络公式进行了推导。     

基于新型模糊神经网络的信用卡审批发卡的信用评估模型研究

本文尝试首次将新型模糊神经网络的模型引入到信用卡审批发卡的信用评估环节,采用更加快捷的全局搜索优化算法——粒子群优化算法,从模型和优化方法上进行创新,利用某银行信用卡申请的相关数据资料,就信用卡审批发卡环节,建立起信用卡风险防范的第一道防线——新型模糊神经网络的信用卡审批发卡的信用评估模型,通过对数据的预处理、数据训练和结果分析,并与现有的信用卡审批发卡的信用评估模型进行比较,显示了新模型和优化方法的优越性和实用性。     

外商直接投资(FDI)对中国各地区产业结构影响的实证研究

文章在已有的FDI与产业结构优化相关研究的基础上,运用1978-2010年各省区的面板数据做协整分析来考察FDI对我国产业结构优化的作用。研究结果表明,虽然短期内FDI对我国产业结构的优化升级的贡献有限,但就长期来看,FDI确实促进了我国产业结构的优化,并和产业结构的优化存在着长期稳定的协整关系。     

涉外税收政策、GDP和产业结构关系的实证研究

本文使用1992～2009年的年度样本数据,通过向量自回归模型,运用协整检验分析、脉冲响应函数分析、方差分解分析三种方法对我国自改革开放以来的涉外税收政策对GDP和产业结构的影响进行了实证分析,并得出结论:涉外税收政策与GDP和产业结构之间存在长期的均衡关系;涉外税收政策对GDP的影响作用比较明显,但对产业结构的影响不确定。因此,我国需要进一步完善涉外税收政策,以此推动GDP进一步改善,促进产业结构合理调整。     

灰色关联分析在优化出口商品结构中的应用

出口商品结构的优化是理论界及政府相关部门高度重视的课题之一,正确合理地评判出口商品结构的优化程度,判断各主要出口行业与出口的真实关联程度,是优化出口商品结构的重要前提和基础。运用灰色关联分析的方法,评判各出口行业与出口的关联度,从而得出优化出口商品结构的正确依据,能为政府及其相关部门提供更加科学合理的参考。     

虚拟企业伙伴选择的模糊层次分析法

虚拟企业伙伴选择的模糊层次分析能通过非一致性区间数判断矩阵得出备选企业的优先顺序,克服了现有层次分析法的不足,可用于对评价指标或者备选企业的比较存在不确定性或者模糊性的伙伴选择问题。