仿生技术推动下的计算机发展

仿生技术是一门新兴的边缘科学，并已经成为当今的技术主流。本文从计算机与仿生学的交叉和渗透探讨计算机发展的现状和未来，着重介绍正在开发的几种新型计算机。     

神经网络专家系统用于测井的设计

人工神经网络与专家系统，作为人工智能应用的两大分支，在实际应用中有许多成功的范例，但作为单个系统而言，二者都存在很大的局限性。为解决这个问题，本文设计了一个辅助测井的神经网络与专家系统的集成系统，试图将两种技术相结合，达到优势互补的目的。     

基于Hopfield神经网络的信用风险评价模型及其应用

为克服商业银行信用风险评价中所遇到的模糊综合评判失效及警限确定的难题,通过能量极小点的设计,利用Hopfield神经网络记忆与联想功能,建立基于Hopfield神经网络的风险评价模型。将其应用于信用风险评价,网络运行结果可以反映信用风险的当前状态。研究还表明,该模型能在一定程度上反映样本数据的数字特征,适合于信用风险的评价,但其评价能力受记忆容量及样本差异的影响。     

我国外资企业员工满意度影响因素研究

外资企业在一定程度上改变了我国员工的就业思想与就业结构,文章运用人工神经网络,通过实地调查与因子分析探讨了外资企业员工满意度及其影响因素。研究结果发现,影响外资企业员工满意度的主要因素是：企业及个人发展前景、员工精神回报等,据此文章提出了提高外企员工满意度,减少员工流失的建议。     

基于人工神经网络的我国固定资产投资预测研究

投资的增长速度是与经济增长水平密切相关，没有经济的增长，投资的增长就失去了基础；失去了投资增长的支持，经济的增长也无法很好地实现。文章在研究了BP神经网络基本的预测原理的基础上，根据1979年～2006年的固定资产投资额对未来几年我国的固定资产投资状况进行了预测研究。     

基于连续型Hopfield神经网络的油料资源输送优化

针对战时一个或多个油料供应点到多个油料需求点油料输送问题,运用连续型Hopfield神经网络,建立了以运输时间、路程和运输安全性为主要因素的输送模型,对模型进行了求解.最后以野战油库为用油部(分)队提供油料保障为例,探讨了油料资源最优运输路线,得到了最优油料资源运输路径.为战时油料保障组织实施提供了科学定量的分析方法.     

人工神经网络中的样本对输出精度影响分析

影响人工神经网络模型输出结果精度的技术引起广泛重视,样本质量对神经网络输出精度影响的研究不多,研究多数是针对神经网络结构(层数及节点数),本文分析样本对人工神经网络输出的影响,对提高神经网络的输出结果精度有重要的意义。     

基于BP神经网络实现的B样条插值在系统动力学模型的应用

在系统动力学建模的过程中,系统变量之间的关系难以确定,传统的建模方法存在着很大的主观性,利用BP神经网络的方法则可以避免这个问题。而在建立BP神经网络过程中需要大量的学习样本,然而通常采集到的数据往往是不足的。用3次B样条函数对历史数据进行插值的方法构建系统中状态变量的学习样本,解决BP神经网络模型中学习样本不足的缺点,能更好的反应变量之间的非线性映射关系。     

基于人工神经网络的人才流动定量分析与预测

本文通过反映江苏省苏北地区人才流动状况的指标以及反映苏北地区人才储备状况的指标,建立苏北地区人才流动的评价指标体系,利用人工神经网络模型对人才流动状况进行预测。研究结果显示:苏北地区人才流动状况表现为高学历、高技能、高素质劳动力的大量流出,以及低学历、低技能、低素质劳动力的大量流进。人才流动的趋势表现为人才结构、人才素质的逐步下降。对预测方法的测试显示:运用人工神经网络预测人才流动有很高的精度。     

人工神经网络用于短期电力负荷预测网络结构初探

目前,在电力系统短期负荷预测的手段中,已由人工预测方式逐步被软件预测方式所代替.BP人工神经网络是最常用的建立负荷预测模型的工具之一,文章对建立电力负荷BP神经网络预测模型(网络结构)进行了讨论.