TD-SCDMA下行链路算法研究

传统联合检测技术算法复杂度高，不利于TD-SCDMA下行链路基带接收芯片的设计。本文提出了一种新的分决联合检测算法，将需要运算的矩阵进行分决处理，以降低运算量。在理论分析的基础上，建立下行链路仿真模型，通过分析分决数目对系统性能以及运算复杂度的影响，可以证明分决技术显著降低了下行链路接收机的运算复杂度。     

基于遗传算法的ELMAN神经网络模型在家电连锁行业中的应用

文章采用遗传算法优化反馈人工神经网络来建立一个预测模型,对家电连锁行业的某品牌商品的采购额进行预测。通过准确预测来降低企业库存和机会成本,达到提升核心竞争力的要求。通过与国内某知名家电连锁企业的采购预测工具所得结果相比,文中的模型预测结果有着较为明显的精度。这充分说明本文的模型可以有效降低企业的库存和机会成本,具有较好的应用价值。     

批处理调度作业的控制和实现

一、前言批处理作业,顾名思义,是指按照一定的时序安排逐渐完成的一批作业。它一般具有以下几个特点:一批作业;各个作业的执行是按照一定的次序进行的;为了提高效率,应尽可能的允许并行,即处于同一时序的作业同时执行;允许     

“互联网+”背景下高新技术企业的税收风险预警——基于智能优化算法的研究北大核心CSSCI

本文通过对高新技术企业现实情况进行分析,结合税务部门信息化的实际进程,运用大数据技术、机器学习、智能优化算法尝试构建准入层和监管层两个层面的税收风险预警模型,帮助税务人员识别高新技术企业中可能出现的造假风险,同时对已经取得高新技术企业资质的企业进行适时预警,并将风险分为5个等级,以提升税务部门的稽查效率。     

运用国密算法实现基层央行信息系统安全自主可控

密码技术是信息安全保障的核心,为确保密码算法的自主可控,降低敏感信息泄露和信息系统遭受攻击的风险,国家密码管理局制定并发布了国产密码算法及相关密码行业标准。本文将国密算法运用于基层人民银行信息系统,在如何实现信息系统安全自主可控方面进行了系统开发,并提出了安全、有效、可行的解决方案。     

风险防范下算法的监管路径研究

人工智能时代,由源源不断的数据驱动的算法已经成为新的权力代理人。然而,对算法的监管仍依照传统路径,在结果监管的思路指导下,进行事后的内容审查,由网络平台承担法律责任。机器深度学习和自动决策技术的发展超越了结果监管思路的制度假设,给传统监管路径带来严重冲击。应及时树立以风险防范为目的的监管思路,实行内容与算法并重的双轨审查机制,以及设立平台责任与技术责任双轨并行的责任体系,并对算法的生产性资源数据的收集和使用进行合理限制。     

模糊车辆配送问题的改进蚂蚁算法

模糊车辆配送问题是物流调度领域中一个具有现实意义的多目标FVRP问题。论文针对问题的特性,提出了一种结合启发式初始种群以及推-碰撞-掷规则,并引进了服务紧急程度影响因子的改进蚂蚁算法。实验结果表明,改进蚂蚁算法能够得到较好的模糊车辆配送问题满意解。     

基于改进的BP人工神经网络在我国税收预测中的应用

人工神经网络是近年来在经济景气分析、经济时间序列预测、组合证券优化、股票预测等领域广泛应用的一种人工智能技术,取得了良好的效果。本文提出了一种综合共轭梯度和自适应变步长的改进BP算法,并利用改进的BP算法建立了税收预测模型,通过与传统回归分析预测方法结果的比较,证明了该算法收敛速度快,学习精度高,而且有效地避免了常规BP算法的局部极小值问题。