基于FCM的多Agent协调模型在物流管理中的应用

运用认知科学的方法探讨物流管理系统具有一定的科学意义,也具有重要的应用前景。本文简介了模糊认知图和C型神经网络,建立了物流管理系统的一个智能协作系统结构,通过多Agent间的合作和协调使对物流系统的认知更加完整,为物流管理决策提供更科学的方法。     

基于神经网络的企业财务困境预警研究

本文首先论述了神经网络的结构和学习原理，接着在阐述基于神经网络的财务困境预警方法的基础上。构建了基于神经网络的企业财务困境预警模型，最后，对模型的有效性进行了检验。实验结果表明，该方法应用于财务困境预警中是有效的，不仅能发现企业是否存在风险以及企业是否会陷入财务困境，向经营者提出警示．以便及时采取相应管理对策，而且还为广大的投资者和包括银行在内的债权人判定上市公司质量和经营业绩提供科学的手段和可靠的依据，该方法具有预测精度高，学习和泛化能力强，适应性广等优点，为财务困境的动态预警提供了新的研究思路和方法．     

软计算协作技术在智能化管理中的应用研究

在管理科学中,运用人工智能和管理科学结合的智能化管理,是管理科学的一个重要研究方向。模糊系统、神经网络、遗传算法和粗糙集等软计算的协作技术发挥了各自的信息处理优点,为智能化管理提供了有力的重要信息处理工具。文章研究并综述了软计算协作技术在智能化管理中的应用,并在此基础上建立了科研项目立项评审智能管理系统;探讨了核方法、支持向量机、DEA方法在管理科学上的应用,分析了认知信息处理今后在智能化管理中的可能应用。     

基于递归对角神经网络自适应均衡算法的研究

阐述了神经网络自适应均衡算法的基本原理,提出了一种基于递归对角神经网络的自适应均衡算法,推导了算法的迭代公式,进行了计算机仿真。结果表明,随着传输信号信噪比的增加,稳态剩余误差减小,误码率降低。     

基于神经网络的建筑工程报价利润估算模型

本文的目的是提出一个建筑工程报价决策模型 ,以帮助建筑企业在投标中达到自己满意的目标。本文的主要思路是采用信息扩散原理和神经网络模型相结合 ,使工程报价决策能在少样本的条件下得到较满意的结果     

优化算法在城市给水管网优化布置中的应用

本文在阐述城市给水管网特点的基础上,分析了给水管网优化布置的必要性,同时给出了相应的优化数学模型,最后通过一工程实例,对最优布置进行了有效的识别,为城市给水管网设计提供了一定的参考。     

库存优化的新途径

传统企业管理模式下的库存优化由于缺乏必要的信息,在模型的求解过程中难以得到符合实际要求的最优解。在分析传统库存优化模型问题的基础上,指出应以供应链管理思想为指导,以神经网络模型为工具,利用BP神经网络整合各种有效信息,改进传统库存模型,以得到更为满意的最优库存策略。并依据钢材现货公司的库存情况给出了具体的应用。     

基于神经网络的智能交通控制系统构建

针对当前智能交通发展的需求,结合当前的智能算法,提出一种基于BP的智能交通控制系统。为实现该系统,实现智能化城市交通控制的价值,首先对该系统的需求进行了分析,然后分别对系统的整体方案、硬件和软件等经了设计。在设计中重点对BP智能交通通行时间进行预测,并采用DSP处理器对BP算法进行运算,以提高运算的效率。最后给出部分实现的界面。     

相空间重构与神经网络相结合的预测方法研究

相空间重构技术与人工神经网络作为处理非线性系统问题的有效工具,文章通过介绍两者技术原理,寻求二者的结合点,提出了相空间重构与神经网络相结合的时间序列预测方法,并将其用于国际原油价格预测,经实证分析,该方法具有一定的准确性和有效性。     

国外财务危机预警模型研究的比较分析

企业存在的目的和价值就是用其所拥有或控制的经济资源去创造更大的财富，实现其资产的不断增值。但是企业经营过程中的诸多因素却可能使企业陷入财务危机，甚至走向破产。因而，能否成功预测并化解财务危机，不但关系到企业自身的存续，而且对于企业的各利害关系方都具有重大的意义。本文对现有的各种财务危机预警模型进行了尽可能全面的对比分析和评价，希望能够为建立适用于我国企业的财务危机预警机制提供线索。