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基于结构化神经网络挖掘的农产品产量预测方法 被引量:2
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作者 任斌 何俊杰 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2009年第9期88-91,共4页
农产品市场的准确预测对指导农业生产、农产品流通和农产品消费有重要作用。本文提出了一种改进的结构化神经网络(ISNN),并基于ISNN构建了农产品产量预测模型;设计了一种优化性能更好的混合遗传算法(MGA),并采用MGA对ISNN预测模型进行... 农产品市场的准确预测对指导农业生产、农产品流通和农产品消费有重要作用。本文提出了一种改进的结构化神经网络(ISNN),并基于ISNN构建了农产品产量预测模型;设计了一种优化性能更好的混合遗传算法(MGA),并采用MGA对ISNN预测模型进行训练。应用训练好的预测模型对某县最近10年的玉米总产品进行了预测分析。实验结果表明,该方法收敛速度快、学习能力强、预测精度较高、误差率较小。 展开更多
关键词 结构化神经网络 多路规划遗传算法 农产品产量预测
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基于结构化神经网络的第三产业发展水平评估方法
2
作者 吴兴华 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2010年第22期76-78,共3页
基于结构化神经网络构建了第三产业发展水平评估模型;设计了一种优化性能更好的改进遗传算法;采用改进遗传算法对结构化神经网络模型进行训练。实验结果表明,本研究方法学习能力强、误差率较小。
关键词 结构化神经网络 遗传算法 第三产业评估
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基于结构化神经网络的贷款风险预警方法
3
作者 王宜刚 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2012年第15期53-55,共3页
预警系统是商业银行贷款风险管理中一个非常重要的环节。文章设计了贷款风险预警指标体系,基于结构化神经网络构建了贷款风险预警模型。应用实例表明,模型和方法是正确的、可行的、有效的。结构化神经网络是处理预警问题的一个较好的工... 预警系统是商业银行贷款风险管理中一个非常重要的环节。文章设计了贷款风险预警指标体系,基于结构化神经网络构建了贷款风险预警模型。应用实例表明,模型和方法是正确的、可行的、有效的。结构化神经网络是处理预警问题的一个较好的工具,可推广到其他领域的预警工作中去。 展开更多
关键词 结构化神经网络 贷款风险预警 种群研究方法
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基于扩展Hopfield模型的神经网络JPDA算法研究
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作者 王尚斌 赵俊渭 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第23期7605-7608,共4页
研究了Hopfield模型的神经网络数据关联算法。在此基础上,通过引进扩展的Hopfield模型,建立了一种能够自动调节网络参数的神经网络数据关联算法,克服了神经网络数据关联算法应用过程中需要人工干预选择网络参数的缺点。仿真实验证明了... 研究了Hopfield模型的神经网络数据关联算法。在此基础上,通过引进扩展的Hopfield模型,建立了一种能够自动调节网络参数的神经网络数据关联算法,克服了神经网络数据关联算法应用过程中需要人工干预选择网络参数的缺点。仿真实验证明了新算法比JPDA算法具有更高的运行效率,而性能与其相同,是密集多回波环境中一种有效的关联算法。 展开更多
关键词 数据关联 结构化神经网络 扩展Hopfield模型 权值
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知识密集型企业资本结构的优化方法
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作者 刘勇强 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2016年第1期40-43,共4页
随着我国社会主义市场经济体制已逐步完善,知识密集型企业获得了更大的发展空间,其筹资渠道也变得更加多样。资本结构的调整优化不仅能够提高企业利润,而且还能够有效控制风险,知识密集型企业资本结构优化是一个非常有价值的理论问题。... 随着我国社会主义市场经济体制已逐步完善,知识密集型企业获得了更大的发展空间,其筹资渠道也变得更加多样。资本结构的调整优化不仅能够提高企业利润,而且还能够有效控制风险,知识密集型企业资本结构优化是一个非常有价值的理论问题。基于结构化神经网络对知识密集型企业资本结构优化问题进行建模,同时采用改进遗传算法对结构化神经网络模型进行优化求解。实验结果表明:所建结构化神经网络、所提改进遗传算法都是可行的、有效的。 展开更多
关键词 改进遗传算法 知识密集型企业 资本结构优化 结构化神经网络
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基于ISNN和HGA的沪深300指数预测方法
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作者 张钰 陆军 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第6期2156-2159,共4页
提出了一种改进的结构化神经网络(ISNN),并基于ISNN构建了沪深300指数预测模型。设计了一种优化性能更好的混合遗传算法(HGA),并采用HGA对ISNN预测模型进行训练。应用训练好的预测模型对2007年上半年的沪深300指数日收盘价进行了预测分... 提出了一种改进的结构化神经网络(ISNN),并基于ISNN构建了沪深300指数预测模型。设计了一种优化性能更好的混合遗传算法(HGA),并采用HGA对ISNN预测模型进行训练。应用训练好的预测模型对2007年上半年的沪深300指数日收盘价进行了预测分析。实验结果表明,该方法收敛速度快、学习能力强、预测精度较高、误差率较小。 展开更多
关键词 结构化神经网络 量化正交遗传算法 指数预测 时间序列预测
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