实验室网络还原系统软件的研究

硬盘还原卡是学校、网吧等公共机房常用的硬件之一,其最基本的功能是本地系统还原与网络对拷.很多还原卡就是在一块普通的网卡上插入一块芯片,如果我们能够将芯片中的程序读出或者通过编写程序的方式模拟其相应的功能,就可能以软件的方式实现系统还原与网络对拷的功能了.本文作者以实际的还原卡为例,给出了如何以软件方式代替硬件还原卡的办法.用这种方式进行系统还原与网络对拷,可以免去还原卡,从而可以为学校或网吧节省数万元的开销.     

粒子群优化算法研究进展

粒子群优化(PSO)算法是一种源于人工生命和演化计算理论的新兴优化技术.其基本思想为:每个粒子被随机的初始化以表示一个可能的解,并在解空间通过更新迭代搜索最优解.PSO的优势在于算法简单,对目标函数要求少,易于实现而又功能强大.目前,已受到演化计算领域的学者们的广泛关注,并提出了许多改进的算法.本文阐述基本粒子群的原理,给出了各种改进的算法,并展望了PSO的发展方向.     

引入收益因素的RBF神经网络及其应用

考虑到投资者的主要目的是盈利这一重要因素，提出了一种改进的径向基函数(RBF：Radial basis function)神经网络方法。在RBF网络的误差函数中增加了利润、时间和趋势信息，并采用基于梯度下降的误差纠正算法对网络进行训练。对股市综合指数进行预测的结果表明，该方法在提高投资收益的意义下，提高了神经网络模型在金融领域的预测性能。     

计算机病毒免疫的初步研究

现在的病毒大多都是基于WINDOWS系统平台进行传播和发作的,很多病毒可以绕过查毒软件的拦截甚至关闭查毒软件及防火墙.系统一旦感染病毒,直接影响系统和网络的正常运行.近年来,计算机病毒免疫方面的研究渐渐受关注,人们提出一些免疫的设想和模式,但并没有具体实现.网上能够搜索到的病毒免疫工具只是对固定的一些病毒进行免疫,对于用户新发现的病毒则无能为力.本文作者给出一种用户可自己增加免疫病毒库的免疫方法,可以对新发现的病毒进行及时有效的免疫.     

金融时间序列预测中的神经网络方法

概述了神经网络方法在金融时间序列预测应用中所面临的有关问题,给出了解决方法;针对有关模型和算法作了计算模拟与分析,得到了一些可供今后研究参考的经验结果;讨论了金融时间序列预测中主要的神经网络模型,如多层前馈网络、径向基函数网络以及支持向量机网络等.总结了关于模型改进的一些近期研究进展与结果,指出了神经网络用于金融时间序列预测的一些可能的方向.