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神经网络及其在股市预测中的应用 总被引：5，自引：0，他引：5
将BP神经网络和RBF神经网络应用于股市综合指数预测.预测结果表明,RBF网络计算量少,学习速度快,预测精度高. 相似文献
12.
考虑到δｒ≠０，用整个系统的角动量守恒条件代替切向动量守恒条件，将星风吸积与盘吸积两种质量机结合起来考虑，推导了吸积质量及轨道参量的变化方程。 相似文献
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改进的神经网络最近邻聚类学习算法及其应用 总被引：17，自引：0，他引：17
提出了一种改进的RBF(Radial Basis Functions，径向基函数)神经网络最近邻聚类学习算法。并将其应用于股市预测问题。模拟结果表明，改进算法的拟合效果与拟合误差均明显好于常规最近邻聚类学习算法，可以较大幅度提高RBF神经网络的预测性能。 相似文献
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超声马达的频率温度特性分析 总被引：10，自引：0，他引：10
提出一种有关超声马达频率温度特性的分析方法. 通
过阐述超声马达内部压电元素的振动过程, 分析影响超声马达频率温度特性的主要因素,
并给出其共振频率随温度变化的解析表达式, 为超声马达的构造、 设计和控制等提供了
可靠的理论依据. 数值结果表明, 本文的结论和实验结果吻合较好. 相似文献
15.
用育种算子改进遗传算法 总被引：7，自引：1，他引：7
为解决遗传算法求解一些特殊问题时容易出现的未成熟收敛问题,提出了在遗传操作中加入育种算子的方法,以改进传统遗传算法.在讨论生物工程中育种方法的基础上,给出了育种算子的定义和原理分析证明.育种算子能提高个体进化的概率,且不会出现由高概率变异引起的群体退化现象.计算机模拟实验结果表明,加入育种算子可以明显提高算法性能. 相似文献
16.
研究一个具有小世界联接的时滞神经元网络. 基于 Lyapunov稳定性方法, 分析了此系统平衡点的渐近稳定性, 给出了与时滞相关的系统全局稳定性准则, 并讨论了小世界联接强度对系统全局稳定性的影响. 相似文献
17.
基于蚁群和粒子群优化的混合算法求解TSP问题 总被引：3，自引：1，他引：3
提出了一种基于蚁群优化和粒子群优化的混合算法求解TSP(Traveling Salesm an Prob lem)问题。在应用蚁群算法对TSP问题的求解过程中,利用粒子群算法对蚁群系统的参数进行优化,其目的是提高蚁群系统的优化性能,使蚁群系统的参数不必靠人工经验或反复试验选取,而是通过粒子搜索自适应选取。 相似文献
18.
提出了阻尼最小二乘可行方向法,对一般的N自由度力学系统的物理参数进行了最优选择。根据本方法编制了可在多种意义下对系统的响应进行优化的通用程序。并通过较多的算例验证了本方法的有效性和计算程序的可靠性。 相似文献
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以陆地作战训练模型为背景，研究了多Agent系统中Agent初始属性的优化问题，提出了一种径向基函数(RBF：Radial Basis Function)神经网络与遗传算法(GA：Genetic Alorithm)相结合的、对作战训练模型中Agent的初始位置进行优化的方法。与已有的优化方法相比，该方法不仅优化效果得到明显的提高，而且执行效率可以提高20余倍，更适于处理对执行效率要求较高的优化问题。 相似文献
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1.前言 研究动力学问题,经常需要计算力学系统的传递函数,例如当进行结构参数的识别或优化时就需要作这种计算。但是当自由度大于二时用理论计算就很困难,而数值计算又牵涉到大量的复行列式的计算。为此,我们研制了一种求传递函数的Lagrange插值法,将逐点计算复行列式转化为逐点计算实多项式,从而求出传递函数的表达式。从数值计算的角度而言, 相似文献