细胞神经网络的数学理论(Ⅰ)

重新系统地研究了细胞神经网络的数学理论,涉及该网络的耗散性、平衡位置的数目及表示、平衡态的全局稳定性等。     

高功率振荡器锁相的粒子模拟

用粒子(PIC,Particle-in-Cell)模拟方法研究了当前颇感兴趣的高功率振荡器的锁相问题。给出了模拟计算结果。讨论了锁相(Phase Locking)、Priming和InjectionSeeding等概念的区别。     

介质腔稳频MIC射电接收的研究

本文研究的是射电望远镜中的本机振荡源、混频器和前中放三部分的混合MIC,对高Q介质稳频的反射型与反馈型两种振荡器的综合方式,理论上作了重点分析探讨,并研制成带有DRO的MIC组件。     

偏最小二乘回归的贝叶斯正则化神经网络集成模型在证券分析预测中的应用

神经网络集成技术能有效地提高神经网络的预测精度和泛化能力,已经成为机器学习和神经计算领域的一个研究热点.利用Bagging技术和不同的神经网络算法生成集成个体,并用偏最小二乘回归方法从中提取集成因子,再利用贝叶斯正则化神经网络对其集成,以此建立上证指数预测模型.通过上证指数开、收盘价进行实例分析,计算结果表明该方法预测精度高、稳定性好.     

基于BP神经网络的企业未来获利能力智能综合评价

分析了相关分析——多指标综合评价法在确定企业未来获利能力方面的优点和不足 ;并在其基础上提出了基于 BP神经网络的多指标综合评价法 ;仿真试验证明了基于 BP神经网络的多指标综合评价法的有效性     

CsLiB6O10晶体光参量振荡器的线宽分析

采用355nm脉冲激光作为泵浦源,对影响CsLiB_6O_(10)晶体光参量振荡器的信号光线宽的各种物理机制进行了数值模拟计算和分析.结果表明,泵浦光的发散角和偏轴方向对信号光线宽的影响较大。     

电力市场中合同电量与竞争电量交易比例的研究

在单边开放的区域电力市场中,合理的合同电量与竞争电量交易比例是保证电力市场有效运行的一个重要环节。竞争电量所占的比例将主要取决于当前发电公司的市场行为。首先使用BP神经网络对电力需求弹性系数进行了预测,然后以长期电力市场均衡为目标函数,考虑贵州电网发电机组的可用容量与负荷预测的误差,以及贵州输电线路的可靠性诸因素,推导出合同电量与竞争电量交易比例,经过与南方区域电力市场目前运营规则规定的交易比例比较,该比例是合理的,可以规避电力市场价格波动等带来的风险。     

神经网络在工程爆破应力波规律探讨中的应用

采用BP（Back Propagation)前馈人工神经网络模型，对工程爆破中柱状震源的自由场应力波传播规律进行了探讨。结果表明：利用人神经网络模型的非线性映射功能，可以较好地给出工程爆破引起的近区自由场力学规律，对于同类型问题的研究，也有着很重要的意义。     

简并光学参量振荡器混沌反控制

提出一种实现简并光学参量振荡器混沌反控制的方法，用正弦信号调制简并光学参量振荡器的基模衰减率，使简并光学参量振荡器从定态输出转化为混沌态.数值模拟结果表明，选择不同的调制幅度和调制角频率，只要满足系统的最大李雅谱诺夫指数大于零，即可实现不同的混沌轨道重构.通过比较最大李雅谱诺夫指数λ_max随调制幅度和调制角频率变化曲线， 指出系统从周期态调制到混沌态比从无亚谐波输出的定态调制到混沌态更容易，有更宽的调制幅度和调制角频率选择范围. 关键词： 简并光学参量振荡器 混沌反控制 调制