丙烯精馏塔的建模及其先进控制方法研究

精馏过程是化工、石油、医药等领域常见的生产过程，由于其非线性、时变性和强耦合等特点，使建模、控制与优化成为理论与实践研究中的难点。本文以一个二元丙烯精馏塔为研究对象，在由物料及能量平衡原理推导出精馏过程数学模型的基础之上，采用基于集结法的动力学模型降阶处理方法对原模型进行降阶，最后为该精馏塔模型设计了基于PID神经网络的解耦控制器。     

基于神经网络的学生党员考核评价系统的开发

为了高效率、低成本地评价高校学生党员的综合素质,采用BP神经网络技术,开发了学生党员考棱评价系统.该神经网络使用专家提供的100组数据进行训练,训练结果的相对误差为0.4％,采用20组非训练数据进行检验,相对误差为0％.实践表明,即使专家的评价规则很复杂,无法用数学模型直观表达,神经网络也能够仿真专家的思维逻辑,对党员素质进行公平、公正的评价.     

基于预测期的变权重组合预测法及其应用

文章针对传统变权重组合预测利用基期误差最小化,求得权重与各个单预测方程预测期的预测值进行组合预测的问题,在充分考虑时间信息匹配的基础上,基于变权组合预测的基本原理对最小误差进行了预测修正,使原误差矩阵进行新陈代谢求得预测权重代替基期权重,使预测方程更加平稳.实例验证了预测结果的合理性.     

贸易视角下的国际工程索赔预测

近些年我国的涉外工程份额不断增加,国际工程索赔逐渐成为了工程管理的重点。但我国在工程索赔的理论和实践方面研究起步还比较晚,尤其是关于国际工程索赔结果可能性预测的这方面研究涉及较少。为了使承包商可以降低自身风险并在施工索赔中掌握主动权,文章利用遗传神经网络对工程索赔进行预测,为我国的承包商在国际工程索赔上提供了一个有力的预测工具。     

基于数据挖掘的公司财务危机预警系统研究

一、引言财务危机是指公司无力支付到期的债务或费用。一旦财务危机无法化解,上市公司就会被戴上"ST"的帽子,以失败告终。为了有效化解财务危机,亟待建立适合我国上市公司的财务危机预警系统。     

基于BP神经网络的大学生心理障碍识别模型

随着社会竞争的日趋激烈、价值观念的多元化、人际关系日益紧张复杂化、生活节奏迅速加快、贫富差距显著拉大等，这一切都不同程度地加重了大学生的心理负荷，使其出现了种种的心理困扰。因此，关注大学生的心理发展，加强心理健康教育工作，真正把他们培养成为德才兼备、身心健康的社会主义建设者是高等教育面临的新课题。针对目前专职心理咨询员严重不足这一现象，提出了一种基于BP神经网络的大学生心理障碍识别模型，通过与计算机前沿技术“人工智能相结合，可以实现大学生心理障碍的网上自我诊断，大大减少高校心理咨询机构的工作压力。     

基于支持向量机的非线性汇率预测分析

汇率的重要性和汇率的预测难度广为人知,随机游走模型依然占据着汇率预测领域.文章根据不同的汇率决定理论,分别利用支持向量机方法进行日元、英镑和加元汇率历史数据的回归和预测,实验结果表明货币经济学指标在汇率预测中非常重要,特别是利率指标:支持向量机方法虽然在RMSE上并不能显著优于随机游走模型,至少统计的显著性不足,但具有较好的方向预测性,可以作为投资决策的依据.     

神经网络模拟实验与语言认知研究的互动

在自然语言处理中，神经网络模型（ANN）比符号主义方法更加接近人脑处理语言的实际心理加工机制。神经网络模拟可检验“语言加工双重路线”、“语言初始状态”等假设有效性；语言认知心理机制研究也会对神经网络构建起促进作用。语言认知机制研究应从追求简单的脑区定位发展到脑区间互动以及脑内语言信息加工的时空网络建模。     

智能模型在上海城市供水中的应用

该文介绍了上海城市供水管网的现状和在考虑供水量特点之基础上建立的供水量预测模型。通过利用上海市供水调度监测中心的中心城区供水量实际数据对此模型进行的验证表明，其在上海城市供水中有一定的实用价值。并对拟建的上海市应急决策支持平台做了基本的阐述。     

基于学习矢量量化神经网络的创造力评价

剖析了创造力评价的重要意义及当前存在的问题,根据创造力评价指标及等级的数目,构建了由输入层、隐含层、输出层组成的学习矢量量化(LVQ)神经网络,用训练好的网络对测试样本进行仿真测试,仿真结果和实际情况正好相符,体现出LVQ神经网络在创造力评价中的实用性和有效性。