开放式数控切割机神经网络误差补偿研究

分析了影响数控火焰切割机加工精度的主要因素,利用开放式数控系统的软件开放性,提出了采用IGCAQBP学习算法的神经网络方法来对包括金属热变形、机械传动误差等非线性因素在内的多种因素造成的加工误差进行误差补偿,设计了嵌入开放式数控系统中的神经网络误差补偿器,给出了实用的补偿器使用方法,并对误差补偿功能进行了扩展,仿真结果和实际应用表明该方法稳定有效。     

城域网MAC层协议的优先级结构及性能

主要研究城域网MAC层标准“IEEE 802.6 DQDB”协议的优先故排队性能;提出了一种DQDB协议的优先级实现方案—β分级结构。通过本文给出的文件传输性能分析以及计算机模拟证明,这种新的优先级结构可取得比DQDB现有结构更好的性能,而且易于实现。     

随机型细胞神经网络的稳定性

借助于李雅谱洛夫理论、矩阵分析方法和It?公式,结合不等式分析技巧,研究了随机细胞神经网络系统的均方指数稳定性,给出了系统的解的二阶矩Liapunov指数估计式和均方指数稳定的充分条件。     

基于定位辅助按需拓扑维护的超宽带自组网路由算法

提出了一种基于定位辅助按需拓扑维护的超宽带自组网路由算法,该算法利用超宽带技术精确定位信息所获得的网络拓扑信息和路由信息进行分组转发,路由维护阶段在定位信息辅助下采用按需方式进行断链路由的修复和拓扑维护,通过基于位置信息的按需路由发现和限制路由查找范围,以及定位信息和网络拓扑信息的及时更新,在降低协议开销的同时保证了算法的有效性。仿真表明,该算法在分组丢失率、平均端到端时延和路由附加开销等方面具有良好性能,其优良的分布式控制特征能适应超宽带自组网的动态环境。     

连续时延神经网络的Hopf分岔现象研究

讨论了带连续时延神经网络的Hopf分岔现象。对于强核和弱核的情况,利用平均时延作为分岔参数,证明了模型经历了Hopf分岔过程。在带弱核的神经网络模型中,得到了分岔周期解稳定性准则。给出了一些数值例子,通过计算机仿真验证了所得结论的正确性。     

基于贝叶斯神经网络的非参数回归

提高神经网络模型推广能力的关键是控制模型的复杂度。该文探索了贝叶斯神经网络的非参数回归的建模方法,通过融入模型参数的先验知识,在给定数据样本及模型假设下进行后验概率的贝叶斯推理,使用马尔可夫链蒙特卡罗算法来优化模型控制参数,实现了对神经网络模型中不同部分复杂度的控制,获得了模型参数的后验分布及预测分布。在5个含噪二维函数回归问题上的应用显示了模型的复杂度能根据数据的复杂度而自适应调整,并给出了较好的预测结果。     

First Housing Moves in Spain: An Analysis of Leaving Home and First Housing Acquisition

This paper examines young people's firsthousing acquisition in Spain. The majority ofyoung Spanish people leave home to buy aproperty and to live with a partner and/orchild. We examine the extent to which thistransition dominates first housing moves duringthe 1980s and consider the ways in which widerfamily networks facilitate leaving home to buya property. We then examine characteristicsassociated with deviation from this normativeroute. We find alternative transitions,particularly moving into rented accommodation,are more common among young people from moreadvantaged backgrounds, and those living innorthern Spain.     

‘The Effect of Social Networks at Origin Communities on Migrant Remittances: Evidence from Nang Rong District’

The literature on the effect of social networks on migrant remittances has ignored the influence of a household’s embeddedness in social networks in the origin community. This paper, using multilevel statistical modeling and social survey data from Nang Rong district in Thailand, examines how remittances between migrants and origin households are associated with social networks. Social network measures come from data on sibling and rice harvest network ties. Rice harvesting is very important to the rural economy, and households participating in the network are privy to vital sources of news and information that spread through the network. Results support the notion that migrants remit less to households that are isolates in the rice-harvesting network, which is theorized to be associated with access to information about employment options.     

一种基于神经网络和决策树的信用评估新方法

分析了数据挖掘在国内外金融领域的应用及研究现状,提出了一种基于神经网络和决策树相结合的信用评估新方法。该方法通过RBF神经网络,进行条件属性裁减,并利用决策树抽取出评估规则。此方法利用神经网络的“黑箱”工作特性,选择重要条件属性,并利用决策树自动生成评估规则,大大提高了信用评估的效率和客观性。