基于径向基函数的非线性预测模型

针对混沌时间序列的预测问题提出一种兼有全局和局部特点的新的预测模型, 通过数值实验探讨这一模型的性能和特点, 并给出对太阳黑子数据较以往文献更好的预测结果．     

基于径向基函数网络的改进算法的数据分类方法及其应用

径向基函数网络是数据挖掘领域的一种重要挖掘工具,受到了特别的重视.本文通过考虑输入--输出扩展矢量的方式改进了应用广泛的HCM挖掘算法.实例表明改进的HCM算法可以获得更好的挖掘效果,提升了此挖掘工具的价值.     

径向基函数网络结构确定的新算法

讨论了对于径向基函数网络的一种结构确定双向回归新算法．在这种算法中,采用正交化手段和“新息-贡献”准则,可同时确定径向基函数网络的结构（即中心点）和参数估计,不仅克服了传统算法的从一大组输入数据中任意选择中心点常出现的数值病态和选择结果依赖于数据排列顺序等问题,而且大大减少了计算量且保证能得到唯一的最优网络描述．最后用仿真例子说明了这种新算法的正确性和有效性．     

国际石油价格波动中的奇异吸引子分析

国际石油价格的波动直接影响我国的经济发展和能源安全系统的稳定性,因此对油价波动的研究具有重要意义。本文通过对国际石油价格中的吸引子的刻画证明了国际石油价格的吸引子是具有分形结构并且对初始条件具有敏感性依赖的奇异吸引子,国际石油系统是处于远离平衡态的非线性系统,吸引子的敏感性使得对石油价格的长期预测成为不可能。     

MIS的混沌管理研究

MIS系统的混沌管理研究大体上指两个方面:一是将MIS看成是一个混沌系统分析其所应具有的若干混沌特性,二是把混沌理论和方法应用于MIS的管理实践。本文首先介绍了混沌现象的特征及混沌理论的研究内容,并运用混沌理论探讨了MIS系统中的若干混沌特性,这些特性包括:分形性、耗散性、内在随机性以及初值敏感性等,然后分析了混沌理论在MIS中的应用,最后指出了混沌理论在MIS系统中的一些研究方向。     

关于教学设计中混沌现象的思考

在教学设计的过程中,教师与学生是这个系统中最为活跃的两个要素,是教学活动的主体.由于这两个要素都具有不确定性和复杂性,所以,教学设计过程从宏观上看充满了混沌.因而教学设计可以利用混沌理论的相关原理,从中得到一些改进传统教学设计思路的有益启示.     

基于径向基神经网络的装备制造业供应商选择研究

装备制造企业如何选择供应商从而有效降低供应链成本具有重要的意义。本文通过层次分析法与RBF神经网络相结合,对RBF神经网络的反复训练,建立供应商选择模型,然后通过某装备制造企业为例进行实例分析,验证模型的有效性。结果表明,基于RBF神经网络的供应商评价模型稳定性、精确性在允许范围内,具有一定的应用价值。     

基于模拟退火算法的混沌经济系统控制方法

经济系统中存在混沌现象已经被许多事实所证实,如何对混沌经济系统进行控制,是人们十分关注的研究课题.本文运用随机性的搜索控制思想,基于模拟退火算法,提出了-种混沌运动控制的新方法,通过计算机的仿真实验说明了该调控方法是非常有效的.     

基于GMM-RBF神经网络的前列腺癌诊断方法

 前列腺癌是近年来发病率上升速度最快的男性癌症,严重威胁着患者的身体健康,准确地判断癌症患者的患病情况对于节约医疗资源、提高患者满意度起着至关重要的作用。近年来,基于数据挖掘的癌症诊断方法逐渐成为疾病诊断领域的研究热点,在提高诊断准确性上显示出极大优势。        针对现有前列腺癌早期诊断方法准确性不高的问题,提出一种基于高斯混合模型改进径向基函数神经网络的前列腺癌诊断方法--GMM-RBF神经网络方法。该方法通过使用高斯混合模型对径向基函数神经网络中径向基函数的参数进行预训练,使模型避免陷入局部最优,之后采用改进的粒子群优化算法对神经网络进行训练。采用国家临床医学科学数据中心提供的数据进行前列腺癌诊断实验,将所提出的方法与径向基神经网络、分类回归树、支持向量机和逻辑回归等主流的机器学习算法进行对比,并使用准确性、特异性、敏感性和AUC值对模型的性能进行评价。        研究结果表明,与改进前的神经网络模型相比,GMM-RBF神经网络模型收敛速度更快、初始准确度更高;与其它机器学习算法相比,GMM-RBF神经网络模型在10折交叉验证中取得了较高的准确性、敏感性、特异性和AUC值。        GMM-RBF神经网络方法在模型预测精度上比传统的径向基函数神经网络模型有很大提升,能够得到更为可靠的前列腺癌诊断结果,为医疗工作者初步诊断前列腺癌和穿刺活检操作提供有效的辅助决策支持,该方法的提出对于减少患者痛苦、提高患者满意度和节约医疗资源具有实际意义。     

基于ANN-GA的混沌时间序列预测方法研究

本文基于遗传算法和神经网络理论提出了一种混沌预测的改进方法,即C-ANN-GA混合预测方法;通过实例分析,证明该方法是一种用于混沌时间序列预测的有效方法.     

社会网络作用于创业融资的机制研究

信息不对称和创业计划未来的高度不确定性,造成了创业融资活动中资金供需双方的交易困难。经济学者以契约设计为主线的理论不能完全解释创业融资现象,而社会网络理论则提供了新的理论手段。本文提出,社会网络通过信息机制、互惠机制和文化认同机制,对创业融资活动产生重大影响。     

基于阶梯型衰退效用函数的竞争选址问题

研究了连锁型企业新设施选址的2个重要因素：市场份额的划分和设施的服务半径。依照效用函数为竞争环境下设施市场份额分配的重要依据,结合消费者的空间选择行为提出了阶梯型效用函数,并应用此效用函数建立了一个竞争环境下连锁型企业新设施选址的新模型,此模型既考虑了服务设施覆盖衰退又考虑了设施的服务半径。最后,给出了求解模型的遗传算法和具体案例。结果表明,该模型和算法可以用于连锁型企业新设施选址决策中,并能够有效地得到问题的近似解。     

基于DEA的生产函数估计

针对常用参数方法或非参数方法估计技术状况所存在的缺陷,提出了一种基于DEA的估计理论生产函数的方法,该方法可用于估计凹生产函数所含参数,其基本思路是:首先,利用DEA方法评测各DMU的产出效率,得到(弱)DEA有效的DMU;然后,根据各(弱)有效DMU确定DEA生产可能集的前沿面,从线性逼近角度给出理论生产函数的上确界;最后,利用相切条件计算生产函数所含参数,从而确定生产函数的具体形式.以C-D函数为计算范例,显示了该方法的优越性.     

基于BP神经网络的产品报价决策支持方法及其报价风险研究

本文研究了面向定制型制造业的产品报价决策支持问题.针对以往的成本预测方法中存在的局限性,在基于BP神经网络的成本预测中引入了测差样本的概念,提出产品成本智能预测的区间估计法.并在此基础上进一步研究了产品报价系统的报价风险,通过附加亏损概率的报价方法,提高了报价决策的客观性与可靠性.     

基于相空间重构的同业拆借利率混沌特性研究

同业拆借利率在整个金融市场的利率结构中具有导向作用,因此对同业拆借利率波动的研究具有重要意义.本文基于相空间重构技术对我国银行间同业拆借利率进行了实证研究,通过关联维数和Kolmogorov熵这两个指数来研究我国银行间同业拆借利率的混沌特征.计算结果表明,银行间同业拆借利率具有混沌特性,这使得对同业拆借利率的长期预测成为不可能.     

基于Petri网的电子商务建模分析

针对电子商务系统中事件是随机并行发生的特点,提出了利用Petri网理论来化解事件冲突的观点,并对电子商务系统进行Petri网建模,利用矩阵方程对模型进行分析研究,以提升电子商务系统的整体运作效率.     

基于向量误差修正模型的股指期货价格发现功能研究

本文采用沪深300股指期货和股指现货1分钟高频数据,在VECM模型的基础上,分别用因子份额模型(Component Share)和修正信息份额模型(Modified Information Share)进行研究,分析发现我国股指期货市场在开放半年内具有较强的价格发现功能。各模型下的指标分别为CS=60%,MIS=90.62%,均大于国外股指期货的对应指标。此外,将本文实证结论与国外相关结论、沪深300仿真期货的相关结论进行比较,发现我国股指期货在推出初期具有价格发现功能异常显著的特点,并指出这种特点也可能与国内外不同的市场环境、不同的交易机制及不同的投资者结构有关。