汇率货币模型的非线性协整关系检验——基于深度GRU神经网络

本文采用深度门控循环单元（GRU）神经网络探讨三种汇率货币模型（弹性价格、前瞻性和实际利率差模型）的非线性协整关系。GRU技术在深度学习中具有智能记忆、自主学习和强逼近能力等优点。为此，本文运用该技术对6组典型浮动汇率制国别数据进行了非线性Johansen协整检验。结果表明，汇率与宏观经济基本面之间存在非线性协整关系，从而说明了货币模型在非线性条件下的有效性，以及先进的深度学习工具在检验经济理论中的优势。     

用联想神经网络设计的信道均衡器

研究了联想神经网络在数字通信信道均衡器实现中的应用,讨论了其设计方法和设计步骤,给出了计算机模拟结果,并进行了性能比较。研究结果表明:Hopfield联想神经网络实现的信道均衡器具有比传统线性横向均衡器更优越的性能。     

基于神经网络的高级行政管理人才选拔方案群体决策支持系统研究

地方政府高级行政管理人才选拔及班子配备是组织人事部门领导人才管理的核心内容,它对一个地方的经济发展和社会进步有着举足轻重的作用。如何根据该地区的地理、经济、社会、文化等特点,选择最佳的地方政府高级行政管理人才选拔及班子配备方案,是组织人事管理工作中面临的主要研究课题之一。本文从分析传统的选择地方政府高级行政管理人才选拔及班子配备方案模式入手,根据神经网络和模糊数学理论,结合工人智能技术,提出了基于神经网络的地方政府高级行政管理人才选拔及班子配备方案群体决策支持系统(Group DecisionSupport Systemfor Lea…     

汉语自动分词输入/输出模块的设计

汉语自动分词研究是中文信息处理领域的重要课题。本文阐述了用神经网络技术研究汉语自动分词输入/输出模块的设计原则和输入模块的设计源程序。     

基于BP神经网络的人力资源估价研究

根据专家打分结论,结合灰色系统评价方法得出的结果,作为BP神经网络输入样本的目标值,进行网络的训练和检验.将得到的性能良好的网络模型,进行人力资源价值评价预测仿真,取得了良好的效果.     

基于BP神经网络的个体定税预测模型

本文研究了个体定税预测模型问题。简要介绍了BP神经网络的结构,通过分析影响个体定额定税的主要因素,提出了基于BP神经网络的个体定税预测模型。运用MATLAB7.0对样本数据进行了仿真,结果证明了模型的正确性与适用性,并对该模型进行了分析评价。     

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。     

修正的购买力平价指数

传统的购买力平价指数由于忽略了质量指数的因素，无法满足“不同的核算期面对相同的产品集团”这一指数编制的前提条件。为此，我们引入质量指数，修正了购买力平价指数，不仅精确化、科学化了国际经济的对比，同时由于考虑国际经济对比的时空因素，所以可以进行国际经济的连续对比。