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。     

论杜威“民主共同体”思想的价值维度

杜威以道德伦理价值为取向,提出了以“民主共同体”为理想的政治哲学思想。“民主共同体”体现了人的价值和尊严,符合人的本性。它是一种“实现每一个人的解放和全面发展”的社会理想状态。这是我们理解杜威“民主共同体”思想的逻辑前提。     

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。     

技术创新活动的系统维度及其宏观等级结构

人类的技术创新活动乃是一个合理映射着各类科技、经济、政治、文化、教育、自然、人力,物质和信息等多重自然与社会力量和因素的全息超级复杂巨系统。创新主体、创新客体、创新主客体中介、项目、市场、技术机会、科技成果、教育与培训、经济环境、法律环境、政策环境、文化环境、经济与政治体制环境、信息服务环境、自然资源环境、基础设施与条件、人口环境等则是构成技术创新活动域的17个系统维度。这17个系统维度又可以区分为三个等级层次:内核要素圈层、外围要素圈层、环境影响因素圈层。     

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。     

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。     

带中西文量纲演算与转换的符号演算系统

本文介绍作者在自己研制的一个集成化支撑环境支持下，采用公理化方法所开发出的又一个应用系统。在这个系统中，除了可以把古今外多种单位制转换为SI制，可以作多种单位间的量纲转换外，还可以对带中西文量钠的广义表达式作符号演算和数值计算，这是目前其他中外系统暂时都无法实现的功能。这个系统已集成到《推理与计算混合软件包》中。     

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。