BP神经网络和模糊时间序列组合预测模型及其应用

为了解决非线性的时间序列预测问题,提出了BP神经网络和模糊时间序列相结合的预测模型.利用BP神经网络自学习和模糊集能够更客观反应实际情况,通过对时间序列差分模糊化建立数学模型,BP神经网络进行训练,最后去模糊化还原实际.将这种预测方法应用到矿产资源镍价格中,取得了较好的效果.     

模糊树自动机语言的封闭性

给出了[Σ-]代数、[Σ-]树、模糊[Σ-]树自动机、模糊[Σ-]树自动机行为的定义。引入了模糊树自动机语言的并、交、连接和Kleene闭包运算,证明了在这些运算下模糊树自动机语言的封闭性。