基于交叉覆盖算法的股票预测

针对股票预测的特点,选择了对上市公司股票走势有重要影响的相关数据并对其进行测试,为了避免传统的神经网络分类方法(如BP算法)的学习过程收敛速度慢、网络性能差、可能存在局部极小值等弊端,文中使用可以避免这些弊端并且具有良好分类功能的交叉覆盖算法对上市公司股票走势进行预测,结果表明预测的精度明显高于采用BP算法等传统神经网络分类方法的测试结果,且速度快,结果的可解释性强,预测达到了让人满意的效果.     

交叉覆盖网络的球形领域构造与功能函数

基于前向神经网络的交叉覆盖算法有效地解决了传统网络运行慢、数据处理能力差的问题,但仍存在拒识的缺陷。文章在对交叉覆盖算法分析的基础上,提出了几种球形领域和特征函数的构造方法,并通过实例对各种模型的分类能力进行比较。     

前向神经网络交叉覆盖算法的一种改进

对前向神经网络交叉覆盖算法进行了分析,在此基础上提出了一种改进的交叉覆盖神经网络模型,并给出其算法.实例表明这种改进算法不但可以进一步提高交叉覆盖算法的训练速度,而且可以减少拒识样本数,提高识别的精度,对样本分布较稀疏的模式识别问题具有较强的实用价值.     

汽爆处理提高鱼皮蛋白酶解特性

采用碱性蛋白酶酶解罗非鱼鱼皮,研究汽爆压力和保压时间对鱼皮蛋白质溶出率、游离氨基含量以及酶解液ACE抑制率的影响,进一步探讨汽爆前、后鱼皮蛋白质酶解液相对分子质量分布情况。结果表明:汽爆处理促进鱼皮蛋白质的溶出和降解,提高酶解产物的降血压活性。最佳汽爆处理参数为汽爆压力0.6 MPa,保压时间0.5 min。此条件下鱼皮蛋白质溶出率为45.55%,游离氨基含量为2.79 mmol/L,分别比未处理组提高了5倍和8倍;汽爆鱼皮酶解液ACE抑制率为79.88%,比未处理组提高了27.14%。此时酶解产物相对分子质量主要分布于4 ku以下,酶解效果较好。     

汽爆辅助酶解制备鱼皮ACE抑制肽工艺优化

为有效利用鱼皮制备降血压肽,以罗非鱼皮为原料,采用响应面分析法优化汽爆辅助酶解法制备血管紧张素转换酶(angiotension converting enzyme,ACE)抑制肽工艺条件。结果表明,汽爆辅助酶解制备鱼皮ACE抑制肽的最优工艺参数为:汽爆压力0.6 MPa、保压时间0.5 min、底物浓度2%、酶底比0.92%、酶解时间2 h、pH值8.4、酶解温度56℃。在此条件下鱼皮酶解产物ACE抑制率理论值为94.97%,实际值为93.16%,其相对分子质量主要分布于307 Da^3323 Da之间。本研究结果为鱼皮降血压肽的高效制备、生物活性等方面的研究提供了理论依据。     

国家体育场给排水设计中的热点问题

为同时满足奥运会和残奥会等的比赛要求并向市场化运作转变,充分考虑商业开发的预留,以奥运会期间和奥运会之后的满场大型活动为设计赛时工况,分析了国家体育场赛时和赛后的用水量差别,供水区域的划分原则;介绍了设计秒流量的计算方法及观众卫生器具同时使用百分数的确定,并提出了变频调速给水设备的优化配置方法;建议生活水箱容积的确定应按中场休息时高峰秒流量用水时充满水箱进行复核;分析了按高峰流量设计的污废水排水管在极小流量下的工作状态,建议有选择地将污水泵井的有压流接入重力排水横管中,并针对有压流接入点的消能设施进行了设计;分析了多个排水泵井排出管串接设计的可行性和要点;提出了伸顶通气管和吸气阀的设置位置、方法和原则。     

基于信息熵距的旋转机械振动故障诊断方法

介绍了信息融合的基本概念和目前在旋转机械振动故障诊断当中用得比较多的一些融合诊断方法.从信息融合的思想出发,利用时域的奇异谱熵、频域的功率谱熵、时-频域的小波能谱熵和小波空间特征谱熵,通过特征级的信息融合,提出了一种基于信息熵距的旋转机械振动故障监测和诊断的方法.数学推导表明,信息熵距符合模糊理论中最大隶属度原则,将它作为判别指标是可行的.实例计算表明,信息熵距能够较好的区分故障类别,在此基础上,通过多转速下的熵距曲线图可以提高转子故障诊断的准确性.     

流体网络仿真程序的自动生成

根据流体网络仿真程序自动生成软件的设计要求，确立了该软件的主要数据结构，给出了相应的主要程序设计流程。     

高层建筑施工地下降排水水源利用研究

高层建筑地下降排水水源不能被利用存在各种原因,需要施工单位、政府各部门、用水户共同努力加以解决,降排水利用可采用地下回灌、收集回用等形式。     

基于聚类的个性化元搜索引擎设计

Internet上信息资源的飞速膨胀造成用户在进行信息检索时的不便,传统的搜索引擎不能很好地解决这个问题。因此提出了一种基于聚类的个性化元搜索引擎模型,系统通过对用户建立个人模型,对此模型进行聚类形成不同用户群,并对检索到的结果进行聚类处理,同用户模型聚类相结合返回给用户个性化的搜索结果。分析了个性化元搜索引擎的系统构成,详细介绍了每个模块的功能,最后展望了它的发展前景。