基于函数集信息量的改进网络算法仿真研究

传统的神经网络学习算法往往存在欠学习或过学习情况,容易导致网络结构不够合理,预测函数泛化能力不理想.该文引用函数集信息量的概念,提出了以信噪比倒数为性能指标的改进型网络学习算法,深入分析了神经网络学习过程中欠学习和过学习的原因.经过仿真验证表明,该算法简单,自适应性强,收敛速度快,可以很好地克服欠学习和过学习问题,所得预测函数具有很好的泛化能力.     

AR模型样本插值及其分析--我国2002年财政收入增长速度预测

本文作者在AR建模的样本量不足时采用分段线性、分段二次抛物线插值、随机插值三种方法,扩大建模样本量,并以1952年～2000年我国财政收入增长速度为原始样本,按上述方法进行AR建模与逐步预测比较.结果表明用插值法有利于提高预测精度,特别是,用二次抛物线插值,可以大大减少AR模型的参数个数.按此方法预测的我国2002年财政收入增长速度将为15.44%左右.     

采用重复剪辑近邻法提高决策树算法的性能

决策树算法易受训练样本集中噪声和混杂区域的影响，重复剪辑近邻法能消除样本集中符合某些先决条件的噪声，清除混杂区域中后验概率较小的类别所包含的样本，并在各类样本间形成符合Bayes分类准则的界线，用它对合适的训练样本集进行筛选，可在不损害分类准确率的同时明显地减小决策树的规模，有助于增强决策树的可理解性和可用性，从而提高决策树的性能。     

用动态与最近距离相结合算法对手写体汉字样本模进行聚类处理

通过对经典的聚类方法在算法和过程上的改变，以实现对手写体汉字样本模最优聚类，从而提高对手写体汉字的识别率     

随机两点边值问题样本解的局部存在性

利用Ｓｃｈａｕｄｅｒ不动点定理的随机类比在构造了Ｃ’「ｘ１，ｘ２」空间中的一个紧凸集后，证明了随机两点边值问题：ｙ″＝ｆ（ω，ｘ，ｙ，ｙ‘），ｙ（ｘ１）＝ｙ１（ω），ｙ（ｘ２）＝ｙ２（ω）样本解的局部存在性，将文「２」中引理１和２推广到了随机情形。     

珊溪水利枢纽工程涉淹区移民家庭社会经济状况分析

对浙江省珊溪水利枢纽工程涉淹区移民家庭当前社会经济状况进行了分析，并以分析结果为依据，提出了完善移民规划和优化移民安置方法的建议。     

随机两点边值问题样本解的局部存在性

利用Ｓｃｈａｕｄｅｒ不动点定理的随机类比在构造了Ｃ′［ｘ１，ｘ２］空间中的一个紧凸集后，证明了随机两点边值问题：ｙ″＝ｆ（ω，ｘ，ｙ，ｙ′），ｙ（ｘ１）＝ｙ１（ω），ｙ（ｘ２）＝ｙ２（ω）样本解的局部存在性，将文［２］中引理１和２推广到了随机情形     

高阶神经网络容量分析

分析了高阶Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络的存储容量，给出了一种计算最大存储容量的方法，分析了计算结果的精确度，并用切比雪夫方法对分析结果进行了拟合。     

基于线处理的子图像定位算法

本文介绍一种用于从汽车前部图像中找到汽车牌照位置的简易算法。该算法根据汽车前部图像的具体特征而设计，对于一幅H×W的图像．它能在O（H×W）的时间复杂度定位汽车牌照位置。     

基于LS-SVM的小样本费用智能预测

最小二乘支持向量机引入最小二乘线性系统到支持向量机中,代替传统的支持向量机采用二次规划方法解决函数估计问题。该文推导了用于函数估计的最小二乘支持向量机算法,构建了基于最小二乘支持向量机的智能预测模型,并对机载电子设备费用预测进行了研究。结果表明最小二乘支持向量机具有比多元对数回归更高的小样本费用预测精度。