检索结果-内蒙古大学图书馆

吉林大学学报（理学版） 2002年第2期40卷 109-113页

作者：徐旭梁艳春时小虎吉林大学数学科学学院长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院国家教育部符号计算与知识工程重点实验室长春130012

提出一种有关超声马达频率温度特性的分析方法 .通过阐述超声马达内部压电元素的振动过程 ,分析影响超声马达频率温度特性的主要因素 ,并给出其共振频率随温度变化的解析表达式 ,为超声马达的构造、设计和控制等提供了可靠的理论依据 .... 详细信息

提出一种有关超声马达频率温度特性的分析方法 .通过阐述超声马达内部压电元素的振动过程 ,分析影响超声马达频率温度特性的主要因素 ,并给出其共振频率随温度变化的解析表达式 ,为超声马达的构造、设计和控制等提供了可靠的理论依据 .数值结果表明。

关键词：超声马达压电体频率温度特性驱动器共振频率温度效应驱动原理

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预测及其主要模型的实现系统

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吉林大学学报（信息科学版） 2002年第4期20卷 58-63页

作者：林海孙吉贵吉林大学计算机科学与技术学院国家教育部符号计算与知识工程重点实验室吉林长春130012

针对已有预测模型并不完善的问题 ,在总结现有的预测模型 (线性回归模型、时间序列分析、线性随机模型、神经网络模型等 )基础上 ,采用实验分析的方法提出一种新的加权模糊推理的预测模型及基于马尔科夫性的区间预测方法 ,给出了实现系... 详细信息

针对已有预测模型并不完善的问题 ,在总结现有的预测模型 (线性回归模型、时间序列分析、线性随机模型、神经网络模型等 )基础上 ,采用实验分析的方法提出一种新的加权模糊推理的预测模型及基于马尔科夫性的区间预测方法 ,给出了实现系统 ,经试验验证 ,这种模型是比较准确的 ,一般误差不超过 1 0 %。

关键词：预测模型加权模糊推理区间预测神经网络马尔科夫性预测系统

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优化边缘检测的分析和解决方案

优化边缘检测的分析和解决方案

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“加入WTO和科学技术与吉林经济发展——机遇·挑战·责任”吉林省第二届科学技术学术年会

作者：李文辉郭宁宁郝鑫吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部开放实验室

针对图象的边缘检测问题所涉及平滑问题、模糊数学的应用、多尺度思想、自适应理论等方面,作出分析和评论,对将来的发展作出了展望。分析了边缘检测问题的基本矛盾及其影响;在平滑滤波问题上,从线形滤波和非线形滤波两种方式入手,对&qu... 详细信息

针对图象的边缘检测问题所涉及平滑问题、模糊数学的应用、多尺度思想、自适应理论等方面,作出分析和评论,对将来的发展作出了展望。分析了边缘检测问题的基本矛盾及其影响;在平滑滤波问题上,从线形滤波和非线形滤波两种方式入手,对"边缘定位误差"提出了几种解决方案,并详细评述了其中的弱正则化方法和数学形态学方法;从模糊数学的应用角度,分析了前人所构造算法的优缺点及改进方案,并分析、评价了几种具体算法;鉴于多尺度思想常与自适应理论结合使用,评析了Jeong的确定滤波尺度思想、自适应方法及其改进方案。文中所述几种方法一定程度上缓解了矛盾,较为理想。任何一种优秀理论、算法都必须以解决检测的精度和抗噪声能力之间矛盾为基本准则。

关键词：灰度变化正则化数学形态学多尺度边缘检测模糊边缘检测算法平滑性约束平滑滤波检测算子灰度级抗噪声能力模糊矩阵模糊梯度灰度范围隶属度函数抗噪能力

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从科学研究方法论看人工神经网络研究的发展

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吉林大学学报（信息科学版） 2002年第1期20卷 59-62页

作者：梁艳春聂义勇吉林大学计算机科学与技术学院国家教育部符号计算与知识工程重点实验室吉林长春130012 中国科学院沈阳自动化研究所辽宁沈阳110016

简要回顾了人工神经网络不平衡的发展史。从科学研究方法论出发 ,对人工神经网络的研究方法 ,以及决定其迅速发展与正常发展的因素等方面的问题进行了讨论分析 ,给出了若干结论。指出竞争是人工神经网络的理论得以生存和不断完善的重要... 详细信息

简要回顾了人工神经网络不平衡的发展史。从科学研究方法论出发 ,对人工神经网络的研究方法 ,以及决定其迅速发展与正常发展的因素等方面的问题进行了讨论分析 ,给出了若干结论。指出竞争是人工神经网络的理论得以生存和不断完善的重要前提 ,成功是导致人工神经网络研究高潮的重要因素。

关键词：人工智能神经网络信息处理科学方法论

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改进的神经网络最近邻聚类学习算法及其应用

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吉林大学学报（信息科学版） 2002年第1期20卷 63-66页

作者：孙延风梁艳春孟庆福吉林大学数学研究所吉林长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院国家教育部符号计算与知识工程重点实验室吉林长春130012 吉林大学商学院吉林长春130012

提出了一种改进的 RBF (Radial Basis Functions,径向基函数 )神经网络最近邻聚类学习算法 ,并将其应用于股市预测问题。模拟结果表明 ,改进算法的拟合效果与拟合误差均明显好于常规最近邻聚类学习算法 ,可以较大幅度提高 RBF神经网络... 详细信息

提出了一种改进的 RBF (Radial Basis Functions,径向基函数 )神经网络最近邻聚类学习算法 ,并将其应用于股市预测问题。模拟结果表明 ,改进算法的拟合效果与拟合误差均明显好于常规最近邻聚类学习算法 ,可以较大幅度提高 RBF神经网络的预测性能。

关键词：神经网络预测径向基函数最近邻聚类算法

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引入收益因素的RBF神经网络及其应用

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吉林大学学报（信息科学版） 2002年第3期20卷 68-72页

作者：姜静清梁艳春孙延风吴春国内蒙古民族大学理工学院内蒙古通辽028000 吉林大学计算机科学与技术学院国家教育部符号计算与知识工程重点实验室吉林长春130012 吉林大学数学研究所吉林长春130012

考虑到投资者的主要目的是盈利这一重要因素 ,提出了一种改进的径向基函数 (RBF:Radial basis func-tion)神经网络方法。在 RBF网络的误差函数中增加了利润、时间和趋势信息 ,并采用基于梯度下降的误差纠正算法对网络进行训练。对股市... 详细信息

考虑到投资者的主要目的是盈利这一重要因素 ,提出了一种改进的径向基函数 (RBF:Radial basis func-tion)神经网络方法。在 RBF网络的误差函数中增加了利润、时间和趋势信息 ,并采用基于梯度下降的误差纠正算法对网络进行训练。对股市综合指数进行预测的结果表明 ,该方法在提高投资收益的意义下 ,提高了神经网络模型在金融领域的预测性能。

关键词：神经网络径向基函数预测年利润率

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目录服务技术的分析比较及在PKI中的实现