论文研究-BP神经网络在计算机网络安全评价中的应用研究 .pdf


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BP神经网络在计算机网络安全评价中的应用研究,毛志勇,,本文建立了计算机网络安全评价的指标体系,探讨了基于BP神经网络的计算机网络安全评价方法,设计构建了评价模型,并通过MATLAB仿真�

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Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文一-基于Matlab的BP神经网络煤炭需求预测模型.pdf
2019-08-13Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文一-基于Matlab的BP神经网络煤炭需求预测模型.pdf 一、基于Matlab的BP神经网络煤炭需求预测模型 摘要:煤炭是中国的基础能源,支撑着国民经济的商邃发展。在未来的一段时期,煤炭的基础能源地位不会改变。要合理利用煤炭资源,保证我国经济的健康发展,煤炭错求的预测必不可少。近年来煤炭需求的预测存在一定的不足,精度较低。本文基于Matlab技术的双隐层BP神经网络对煤炭需求进行模拟分析,通过实际数据检验和实证分析,预测了未来五年的煤炭需求量。 关键词:前馈神经网络;煤炭需求;预侧;棋型 引言: 影响煤炭需求的因素有很多,它们之间存在着复杂的关系,而不是线性或简单的非线性关系。因此不能用线性或简单非线性函数来描述。这也是为什么目前煤炭需求预测的精度较低的问题所在。BP神经网络是一种神经网络学习算法,通常预先假定网络的结构已经确定,即已知计算单元的层数,每层的单元数目及单元之间的连接,当输入输出之间是非线性关系及训练数据充足的情况下,它可以出色完成不同领域的问题。神经网络对复杂的非线性问题具有较好的描述能力,所以,应用神经网络方法通过样本学习可以掌握煤炭需求量与其影响因素之间复杂的函数关系。这种函数关系比传统的高度简化了的函数关系相比更加接近实际。因此,神经网络预测的精度就较高,预测结果的可靠性就较大。本文建立了基于Matlab技术的双隐层BP神经网络来预测中国煤炭需求的分析模型,探讨中国未来五年煤炭需求变动趋势,为煤炭资源管理提供基础资料和决策支持。 中间内容省略~ 结语: 采用基于Matlab的BP神经网络进行煤炭需求预测,计算机编程语言简单,调试方便,程序运行效率较高,误差小于0.01,预测精度较高,因此基于Matlab的BP神经网络煤炭需求预测具有一定的实际应用价值。采用双隐层的BP神经网络,是对BP神经网络的一种优化,可使其泛化能力得到提高。随着时间的推进,可以增加BP神经网络的输人,以此来减少其误差,从而提高预测能力。 基于Matlab的BP神经网络煤炭需求预测模型.pdf 二、基于BP神经网络的电动小巴需求预测 摘要:运用神经网络理论,建立了基于BP神经网络的多变量非线性预测模型,并通过实例分析,验证了该模型的科学性和准确性。最后将该模型应用于武汉市电动小巴需求预测,取得了满意的结果,较好地解决了电动小巴在新建社区合理配置的难题。 关键词:电动小巴;需求预测; BP神经网络; Matlab 引言: 电动汽车代表着21世纪汽车工业的发展方向,是人类理想的绿色交通工具。武汉电动汽车示范运营公司成功地将电动小巴应用于城市公交网络的盲区,其应用规模居全国首位。武汉市电动小巴的应用前景广阔,准确预测电动小巴的潜在需求对于电动小巴的发展具有重要意义。目前,电动汽车在国内外尚处于示范运营阶段,对社区电动小巴配置规模的需求预测研究非常少。电动小巴的需求预测是一个多因素影响的、时变的和复杂的非线性系统,具有高度不确定性,这种不确定性给电动小巴的预测带来了困难。而传统的预测技术预测精度不高,加上不具备自适应和自学习的能力,因而不能满足实际需要。 笔者运用神经网络理论,以武汉电动汽车示范运营公司目前在各个社区电动小巴的合理配置为样本数据,建立了基于BP神经网络的多变量非线性预测模型,并采用Matlab进行编程计算验证了该模型的科学性和准确性。 中间内容省略~ 结语: 推广应用电动汽车是目前国家的发展战略之一,而电动汽车的市场预测是一项复杂的系统工程。笔者采用神经网络技术,结合武汉电动汽车示范运营公司多年来的运营经验和数据,准确地拟合了原始数据,得到了预测精度较高的神经网络预测模型,较好地解决了武汉市电动小巴在新建小区合理配置的难题。采用Matlab神经网络工具箱能够方便地实现BP网络模型的创建、训练及仿真,可以大大减少建模和预测的时间,具有其他方法无可比拟的优势。 基于BP神经网络的电动小巴需求预测.pdf 三、基于BP神经网络的丝状真菌生长预测研究 摘要:本文利用BP神经网络描述了丝状真菌的生长状态,经验证网络模型能够准确地反映丝状真菌的生长状况,与传统的回归建模方式相比,明显的降低了误差,提高了准确度。 关键词:生长趋势;BP神经网络;丝状真菌 引言: 人工神经网络是人工构造的模拟人脑功能而构建的一种网络,它吸取了生物神经的一些优点如高度的并行性、非线性全局作用、良好的容错性和联想记忆功能,以及十分强的自我适应和自我学习能力。误差反向传播神经网络(Back Propag
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Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文一-基于BP神经网络的丝状真菌生长预测研究.pdf
2019-08-13Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文一-基于BP神经网络的丝状真菌生长预测研究.pdf 一、基于Matlab的BP神经网络煤炭需求预测模型 摘要:煤炭是中国的基础能源,支撑着国民经济的商邃发展。在未来的一段时期,煤炭的基础能源地位不会改变。要合理利用煤炭资源,保证我国经济的健康发展,煤炭错求的预测必不可少。近年来煤炭需求的预测存在一定的不足,精度较低。本文基于Matlab技术的双隐层BP神经网络对煤炭需求进行模拟分析,通过实际数据检验和实证分析,预测了未来五年的煤炭需求量。 关键词:前馈神经网络;煤炭需求;预侧;棋型 引言: 影响煤炭需求的因素有很多,它们之
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Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文一-基于BP神经网络的电动小巴需求预测.pdf
2019-08-13Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文一-基于BP神经网络的电动小巴需求预测.pdf 一、基于Matlab的BP神经网络煤炭需求预测模型 摘要:煤炭是中国的基础能源,支撑着国民经济的商邃发展。在未来的一段时期,煤炭的基础能源地位不会改变。要合理利用煤炭资源,保证我国经济的健康发展,煤炭错求的预测必不可少。近年来煤炭需求的预测存在一定的不足,精度较低。本文基于Matlab技术的双隐层BP神经网络对煤炭需求进行模拟分析,通过实际数据检验和实证分析,预测了未来五年的煤炭需求量。 关键词:前馈神经网络;煤炭需求;预侧;棋型 引言: 影响煤炭需求的因素有很多,它们之间存在着复杂的关系,而不是线性或简单的非线性关系。因此不能用线性或简单非线性函数来描述。这也是为什么目前煤炭需求预测的精度较低的问题所在。BP神经网络是一种神经网络学习算法,通常预先假定网络的结构已经确定,即已知计算单元的层数,每层的单元数目及单元之间的连接,当输入输出之间是非线性关系及训练数据充足的情况下,它可以出色完成不同领域的问题。神经网络对复杂的非线性问题具有较好的描述能力,所以,应用神经网络方法通过样本学习可以掌握煤炭需求量与其影响因素之间复杂的函数关系。这种函数关系比传统的高度简化了的函数关系相比更加接近实际。因此,神经网络预测的精度就较高,预测结果的可靠性就较大。本文建立了基于Matlab技术的双隐层BP神经网络来预测中国煤炭需求的分析模型,探讨中国未来五年煤炭需求变动趋势,为煤炭资源管理提供基础资料和决策支持。 中间内容省略~ 结语: 采用基于Matlab的BP神经网络进行煤炭需求预测,计算机编程语言简单,调试方便,程序运行效率较高,误差小于0.01,预测精度较高,因此基于Matlab的BP神经网络煤炭需求预测具有一定的实际应用价值。采用双隐层的BP神经网络,是对BP神经网络的一种优化,可使其泛化能力得到提高。随着时间的推进,可以增加BP神经网络的输人,以此来减少其误差,从而提高预测能力。 基于Matlab的BP神经网络煤炭需求预测模型.pdf 二、基于BP神经网络的电动小巴需求预测 摘要:运用神经网络理论,建立了基于BP神经网络的多变量非线性预测模型,并通过实例分析,验证了该模型的科学性和准确性。最后将该模型应用于武汉市电动小巴需求预测,取得了满意的结果,较好地解决了电动小巴在新建社区合理配置的难题。 关键词:电动小巴;需求预测; BP神经网络; Matlab 引言: 电动汽车代表着21世纪汽车工业的发展方向,是人类理想的绿色交通工具。武汉电动汽车示范运营公司成功地将电动小巴应用于城市公交网络的盲区,其应用规模居全国首位。武汉市电动小巴的应用前景广阔,准确预测电动小巴的潜在需求对于电动小巴的发展具有重要意义。目前,电动汽车在国内外尚处于示范运营阶段,对社区电动小巴配置规模的需求预测研究非常少。电动小巴的需求预测是一个多因素影响的、时变的和复杂的非线性系统,具有高度不确定性,这种不确定性给电动小巴的预测带来了困难。而传统的预测技术预测精度不高,加上不具备自适应和自学习的能力,因而不能满足实际需要。 笔者运用神经网络理论,以武汉电动汽车示范运营公司目前在各个社区电动小巴的合理配置为样本数据,建立了基于BP神经网络的多变量非线性预测模型,并采用Matlab进行编程计算验证了该模型的科学性和准确性。 中间内容省略~ 结语: 推广应用电动汽车是目前国家的发展战略之一,而电动汽车的市场预测是一项复杂的系统工程。笔者采用神经网络技术,结合武汉电动汽车示范运营公司多年来的运营经验和数据,准确地拟合了原始数据,得到了预测精度较高的神经网络预测模型,较好地解决了武汉市电动小巴在新建小区合理配置的难题。采用Matlab神经网络工具箱能够方便地实现BP网络模型的创建、训练及仿真,可以大大减少建模和预测的时间,具有其他方法无可比拟的优势。 基于BP神经网络的电动小巴需求预测.pdf 三、基于BP神经网络的丝状真菌生长预测研究 摘要:本文利用BP神经网络描述了丝状真菌的生长状态,经验证网络模型能够准确地反映丝状真菌的生长状况,与传统的回归建模方式相比,明显的降低了误差,提高了准确度。 关键词:生长趋势;BP神经网络;丝状真菌 引言: 人工神经网络是人工构造的模拟人脑功能而构建的一种网络,它吸取了生物神经的一些优点如高度的并行性、非线性全局作用、良好的容错性和联想记忆功能,以及十分强的自我适应和自我学习能力。误差反向传播神经网络(Back Propagation
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论文研究-BP人工神经网络的计算机仿真方法在城市供水量预测中的应用 .pdf
2019-08-15BP人工神经网络的计算机仿真方法在城市供水量预测中的应用,张远四,徐云龙,为了节约能源和水源,某城市的供水公司需要根据日供水量记录估计未来一时间段(未来一天或一周)的用水量,以便安排未来(该时间
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Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文二-人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf
2019-08-13Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文二-人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf 四、灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用 摘要:针对单一指标进行人口总量预测精度不高的问题,基于灰色系统理论和人工神经网络理论,用1990 年至2004 年中国人口总量序列建立并训练一个多指标的灰色人工神经网络人口总量预测模型。对2005 年至2007 年的人口总量进行检验性预测,结果表明灰色人工神经网络模型大大提高了预测精度。 关键词:人口总量;灰色系统;BP 人工神经网络;灰色人工神经网络模型 引言: 本文从影响人口增长的诸多因素中筛选出6 个主要因素,结合灰色系统思想与神经网络的优点建立了一个灰色人工神经网络(Grey Artificial Neural Network,GANN)预测模型,对每一个指标分别用GM(1,1)模型选择最佳的维数进行预测,再利用神经网络非线性映射的特性把这6 个指标进行非线性组合得到人口总量的预测结果。该模型充分利用灰色系统弱化数据的随机性及其动态性和神经网络非线性映射的特性,发挥两者的优势,从而进一步提高预测精度。 中间内容省略~ 结语: 由于传统遗传算法聚类算法本身的优点:在解决聚类问题上速度快、准确率高,加上免疫网络分类算法可以进行非监督学习,确定聚类数及聚类点,在实际聚类应用中有更广阔的适用性;在这种独特的聚类算法的基础上,结合粗糙集理论构建了一种图像分割算法;同时,通过实验证明该方法不但比传统的FCM 算法聚类速度快,分割效果好,而且比文献[2]的分割准确度还要高。由于该方法有在聚类上的无教师监督的独特优点,并且通过对人脑MR 图聚类和分割的两个实验,证明了该分割算法比以往分割算法在具体应用上都有一定的提高。 灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用.pdf 五、人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用 摘要:研究生招生数量的确定涉国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等诸多因素,这些影响因素往往无法量化,而且各个影响因素之间关系错综复杂,简单的线性模型预测未来招生数量往往难以实现。尝试采用人工神经网络模型,针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题,通过对黑龙江省历年研究生招生数量进行系统分析,建立了人工神经网络预测模型,并对未来3年的招生数量进行了预测,预测结果较好,为该方面研究提供了新的研究思路与研究方法。 关键词:黑龙江省;研究生招生;预测;人工神经网络模型 引言: 关于研究生招生数量的确定,涉及诸多因素,例如国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等等。这些影响因素往往无法量化,很难找出定量化的因素来进行分析,而这些因素又确确实实在很大程度上影响着研究生招生的数量及其分布。以往分析预测方法主要是确定性数学模型和随机统计方法,例如有限单元法、有限差分法、灰色理论建模、回归分析、谐波分析、时间序列分析、概率统计法等。这些方法多以线性理论为基础,考虑问题偏于简单化,导致预测精度不高。 本论文结合黑龙江省1981年—2004年的研究生招生规模,针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题,探讨应用一种改进的BP网络模型对未来3年黑龙江省研究生招生规模进行预测,为该方面研究提供新的研究思路与研究模式,并渴望为用人单位、科研院校提供制定长远发展与建设规划提供参考。 中间内容省略~ 结语: 采用人工神经网络模型可以有效的处理黑龙江省研究生数量中涉及的人为、政策等随机因素、难以量化等因素的干扰,拟合精度非常高,预测精度也相对较高,为未来研究生招生规模提供科学理论依据,为该方面研究提供新的研究方法与研究思路。 人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf 六、基于RBF人工神经网络模型预测棉花耗水量 摘要:利用MATLAB工具箱,以平均气温、日照时数、平均风速为输入变量,建立了新疆石河子地区棉花耗水量的RBF人工神经网络预测系统,通过2008年实测数据的检验表明,此预测系统网络模型的绝对误差最大为0.0967mm/d、最小为0.0025mm/d、平均为0.0419mm/d,相对误差最大为2.6491%、最小为0.0341%、平均为0.8780%。可见,网络模型预测的准确度较高,较以往的线性模型更合理,并且此网络训练花费的时间仅需0.0780s,具有一定的实用价值。 关键词:预测;人工神经网络;径向基函数;棉花耗水量 引言: 计算机人工神经网络是20世纪80年代兴起的非线性科学,其在人工智能、自动控制和模式识别等领域取得了令人瞩目的成果。将神经网络应用于非线性系统的建模和预测,可以有效地描述问题本身具有的不确定.多输入等复杂非线性特性[5]。笔者以新疆石河子棉区为例,建立了基于RBF人工神经网络的作物耗水量预测模型,并通过田间实测资料对模型进行了检验。 中间内容省略~ 结语: (1)神经网络模型是用一系列的线性模型组合来逼近某一非线性关系,因此较以往的线性模型更合理。此网络模型参数是在一定自然条件和农田管理水平下试验获得的,所以有一定的适用范围。神经网络模型中的参数没有具体的物理意义,不能反映出任何物理关系,这是此类模型的主要局限性。 基于RBF人工神经网络模型预测棉花耗水量.pdf
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论文研究-一种优化算法的神经网络在混凝土强度判定中的应用.pdf
2019-09-20论文研究-一种优化算法的神经网络在混凝土强度判定中的应用.pdf, 根据混凝土强度早期判定的特点 ,建立了能映射复杂非线性关系的多层前向神经网络 .重点分析了它的一些算法 ,针对基本 BP算法存在局部极小的缺陷 ,导出了基于输出空间的全局优化 BP算法 (GOBPA) .在大量混凝土强度试验的基础上 ,计算机仿真结果表明 ,用 GOBPA训练的多层前向神经网络能够以较高的精度预报混凝土的强度 .
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论文研究-基于BP神经网络的多雷达信息融合的研究 .pdf
2019-08-18基于BP神经网络的多雷达信息融合的研究,李豆豆,高占春,随着信息科学和计算机技术的快速发展,多传感器信息融合处理技术发展较快,在航空领域尤为明显。雷达作为航空领域和军事领域最为
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论文研究-基于BP神经网络的软件老化趋势预测 .pdf
2019-08-15基于BP神经网络的软件老化趋势预测,赵靖,陈小勇,为了避免软件老化对计算机系统造成的损失,可以利用基于神经网络的方法对软件老化进行预测。以Apache软件为研究对象,首先提出了一
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研究论文-遗传算法优化BP神经网络在中医按摩机器人中的应用.pdf
2019-08-07针对中医按摩设备的临床需求,研制了一种基于多种按摩手法的中医按摩机器人系统。同时,为了提高中医按摩机器人穴位寻找行为规划的精度,提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络的中医按摩机器人穴位坐标预测方法,利用遗传算法弥补BP神经网络的缺陷,提高神经网络的预测精度,求解出最优解,保证了中医按摩机器人对患者做出精确的按摩治疗行为决策。并对上述方法进行了实现与仿真,结果表明,该方法对中医按摩机器人寻找患者穴位坐标具有较好的精度和较高的预测准确性。
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论文研究-基于集成神经网络的计算机病毒检测方法.pdf
2019-09-08在借鉴传统的特征扫描技术的基础上,提出了一种基于n-gram分析的计算机病毒自动检测方法。本文将基于信息增益的特征选择技术引入集成神经网络的构建中,结合Bagging算法,同时扰动训练数据和输入属性生成精确且差异度大的个体分类器,在此基础上以集成的 BP神经网络为模式分类器实现对病毒的检测。该法并不针对某一特定病毒,是一种通用的病毒检测器。实验表明提出的检测方法具有较强的泛化能力和较高的精确率。
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论文研究-基于RBF神经网络的网络流量建模及预测.pdf
2019-09-12随着计算机网络的迅速发展,目前的网络规模极为庞大和复杂,网络流量预测对于网络管理具有至关重要的意义。根据实际网络中测量的大量网络流量数据,建立了一个基于RBF神经网络的流量模型,给出了RBF神经网络的结构设计及基于正交最小二乘的学习算法,并基于该流量模型对网络流量进行预测。仿真结果表明,该模型具有较高的预测效果,相对于传统线性模型及BP神经网络模型具有更高的预测精度和良好的自适应性。
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Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文二-基于RBF人工神经网络模型预测棉花耗水量.pdf
2019-08-13Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文二-基于RBF人工神经网络模型预测棉花耗水量.pdf 四、灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用 摘要:针对单一指标进行人口总量预测精度不高的问题,基于灰色系统理论和人工神经网络理论,用1990 年至2004 年中国人口总量序列建立并训练一个多指标的灰色人工神经网络人口总量预测模型。对2005 年至2007 年的人口总量进行检验性预测,结果表明灰色人工神经网络模型大大提高了预测精度。 关键词:人口总量;灰色系统;BP 人工神经网络;灰色人工神经网络模型 引言: 本文从影响人口增长的诸多因素中筛选出6 个主要因素,结合灰色系统思想与神经网络的优点建立了一个灰色人工神经网络(Grey Artificial Neural Network,GANN)预测模型,对每一个指标分别用GM(1,1)模型选择最佳的维数进行预测,再利用神经网络非线性映射的特性把这6 个指标进行非线性组合得到人口总量的预测结果。该模型充分利用灰色系统弱化数据的随机性及其动态性和神经网络非线性映射的特性,发挥两者的优势,从而进一步提高预测精度。 中间内容省略~ 结语: 由于传统遗传算法聚类算法本身的优点:在解决聚类问题上速度快、准确率高,加上免疫网络分类算法可以进行非监督学习,确定聚类数及聚类点,在实际聚类应用中有更广阔的适用性;在这种独特的聚类算法的基础上,结合粗糙集理论构建了一种图像分割算法;同时,通过实验证明该方法不但比传统的FCM 算法聚类速度快,分割效果好,而且比文献[2]的分割准确度还要高。由于该方法有在聚类上的无教师监督的独特优点,并且通过对人脑MR 图聚类和分割的两个实验,证明了该分割算法比以往分割算法在具体应用上都有一定的提高。 灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用.pdf 五、人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用 摘要:研究生招生数量的确定涉国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等诸多因素,这些影响因素往往无法量化,而且各个影响因素之间关系错综复杂,简单的线性模型预测未来招生数量往往难以实现。尝试采用人工神经网络模型,针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题,通过对黑龙江省历年研究生招生数量进行系统分析,建立了人工神经网络预测模型,并对未来3年的招生数量进行了预测,预测结果较好,为该方面研究提供了新的研究思路与研究方法。 关键词:黑龙江省;研究生招生;预测;人工神经网络模型 引言: 关于研究生招生数量的确定,涉及诸多因素,例如国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等等。这些影响因素往往无法量化,很难找出定量化的因素来进行分析,而这些因素又确确实实在很大程度上影响着研究生招生的数量及其分布。以往分析预测方法主要是确定性数学模型和随机统计方法,例如有限单元法、有限差分法、灰色理论建模、回归分析、谐波分析、时间序列分析、概率统计法等。这些方法多以线性理论为基础,考虑问题偏于简单化,导致预测精度不高。 本论文结合黑龙江省1981年—2004年的研究生招生规模,针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题,探讨应用一种改进的BP网络模型对未来3年黑龙江省研究生招生规模进行预测,为该方面研究提供新的研究思路与研究模式,并渴望为用人单位、科研院校提供制定长远发展与建设规划提供参考。 中间内容省略~ 结语: 采用人工神经网络模型可以有效的处理黑龙江省研究生数量中涉及的人为、政策等随机因素、难以量化等因素的干扰,拟合精度非常高,预测精度也相对较高,为未来研究生招生规模提供科学理论依据,为该方面研究提供新的研究方法与研究思路。 人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf 六、基于RBF人工神经网络模型预测棉花耗水量 摘要:利用MATLAB工具箱,以平均气温、日照时数、平均风速为输入变量,建立了新疆石河子地区棉花耗水量的RBF人工神经网络预测系统,通过2008年实测数据的检验表明,此预测系统网络模型的绝对误差最大为0.0967mm/d、最小为0.0025mm/d、平均为0.0419mm/d,相对误差最大为2.6491%、最小为0.0341%、平均为0.8780%。可见,网络模型预测的准确度较高,较以往的线性模型更合理,并且此网络训练花费的时间仅需0.0780s,具有一定的实用价值。 关键词:预测;人工神经网络;径向基函数;棉花耗水量 引言: 计算机人工神经网络是20世纪80年代兴起的非线性科学,其在人工智能、自动控制和模式识别等领域取得了令人瞩目的成果。将神经网络应用于非线性系统的建模和预测,可以有效地描述问题本身具有的不确定.多输入等复杂非线性特性[5]。笔者以新疆石河子棉区为例,建立了基于RBF人工神经网络的作物耗水量预测模型,并通过田间实测资料对模型进行了检验。 中间内容省略~ 结语: (1)神经网络模型是用一系列的线性模型组合来逼近某一非线性关系,因此较以往的线性模型更合理。此网络模型参数是在一定自然条件和农田管理水平下试验获得的,所以有一定的适用范围。神经网络模型中的参数没有具体的物理意义,不能反映出任何物理关系,这是此类模型的主要局限性。 基于RBF人工神经网络模型预测棉花耗水量.pdf
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论文研究-Hermite插值神经网络权值和结构确定理论探讨.pdf
2019-07-22为了克服BP神经网络固有的缺陷,基于Hermite插值理论,构造了一种新型的前向神经网络模型(即Hermite插值神经网络模型)。针对该网络模型,提出了一种基于矩阵伪逆的权值直接确定方法,并在此基础上探讨了隐神经元数目自动确定的方法(即网络结构自确定方法)。计算机仿真结果表明,相比于传统的BP神经网络,使用权值与结构双确定方法的Hermite插值神经网络具有更好的收敛速度和校验能力。同时,也验证了该神经网络良好的降噪和预测能力。
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研究论文-粒子群优化BP神经网络PID控制注塑机液压系统.pdf
2019-08-07注塑机液压系统是一个时变、非线性和高耦合的复杂系统,传统PID控制参数不易整定,超调量大,对注塑机液压系统控制效果欠佳,现提出一种粒子群优化BP神经网络算法改良PID控制。BP神经网络算法存在收敛速度慢和容易陷入局部最小值的缺陷,利用粒子群算法的全局最优和收敛速度快的特性改良BP神经网络,然后利用粒子群优化BP神经网络对PID的3个参数进行在线调整。仿真结果表明,经过粒子群优化后的BP神经网络对PID3个参数的整定效果要比BP网络要好,同时粒子群优化BP神经网络PID控制效果明显优于传统PID控制,可以有效提高注塑机液压系统的精度和响应速度,优化注塑过程。
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数据挖掘论文合集-242篇(part1)
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数据挖掘论文合集-242篇(part2)
2009-01-13EIS 环境下的数据挖掘技术的研究.caj FCC油品质量指标智能监测系统的数据挖掘与修正技术.caj IDSS 中数据仓库和数据挖掘的研究与实现.caj InternetWeb数据挖掘研究现状及最新进展.caj Internet数据挖掘原理及实现.caj Min-Max模糊神经网络的应用研究.pdf OLAP与数据挖掘一体化模型的分析与讨论.caj OLAP和数据挖掘技术在Web日志上的应用.caj ON-LINE REDUCING MACHINING ERRORS IN BORING OPERATIONBY FORECASTING COMPENSATORY CONTROL TECHNIQUE.pdf SDSS中空间数据挖掘部件的设计与实现.kdh swlms.pdf Web上的数据挖掘技术和工具设计.kdh Web使用模式研究中的数据挖掘.caj Web数据挖掘技术及工具研究.kdh Web数据挖掘技术探讨.kdh Web数据挖掘的BN实现方案.kdh XML与面向Web的数据挖掘技术.caj 一个新的数据挖掘模型与算法.caj 一个面向电子商务的数据挖掘系统的设计与实现.caj 一种估计人工神经网络泛化误差的新方法.pdf 一种基于数据仓库的数据挖掘系统的结构框架.caj 一种基于神经网络的数据挖掘方法.caj 一种基于遗传算法的模糊神经网络最优控制.pdf 一种实时过程控制中的数据挖掘算法研究.caj 一种建立模糊模型的粗糙集方法.pdf 一种新型数据分析技术——数据挖掘.caj 一种新的高效关联规则数据挖掘算法.caj 一种有效的用于数据挖掘的动态概念聚类算法.caj 一种测试数据挖掘算法的数据源生成方法.caj 一种自适应模糊控制器.pdf 一类递归RBF神经网络模型的稳定性讨论.pdf 不确定性线性系统模型处理的一种新方法.pdf 中介粗集及其在数据挖掘中的应用.caj 二进神经网络隐元数目最小上界研究.pdf 以地物识别和分类为目标的高光谱数据挖掘.caj 信息技术在全球银行业的应用(六)——数据挖掘技术及其应用.kdh 信息技术在全球银行业的应用(六)——数据挖掘技术及其应用1.kdh 信息检索中的数据挖掘技术.caj 信息系统中一种面向粗糙集的数据挖掘方法.caj 全连接回归神经网络的稳定性分析.pdf 关注政府上网后的数据挖掘.kdh 决策支持分析新技术——数据挖掘.caj 分类特征规则的数据挖掘技术.caj 利用决策树进行数据挖掘中的信息熵计算.caj 利用模糊神经网络进行数据挖掘的一种算法.caj 前向网络bp算法在数据挖掘中的运用.caj 区间值属性不完全信息下的数据挖掘.caj 可视化数据挖掘技术及其应用.caj 在IDS中利用数据挖掘技术提取用户行为特征.caj 基于CORBA的数据挖掘工具KDD-DC.caj 基于Web的数据仓库与数据挖掘技术.caj 基于Web的数据挖掘技术及访问路径模式的研究.caj 基于XML的WEB数据挖掘技术.kdh 基于中心流形定理的永磁同步电动机模型的分支分析.pdf 基于云模型的Web日志数据挖掘技术.caj 基于代理的分布式数据挖掘系统设计.caj 基于信息熵的地学空间数据挖掘模型.caj 基于关联规则的舰艇故障诊断数据挖掘系统结构框架.caj 基于增强型算法并能自动生成规则的模糊神经网络控制器.pdf 基于多媒体数据库的数据挖掘系统原型.caj 基于小波理论的数据挖掘方法研究.caj 基于属性分类的数据挖掘方法.caj 基于改进Elman网的非线性系统的自适应建模与预估.pdf 基于数据抽取器实现数据挖掘.caj 基于数据挖掘建立动态人事管理决策系统.kdh 基于数据挖掘建立高校系科办学评估体系的合理性评价系统.caj 基于数据挖掘技术的抽油机泵参调整DSS决策支持系统.caj 基于数据挖掘方法的电子邮件过滤.caj 基于数据挖掘模型的高压输电线系统故障诊断.caj 基于数据挖掘的地下硐室围岩稳定性判别.caj 基于数据挖掘的普通话韵律规则学习.caj 基于数据挖掘的智能化入侵检测系统.caj 基于数据挖掘的深部采场岩爆知识的自动获取.caj 基于数据挖掘的知识发现在MDSS中的应用研究.caj 基于数据挖掘的类比推理技术在石油产品分析系统中的实现.caj 基于数据挖掘的类比推理技术在石油产品分析系统中的实现1.caj 基于数据挖掘的群决策模型.caj 基于智能化数据挖掘的高新技术监测分析技术研究.caj 基于模糊对向神经网络的非线性动态系统辨识器.pdf 基于模糊规则的非线性系统建模方法.pdf 基于模糊逻辑的一类非线性系统直接自适应控制.pdf 基于相联规则的数据挖掘理论.caj 基于知识应用的数据挖掘技术理论分析与应用研究.caj 基于神经网络的多模态控制器设计.pdf 基于神经网络的非线性Smith预估器.pdf 基于粗糙集(Rough set)的数据挖掘及其实现.caj 基于粗糙集理论的数据挖掘模型.caj 基于粗糙集理论的数据挖掘的应用.caj 基于粗糙集理论的数据挖掘算法及其应用研究.kdh 基于粗糙集理论的数据挖掘算法研究.caj 基于系统补偿和遗传算法的动态测量方法.pdf 基于约束的多维数据挖掘技术.caj 基于遗传算法和受控随机搜索的系统优化策略.pdf 基于高校人事信息库的数据挖掘研究.caj 多媒体数据挖掘的相关媒体特征库方法.caj 多段支持度数据挖掘算法研究.caj 工业控制计算机的发展与前景.pdf 带Rough算子的决策规则及数据挖掘中的软计算.caj 异步电机定子电流的内模自适应控制及实现.pdf 感应电机磁场定向变结构型模糊变频调速系统的分析与设计.pdf 挖掘.com公司──数据挖掘技术和.com公司.caj 挖掘转移规则一种新的数据挖掘技术.caj 探索式数据挖掘模型的讨论.caj 控制系统多媒体仿真软件的研制.pdf 搭建基于数据挖掘技术的邮政物流信息平台.kdh 支持向量机多专家决策算法.pdf 改进型B样条模糊神经网络.pdf 数据仓库、数据挖掘在银行中的应用.caj 数据仓库、数据集市和数据挖掘.caj 数据仓库与数据挖掘.caj 数据仓库与数据挖掘1.caj 数据仓库与数据挖掘12.caj 数据仓库与数据挖掘技术及其在科技情报业的应用前景.caj 数据仓库与数据挖掘技术在电力系统中的应用.caj 数据仓库与数据挖掘技术浅谈.caj 数据仓库和数据挖掘技术在ERP中的应用.kdh 数据仓库的建设与数据挖掘技术浅析.caj 数据仓库的建设与数据挖掘技术浅析1.caj 数据挖掘 企业决策分析的有效工具.caj 数据挖掘——技术与应用综述.caj 数据挖掘、OLAP在决策支持系统中的应用.caj 数据挖掘与决策支持系统.caj 数据挖掘与决策支持系统的关系.caj 数据挖掘与数据库知识发现.caj 数据挖掘与电力系统 12.caj 数据挖掘与电力系统.caj 数据挖掘与电力系统1.caj 数据挖掘与虚拟数据库.caj 数据挖掘中Fuzzy c-means的自适应聚类算法.caj 数据挖掘中信息颗粒及其构造.caj 数据挖掘中决策树算法的探讨.caj 数据挖掘中概念树的标准、生成和实现.kdh 数据挖掘中知识管理与表达系统的设计与实现.caj 数据挖掘中聚类算法比较研究.caj 数据挖掘分类问题的贪婪粗糙集约简算法.caj 数据挖掘原理、方法及其应用.caj 数据挖掘及其在 SXWG_EIS 中的应用.caj 数据挖掘及其在商业银行中的应用.caj 数据挖掘及其在电力系统中的应用.kdh 数据挖掘及其在电力系统中的应用1.kdh 数据挖掘及其在通信侦察信号处理中的应用.caj 数据挖掘及其对统计学的挑战.caj 数据挖掘及其工具的选择.caj 数据挖掘及在营销中的应用.caj 数据挖掘和数据仓库及其在电信业中的应用.caj 数据挖掘和知识发现的技术方法.caj 数据挖掘在Internet信息导航系统中的应用研究.caj 数据挖掘在包装产品网络营销中的应用.caj 数据挖掘在音高变化规律学习中的应用.caj 数据挖掘工具DMTools的设计与实现.caj 数据挖掘工具和应用中的问题.caj 数据挖掘技术.caj 数据挖掘技术1.caj 数据挖掘技术12.caj 数据挖掘技术123.caj 数据挖掘技术与中国商业银行业务发展策略.caj 数据挖掘技术初探.caj 数据挖掘技术及其在地学中的应用.caj 数据挖掘技术及其在电力系统中的应用.caj 数据挖掘技术及其在电力系统中的应用1.caj 数据挖掘技术及其在营销中的应用.caj 数据挖掘技术及其实现.caj 数据挖掘技术及其应用.caj 数据挖掘技术及其应用1.caj 数据挖掘技术及其应用123.caj 数据挖掘技术及在电子商务中的应用.caj 数据挖掘技术在UNIX系统性能分析中的应用.caj 数据挖掘技术在Web上的应用及其工具设计.caj 数据挖掘技术在Web预取中的应用研究.caj 数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用.kdh 数据挖掘技术在农业数据中的有效应用.kdh 数据挖掘技术在建模、优化和故障诊断中的应用.caj 数据挖掘技术在煤与瓦斯突出预测中的应用研究.caj 数据挖掘技术在税务系统中的应用.caj 数据挖掘技术在网络广告定制中的应用.kdh 数据挖掘技术在财经领域的应用.caj 数据挖掘技术应用研究.kdh 数据挖掘技术的一个应用模型.caj 数据挖掘技术的主要方法及其发展方向.caj 数据挖掘数据仓库构架的拓展.caj 数据挖掘方法的研究.caj 数据挖掘方法的评述.caj 数据挖掘的软分类方法.caj 数据挖掘管理系统.caj 数据挖掘系统的一种实现策略.caj 数据挖掘系统设计.caj 文本挖掘、数据挖掘和知识管理——二十一世纪的智能信息处理.caj 文本数据的数据挖掘算法.caj 新的鲁棒推理控制系统设计方法.pdf 无换向器电动机在窑尾排风上的应用.pdf 最优加权系数的神经优化方法.pdf 格子机数据挖掘方法.caj 模糊控制在现场总线控制系统中的应用.pdf 模糊控制系统近年来的研究与发展.pdf 模糊数据挖掘.caj 模糊聚类辨识算法.pdf 模糊逻辑系统的GA+BP混合学习算法.pdf 浅说数据挖掘.caj 混沌神经网络及其在最优化问题中的应用.pdf 特种电动机高压阀门准确制动的仿真计算.pdf 现场智能控制装置的研究与开发.pdf 用PID梯度算法训练基于神经网络的广义非线性PID控制器.pdf 用SQL Server2000构建数据挖掘解决方案.caj 用于建模、优化、故障诊断的数据挖掘技术.caj 用于数据挖掘的贝叶斯网络.caj 用于电子商务中的数据挖掘技术研究.caj 用户访问模式数据挖掘的模型与算法研究.caj 用数据挖掘技术优选侧钻井井位.caj 电信网告警数据库中的数据挖掘.caj 电子商务与Web数据挖掘.caj 目前数据挖掘算法的评价.caj 相关案件的数据挖掘.caj 知识发现与数据挖掘.caj 知识发现和数据挖掘的研究.caj 神经网络专家系统及其数据挖掘技术的探讨.caj 神经网络分类器的特征提取和优选.pdf 神经网络在数据挖掘中的应用研究.caj 神经网络数据挖掘方法中的数据准备问题.kdh 空间数据挖掘技术.caj 空间数据挖掘理论与方法的研究.caj 粗集数据挖掘方法MIE-RS的设计与实现.caj 红外光谱谱图库中的数据挖掘.caj 结合数据融合和数据挖掘的医疗监护报警.caj 结合粗糙集理论与扩张矩阵理论的数据挖掘方法.caj 股票信息的数据挖掘.caj 试论数据挖掘与机器学习、统计学、数据库的关系.caj 遗传算法的自适应代沟的替代策略研究.pdf 金融数据挖掘中的非线性相关跟踪技术(英文).caj 非线性控制系统的近似化方法.pdf 非线性时延对象的神经网络控制.pdf 非线性系统的鲁棒采样最优控制.pdf 非线性系统鲁棒控制理论的一些新进展.pdf 非线性系统鲁棒耗散控制.pdf 面向21世纪的过程控制技术.pdf 面向属性的RST在数据挖掘中的应用.caj 面向数据挖掘的时间序列符号化方法研究.kdh 面向集成竞争情报系统的数据挖掘应用研究.caj 预测性模型中的一种数据挖掘算法.kdh
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数据挖掘在各行业的应用论文
2010-04-19数据挖掘在各行业的应用论文 数据仓库与数据挖掘.caj 空间数据挖掘技术.caj 数据仓库与数据挖掘技术及其在科技情报业的应用前景.caj 相关案件的数据挖掘.caj 数据挖掘技术.caj 一种实时过程控制中的数据挖掘算法研究.caj EIS 环境下的数据挖掘技术的研究.caj 数据挖掘及其工具的选择.caj 数据挖掘技术与中国商业银行业务发展策略.caj 数据挖掘工具DMTools的设计与实现.caj 数据仓库、数据挖掘在银行中的应用.caj 基于信息熵的地学空间数据挖掘模型.caj 数据挖掘及其在商业银行中的应用.caj 数据挖掘与决策支持系统.caj 数据仓库、数据集市和数据挖掘.caj 数据仓库与数据挖掘1.caj IDSS 中数据仓库和数据挖掘的研究与实现.caj 基于粗糙集理论的数据挖掘模型.caj 数据挖掘及其在 SXWG_EIS 中的应用.caj 数据挖掘——技术与应用综述.caj 挖掘转移规则一种新的数据挖掘技术.caj 以地物识别和分类为目标的高光谱数据挖掘.caj 数据挖掘与虚拟数据库.caj 数据挖掘与电力系统.caj 浅说数据挖掘.caj 带Rough算子的决策规则及数据挖掘中的软计算.caj 数据挖掘系统的一种实现策略.caj 信息检索中的数据挖掘技术.caj 红外光谱谱图库中的数据挖掘.caj 中介粗集及其在数据挖掘中的应用.caj 数据挖掘在音高变化规律学习中的应用.caj 数据挖掘技术在财经领域的应用.caj 知识发现和数据挖掘的研究.caj 数据仓库与数据挖掘技术浅谈.caj 用户访问模式数据挖掘的模型与算法研究.caj 数据仓库的建设与数据挖掘技术浅析.caj 分类特征规则的数据挖掘技术.caj 数据挖掘技术的主要方法及其发展方向.caj OLAP和数据挖掘技术在Web日志上的应用.caj 数据挖掘技术12.caj 数据挖掘技术初探.caj 探索式数据挖掘模型的讨论.caj 前向网络bp算法在数据挖掘中的运用.caj 数据挖掘在Internet信息导航系统中的应用研究.caj 数据挖掘技术123.caj 基于粗糙集(Rough set)的数据挖掘及其实现.caj 数据挖掘技术在建模、优化和故障诊断中的应用.caj FCC油品质量指标智能监测系统的数据挖掘与修正技术.caj 一种测试数据挖掘算法的数据源生成方法.caj 基于数据挖掘的类比推理技术在石油产品分析系统中的实现.caj 神经网络在数据挖掘中的应用研究.caj 数据挖掘方法的评述.caj 基于数据挖掘的类比推理技术在石油产品分析系统中的实现1.caj 一个面向电子商务的数据挖掘系统的设计与实现.caj 数据挖掘技术在煤与瓦斯突出预测中的应用研究.caj 基于数据抽取器实现数据挖掘.caj 基于数据挖掘的群决策模型.caj 基于数据挖掘的普通话韵律规则学习.caj 数据挖掘和知识发现的技术方法.caj 可视化数据挖掘技术及其应用.caj 神经网络数据挖掘方法中的数据准备问题.kdh 基于CORBA的数据挖掘工具KDD-DC.caj 基于高校人事信息库的数据挖掘研究.caj 数据挖掘管理系统.caj 电信网告警数据库中的数据挖掘.caj 数据挖掘原理、方法及其应用.caj 一种基于数据仓库的数据挖掘系统的结构框架.caj OLAP与数据挖掘一体化模型的分析与讨论.caj 一种新型数据分析技术——数据挖掘.caj aaa数据挖掘和数据仓库及其在电信业中的应用.caj 数据挖掘技术及其应用.caj 数据挖掘中概念树的标准、生成和实现.kdh XML与面向Web的数据挖掘技术.caj 数据挖掘和数据仓库及其在电信业中的应用.caj 数据挖掘技术及其在地学中的应用.caj 结合数据融合和数据挖掘的医疗监护报警.caj 基于多媒体数据库的数据挖掘系统原型.caj 数据挖掘技术1.caj 股票信息的数据挖掘.caj 多媒体数据挖掘的相关媒体特征库方法.caj 基于数据挖掘的深部采场岩爆知识的自动获取.caj 空间数据挖掘理论与方法的研究.caj 金融数据挖掘中的非线性相关跟踪技术(英文).caj 数据挖掘技术的一个应用模型.caj DNA中的数据挖掘和启动子识别.caj 数据仓库与数据挖掘12.caj 数据挖掘系统设计.caj 数据挖掘方法的研究.caj 用数据挖掘技术优选侧钻井井位.caj 关注政府上网后的数据挖掘.kdh 数据挖掘技术及其在电力系统中的应用.caj 目前数据挖掘算法的评价.caj 基于数据挖掘的地下硐室围岩稳定性判别.caj 基于属性分类的数据挖掘方法.caj 基于数据挖掘模型的高压输电线系统故障诊断.caj 用于建模、优化、故障诊断的数据挖掘技术.caj 格子机数据挖掘方法.caj 数据挖掘及其在电力系统中的应用.kdh 用于
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论文研究-采用形态神经网络背景自适应预测的图像弱小目标检测.pdf
2019-07-22提出一种有效的背景杂波预测形态神经网络模型,用于检测图像数据中的弱小目标。目标被假设为只有很小的空域扩展度,而且淹没于强背景杂波干扰中。通过形态神经网络,杂波背景被准确地估计并从输入数据中去除,只剩下残留噪声和目标信号。采用扩展输入层数据的办法修正了传统的形态开、闭运算三层前馈BP网络模型。为了跟踪包含不同子结构的复杂背景,原始图像被划分为多个子块,并在相应的子块中选择训练样本对结构元进行优化。对真实图像数据的计算机仿真表明该算法在性能上优于其他传统算法。
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数据挖掘论文合集-242篇(part3)
2009-01-13EIS 环境下的数据挖掘技术的研究.caj FCC油品质量指标智能监测系统的数据挖掘与修正技术.caj IDSS 中数据仓库和数据挖掘的研究与实现.caj InternetWeb数据挖掘研究现状及最新进展.caj Internet数据挖掘原理及实现.caj Min-Max模糊神经网络的应用研究.pdf OLAP与数据挖掘一体化模型的分析与讨论.caj OLAP和数据挖掘技术在Web日志上的应用.caj ON-LINE REDUCING MACHINING ERRORS IN BORING OPERATIONBY FORECASTING COMPENSATORY CONTROL TECHNIQUE.pdf SDSS中空间数据挖掘部件的设计与实现.kdh swlms.pdf Web上的数据挖掘技术和工具设计.kdh Web使用模式研究中的数据挖掘.caj Web数据挖掘技术及工具研究.kdh Web数据挖掘技术探讨.kdh Web数据挖掘的BN实现方案.kdh XML与面向Web的数据挖掘技术.caj 一个新的数据挖掘模型与算法.caj 一个面向电子商务的数据挖掘系统的设计与实现.caj 一种估计人工神经网络泛化误差的新方法.pdf 一种基于数据仓库的数据挖掘系统的结构框架.caj 一种基于神经网络的数据挖掘方法.caj 一种基于遗传算法的模糊神经网络最优控制.pdf 一种实时过程控制中的数据挖掘算法研究.caj 一种建立模糊模型的粗糙集方法.pdf 一种新型数据分析技术——数据挖掘.caj 一种新的高效关联规则数据挖掘算法.caj 一种有效的用于数据挖掘的动态概念聚类算法.caj 一种测试数据挖掘算法的数据源生成方法.caj 一种自适应模糊控制器.pdf 一类递归RBF神经网络模型的稳定性讨论.pdf 不确定性线性系统模型处理的一种新方法.pdf 中介粗集及其在数据挖掘中的应用.caj 二进神经网络隐元数目最小上界研究.pdf 以地物识别和分类为目标的高光谱数据挖掘.caj 信息技术在全球银行业的应用(六)——数据挖掘技术及其应用.kdh 信息技术在全球银行业的应用(六)——数据挖掘技术及其应用1.kdh 信息检索中的数据挖掘技术.caj 信息系统中一种面向粗糙集的数据挖掘方法.caj 全连接回归神经网络的稳定性分析.pdf 关注政府上网后的数据挖掘.kdh 决策支持分析新技术——数据挖掘.caj 分类特征规则的数据挖掘技术.caj 利用决策树进行数据挖掘中的信息熵计算.caj 利用模糊神经网络进行数据挖掘的一种算法.caj 前向网络bp算法在数据挖掘中的运用.caj 区间值属性不完全信息下的数据挖掘.caj 可视化数据挖掘技术及其应用.caj 在IDS中利用数据挖掘技术提取用户行为特征.caj 基于CORBA的数据挖掘工具KDD-DC.caj 基于Web的数据仓库与数据挖掘技术.caj 基于Web的数据挖掘技术及访问路径模式的研究.caj 基于XML的WEB数据挖掘技术.kdh 基于中心流形定理的永磁同步电动机模型的分支分析.pdf 基于云模型的Web日志数据挖掘技术.caj 基于代理的分布式数据挖掘系统设计.caj 基于信息熵的地学空间数据挖掘模型.caj 基于关联规则的舰艇故障诊断数据挖掘系统结构框架.caj 基于增强型算法并能自动生成规则的模糊神经网络控制器.pdf 基于多媒体数据库的数据挖掘系统原型.caj 基于小波理论的数据挖掘方法研究.caj 基于属性分类的数据挖掘方法.caj 基于改进Elman网的非线性系统的自适应建模与预估.pdf 基于数据抽取器实现数据挖掘.caj 基于数据挖掘建立动态人事管理决策系统.kdh 基于数据挖掘建立高校系科办学评估体系的合理性评价系统.caj 基于数据挖掘技术的抽油机泵参调整DSS决策支持系统.caj 基于数据挖掘方法的电子邮件过滤.caj 基于数据挖掘模型的高压输电线系统故障诊断.caj 基于数据挖掘的地下硐室围岩稳定性判别.caj 基于数据挖掘的普通话韵律规则学习.caj 基于数据挖掘的智能化入侵检测系统.caj 基于数据挖掘的深部采场岩爆知识的自动获取.caj 基于数据挖掘的知识发现在MDSS中的应用研究.caj 基于数据挖掘的类比推理技术在石油产品分析系统中的实现.caj 基于数据挖掘的类比推理技术在石油产品分析系统中的实现1.caj 基于数据挖掘的群决策模型.caj 基于智能化数据挖掘的高新技术监测分析技术研究.caj 基于模糊对向神经网络的非线性动态系统辨识器.pdf 基于模糊规则的非线性系统建模方法.pdf 基于模糊逻辑的一类非线性系统直接自适应控制.pdf 基于相联规则的数据挖掘理论.caj 基于知识应用的数据挖掘技术理论分析与应用研究.caj 基于神经网络的多模
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