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提出了把粗糙集和R BF神经网络相结合应用于农业总产值预测的方法。首先用粗糙集对影响农业总产值的多个因素进行属性约简,选择主要影响因素,去除冗余信息;然后利用RBF神经网络建立预测模型。最后对该模型的预测结果与因子分析神经网络模型的预测结果进行了比较,表明了该模型的有效性和优越性。 相似文献
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财务风险是指在各项财务活动过程中,由于受各种难以预料或控制的因素影响,造成财务状况不确定而使企业存在蒙受损失的可能性。财务风险是企业风险货币化的表现形式,对于每一个企业来说是客观存在的,在企业的生产经营过程中,要完全消除财务风险及其影响是不现实的。因此,研究企业存在的财务风险并采取一定措施进行防范成为一个重要课题。本文利用逻辑回归建立风险识别模型,最后探讨财务风险的防范。 相似文献
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针对标准的BP神经网络对于声音信号识别率不高的问题,提出了一种用粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的算法,建立了声音信号识别模型。PSO优化BP神经网络主要是用PSO来优化BP神经网络的初始权值和阈值,然后通过训练BP神经网络得到识别模型的最优解,优化后的神经网络具有误判率小、反应速度快等特点。在实验中把标准的BP神经网络和PSO优化后的BP神经网络用于八种异常声音的MFCC特征量和差分MFCC特征量识别,结果表明:在声音信号的识别系统中采用PSO优化BP神经网络的算法提高了系统的识别性能,达到了系统设计的目的。 相似文献
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财务风险是指在各项财务活动过程中，由于受各种难以预料或控制的因素影响，造成财务状况不确定而使企业存在蒙受损失的可能性。财务风险是企业风险货币化的表现形式，对于每一个企业来说是客观存在的，在企业的生产经营过程中，要完全消除财务风险及其影响是不现实的。因此，研究企业存在的财务风险并采取一定措施进行防范成为一个重要课题。本文利用逻辑回归建立风险识别模型，最后探讨财务风险的防范。 相似文献
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将粗糙集和神经网络方法相结合讨论了RoughSet-NN模型,运用粗糙集理论进行信息约简,获取约简规则,最后把约简规则送神经网络。探讨RoughSet-NN模型在在林业决策中的应用问题。 相似文献
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基于神经网络的高血压在线风险评估系统 总被引：1，自引：0，他引：1
由于先前的研究工作不够综合和精确,不足于建立准确的高血压风险评估系统,根据2231个正常样本及823个高血压样本计算的信息增益,对高血压致病因素的重要程度进行了排序,总共建立和测试了42个不同的神经网络模型,发现了一个输入为26个致病因素的神经网络模型,其预测精度远高于先前研究取得的81.61%,该模型关于“是否高血压”、“收缩压”、“舒张压”的预测符合率分别为95.79%,98.22%和98.41%.基于发现的神经网络模型及面向对象的技术,开发了一个能自动收集新样本、学习新样本并能改进预测精度的高血压风险在线评估系统. 相似文献
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《西安文理学院学报》2020,(2)
针对实际环境中干扰因素多和计算量大,导致人脸识别准确度下降和系统算力不足的问题,提出了一种基于深度神经网络与MPI并行计算的人脸识别算法.首先,分析深度神经网络模型,设计关键训练步骤,同时收集各类人脸图像,建立训练样本库.然后,结合深度神经网络模型,对样本库数据进行训练,生成识别框架,并借助TensorFlow开源模型与Python来实现算法,进而达到识别人脸的目的.最后,基于MPI并行计算技术,搭建高性能并行计算平台,对所提算法进行分段优化与集成,实现识别系统的高速计算效率.实验测试结果显示:与已有的相关识别技术相比,所提算法具有更高的人脸识别准确度与抗干扰能力,从而可为高端智能监控系统提供技术基础. 相似文献
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提出了带隶属度及权重的粗糙集模型。在这种模型中,给出带隶属度及权重的信息系统,进行噪音的处理。这种粗糙集的拓广模型克服经典粗糙集分类过于严格、对噪音过于敏感、某些隐藏在边界中的规则丢失等缺陷,并用算例验证了该模型是可行的。 相似文献
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垃圾邮件是Internet上面临急待解决的问题.Rough集理论是处理模糊和不精确数据的新型工具,能提供描述正常模型的最小预测规则集.重点阐述了Rough set在垃圾邮件过滤中的应用,并对大量数据进行了实验对比,试验验证了Rough set在垃圾邮件过滤技术上的可行性和可靠性. 相似文献
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分析了RBF神经网络在事故预测领域的适应性,提出了采用RBF神经网络建立道路事故预测模型．利用我国1990—2009年道路交通事故数据,运用RBF神经网络建立了非线性回归预测模型,并利用该模型预测了2000—2010年的道路交通事故死亡人数,结果显示该模型具有较高的可靠性,可为我国道路交通管理提供数据支持。 相似文献
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利用BP神经网络实现函数逼近 总被引：4，自引：0，他引：4
人工神经网络是一种非线性的动态数学模型,具有很强的函数逼近功能.本文先介绍BP网络结构,然后介绍MATLAB神经网络工具箱中关于神经网络系统设计的函数,并在此基础上设计一个BP网络来验证神经网络的函数逼近能力. 相似文献
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BP神经网络是应用最广泛的预测模型,它能方便、灵活地对信用卡消费行为进行探测,但BP网络有很多固有缺陷,比如结构难确定、初始权值选择盲目性导致训练速度慢等,结合信用卡交易数据的混沌特征分析,通过应用混沌理论中的相空间重构技术,把信用卡客户的相关数据嵌入到重构的相空间中,然后利用BP神经网络技术建立混沌风险探测模型,对信用卡交易行为进行风险预测.实验结果表明,该模型的预测精度高于一般的神经网络预测方法,其中正确检出率比使用BP神经网络模型提高了3%. 相似文献
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Rough Set理论是一种新的处理模糊和不确定信息的数学工具。近20年来，Rough Set理论由于在知识发现等领域的成功应用而受到广泛关注，并得到飞速发展，已成为数据挖掘中的一个很重要的方法。作者讨论了Rough Set理论在数据挖掘过程中的应用，并对Rough Set理论在数据挖掘应用．中存在的问题和挑战提出了自己的见解。 相似文献
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粗糙集理论作为智能信息处理技术的一个新成果．提供了一种对不确定、不完整数据进行分析的新方法．是现今计算机应用中一个新的非常重要且发展迅速的研究和应用领域．在知识发现、数据约简、决策支持、分类、模式识别和控制等领域中特别有效。本文首先对粗糙集基本概念和理论进行了介绍．给出了基于粗糙集的数据约简和决策支持方法。然后对实习学生教学情况初始评价表进行推理，获取了一些指导规则。这些在对实习学生的指导过程中有非常重要的作用。 相似文献
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从图论的角度,研究粗糙集模型及决策表相对正域和决策规则.方法：将关系和集合用图表示,通过求图的子图以及两图是否相交来求解集合上、下近似;通过求带权图的子图求取决策表相对正域,以及决策规则.基于图论的粗糙集模型更形象更直观.本文提供了一个研究粗糙集模型的新方法. 相似文献
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粗糙代数是粗糙集理论研究的重要方向，粗糙群是粗糙代数的主要内容之一。本文以Pawlak粗糙集模型、群论等为基础，主要讨论粗糙集理论在代数群论上的应用，首先给出粗糙子群的概念与性质，然后研究粗糙子群，粗糙交换子群等的判定。 相似文献
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粗糙集理论是一种新型的处理模糊和不确定数据的数学工具,将粗糙集理论运用于应用型本科院校英语教师科研水平评价具有可操作性和准确性等特点.利用粗糙集理论对江苏省某些应用型本科院校的50名英语老师科研水平进行的随机调查数据表进行处理计算得出决策属性的影响度并分析其结果.结果表明：研究结果可以为学校教学评估和教育评价以及学校教育管理提供理论支撑. 相似文献