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  • 简介:生物神经网络系统是复杂的非线性动力学系统,其动力学研究是国内外关注的一个重要课题。本文概括性地介绍神经网络系统的动态特性及影响因素,包括时滞和噪声对神经元网络的同步,同步转迁和随机共振的影响,并且介绍神经网络系统的建模问题。由于生物神经网络通常是动态的系统,因此建立模型要考虑网络如何受时变连接方式的影响,最后对今后研究给出一些展望。

  • 标签: 生物神经网络 时滞 噪声 同步 建模
  • 简介:基于社群经济高速发展的时代背景下,首次将离散型Hopfield神经网络应用到社群经济影响因素问题上。首先建立社群经济因素体系,通过ISM方法得出各因素间的层次结构关系。然后利用离散型Hopfield神经网络构建自媒体价值评估模型,通过MATLAB设计一个不断提高的理想评价指标来区分同一等级中的不同样本,最后,通过算例得出价值最高的自媒体。结果表明:注重提高特色化社群活动、用户参与决策、平台共享、社群文化构建这4要素更有利于提高自媒体价值,并提出了相应的对策建议,为企业及自媒体人提供借鉴价值。

  • 标签: 社群经济 影响因素 自媒体 ISM HOPFIELD神经网络
  • 简介:分析了在不同的产出分配政策、组织协同作用水平和个体智能体偏好情况下,组织整体行为与其成员智能体行为之间的关系.通过对智能体组织模型的构建,借助数学分析和计算机模拟,得到了关于智能体组织规模、生产函数和自组织工作等不同假设情况下的组织行为特点和个体最优行为策略.研究结论为认识智能体组织的行为规律及其管理制度设计提供理论基础.

  • 标签: 智能体 组织 分配政策 协同作用
  • 简介:摘要:天然气管道的输送介质是易燃、易爆的物质,含有多种杂质,对管道的腐蚀,使管道在内外腐蚀的条件下非常复杂,管道的缺陷使问题更加严重。一旦发生爆炸、泄漏、停车等事故,将造成严重后果。近年来,管道泄漏事故时有发生,对环境造成了极大的危害,因此预测管道的腐蚀速率具有重要的意义。本文将以 VMD-BP神经网络应用于天然气管道工况的检测。以天然气管道里程、高差、管道倾角、压力、雷诺数为输入参数,以管道最大平均腐蚀速率为输出参数,建立了天然气管道内腐蚀速率预测模型。结果表明 VMD-BP神经网络具有较好的拟合精度和预测效果,基于该模型的腐蚀速率预测更加可靠。结果表明, VMD-BP神经网络算法收敛速度快,预测精度高,能有效检测天然气管道,满足实际应用的要求。

  • 标签: VMD-BP神经网络 天然气管道工况 检测研究
  • 简介:摘要机器学习已经广泛的应用于众多疾病的辅助诊断中,分类集成学习通过构建多个学习器来完成特定学习任务,再通过特定的策略将他们结合起来。阿尔茨海默症由于其病因和疾病发展经历了较为漫长的过程。本研究使用对早期、晚期轻度认知障碍、阿尔茨海默症及正常老年人进行分组特征提取。优化使用可以提高分辨率的PCA-FLDA集成分类器对前期提取的数据进行分类集成,最大限度的降低了前期特征提取中不同分类方式对空间划分的依赖性。

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  • 简介:研究了具有不同时变输入时延的二阶连续智能体系统的一致性问题。首先,通过变量转换,将系统的收敛性问题转化为误差系统的稳定问题;然后,通过对系统进行变换,将二阶系统稳定性问题转换为等价系统的稳定性问题。通过构造李雅普诺夫函数,基于线性矩阵不等式(LMI)的方法,给出在无向固定拓扑条件下,系统达到一致的充分条件。最后,仿真实例证明了结果的有效性。

  • 标签: 一致性 多智能体系统 不同时变输入时延 LMI
  • 简介:为更好地预测城轨列车故障率,提出基于粒子群算法优化的BP神经网络(PSO-BP)的故障率预测模型,对城轨列车转向架轮对轴箱进行故障率预测。采用Matlab中的Newff函数,运用误差反向传播神经网络(BP)和粒子群算法优化的BP神经网络(PSO-BP)分别对城轨列车故障率预测、建模和仿真。结果表明PSO改进的BP神经网络故障率预测模型的效果明显优于传统BP神经网络预测模型。

  • 标签: 城轨列车 轮对轴箱 故障率预测 BP神经网络 PSO
  • 简介:研究了定拓扑结构下一阶智能体系统的鲁棒一致性问题,在系统同时具有变时延和系统不确定性的情况下,提出了新的基于邻居多智能体系统状态的控制协议,证明了智能体系统最终能够实现鲁棒一致的充分条件,而此充分条件的成立是当且仅当智能体系统的拓扑结构具有生成树,最后通过仿真证实了控制协议的有效性。

  • 标签: 多智能体 一致性 时延 鲁棒
  • 简介:以电子政务和移动政务环境下的城市群政府博弈为例,基于智能体系统的建模框架,展开系统运行机理分析、因果关系图设计和数学建模,基于进化博弈理论构建微观决策主体(即各城市政府决策者)的行为互动机制,并基于小世界网络模型构建宏观社会网络(即各决策者之间交互关系)的拓扑演化规则。且在模型构建中考虑了博弈主体之间的差异性和非对称性、收益受合作水平影响的动态性、以及设计了与惩罚措施配套的补偿机制。本文为基于智能体的城市群政府博弈模拟和政策实验研究奠定了模型基础。是复杂性科学理论和建模方法在政治学与公共行政领域的一次积极拓展,尝试了新的研究视角与方法集合。

  • 标签: 城市群政府博弈 调控机制 多智能体 进化博弈 小世界网络
  • 简介:以城市群政府博弈以及(上层政府或协调机构的)调控措施为例,基于一个相嵌于小世界网络的非对称群体进化博弈模型构建智能体模拟系统,设计一系列实验方案考察非对称博弈场景(成本、收益的非对称性分配)、以及与惩罚措施相配套的补偿机制等重要变量对城市群政府博弈进程和收益演化的动态影响,为促进城市群政府合作共赢和区域一体化建设提供决策依据和政策参考。是(基于智能体的)计算机建模与仿真技术在政治学与公共行政领域的一次积极拓展,是“计算政治科学”的一次探索尝试。

  • 标签: 城市群政府博弈 调控机制 多智能体 非对称博弈 补偿措施