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基于协同神经网络的经济比对问题研究

作　者: 文頔俐
导　师: 毕晓君
学　校: 哈尔滨工程大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 协同学模式识别协同神经网络投资比对
分类号: F224
类　型: 硕士论文
年　份: 2006年
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引　用: 1次
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内容摘要

协同学研究的是由完全不同性质的大量子系统组成的各种系统，它的中心议题是研究子系统通过怎样的合作才在宏观尺度上产生空间、时间或功能结构，尤其集中研究以自组织形式出现的那类结构，从而寻找与子系统性质无关的支配自组织过程的一般原理。在协同学中，模式识别及联想记忆可以看成是在一个非线性动力学系统中的动态过程。Haken教授将协同学原理运用于模式识别，提出了新的基于协同学的神经网络，即协同神经网络，或称之为协同计算机。本文根据协同学理论方法，研究协同神经网络在图像模式识别中的算法与应用。通过转化协同神经网络在模式识别中应用的思想，改进算法，针对黑龙江省经济发展的特点，选取适当年份的产业的投资与产值数据，建立黑龙江省与其他各省的投资比对模型，通过模型分析结果以便为黑龙江省在更长时期内的投资和经济发展提供切实有效的辅助决策方案。黑龙江省与其它发达省市之间的经济比对结果通过MATLAB7.0软件编程实现。

全文目录

第1章绪论  10-18
  1.1 研究的目的及意义  10-11
  1.2 国内外研究现状  11-15
    1.2.1 协同学及协同神经网络发展现状  11-14
    1.2.2 投资学的发展现状  14-15
  1.3 研究思路及内容安排  15-18
    1.3.1 确定投资问题  15
    1.3.2 利用协同神经网络建立经济比对模型  15-16
    1.3.3 本论文研究难点  16-18
第2章投资学原理  18-24
  2.1 投资理论分析  18-21
    2.1.1 投资基本要素  18-19
    2.1.2 产业投资结构  19
    2.1.3 投资分配  19-20
    2.1.4 优化投资结构的分配原则  20
    2.1.5 投入与产出的分析  20-21
  2.2 投资学的研究方法  21-23
    2.2.1 比较研究法  21-22
    2.2.2 模式比对  22-23
  2.3 本章小结  23-24
第3章协同学的基本理论  24-31
  3.1 协同学简介  24-25
  3.2 协同学的基本概念  25-26
  3.3 协同学的数学模型  26-29
  3.4 协同学的核心内容  29
  3.5 本章小结  29-31
第4章协同神经网络算法  31-57
  4.1 模式识别的概念  31-37
    4.1.1 模式与模式识别  31-33
    4.1.2 模式识别过程的显著特点  33
    4.1.3 模式识别的分类方法  33
    4.1.4 模式识别的方法  33-35
    4.1.5 模式识别的应用  35-37
  4.2 神经网络的概念  37-47
    4.2.1 生物神经元及其联接  38-40
    4.2.2 人工神经网络  40-47
      4.2.2.1 智能与人工智能  40-45
      4.2.2.2 人工神经网络  45-47
  4.3 协同神经网络的建立  47-50
  4.4 协同神经网络的理解  50-51
    4.4.1 协同神经网络中的参数  50
    4.4.2 协同神经网络的特性  50-51
  4.5 协同神经网络用于模式识别的实现过程  51-53
  4.6 协同神经网络优缺点  53-56
    4.6.1 竞争型学习网络概念  53-55
    4.6.2 自组织概念  55
    4.6.3 协同神经网络的优缺点  55-56
  4.7 本章小结  56-57
第5章基于协同神经网络的经济比对研究  57-65
  5.1 问题的提出  57
  5.2 确定问题的解决方法  57-59
  5.3 投资数据分析与提取  59-63
  5.4 利用协同神经网络实现经济比对研究实现过程  63-64
  5.5 本章小结  64-65
第6章软件实现及结果分析  65-70
  6.1 经济比对的软件实现  65-68
  6.2 结果分析  68-69
  6.3 本章小结  69-70
结论  70-71
参考文献  71-74
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成绩  74-75
致谢  75-76
附录  76-79

基于协同神经网络的经济比对问题研究

内容摘要

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