重庆市自然科学基金(2007BB2205)
- 作品数：10 被引量：42H指数：4
- 相关作者：宋丽红罗泽举钟珊珊卢颖魏明更多>>
- 相关机构：重庆工商大学重庆市工业学校楚雄师范学院更多>>
- 发文基金：重庆市自然科学基金重庆市科技攻关计划国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理文化科学理学更多>>
- 利用线性神经网络仿真电信号输出
- 2010年
- 利用线性神经网络进行了由正弦波和余弦波组成的电信号仿真实验。应用改进的滑动窗口算法确定了网络输入的时延窗口。仿真结果显示达到非常小的仿真误差,表明应用线性神经网络来进行线性时间序列预测具有较大的实用意义。
- 宋丽红詹铁柱艾治润
- 关键词：线性神经网络MATLAB仿真电信号
- K-均值聚类的Matlab仿真设计被引量：9
- 2010年
- 从理论、设计程序和代码实现等方面,说明如何通过数据挖掘中K-均值聚类算法,利用Matlab的灵活编程功能进行探索性和优化性综合实验。以实验教学实践说明,为将创新思维和动手能力培养贯穿于实验教学的始终,利用Matlab仿真K-均值聚类具有较好的实际意义。
- 宋丽红
- 关键词：K-均值聚类程序设计MATLAB仿真
- 城市出租车规划预测模型研究被引量：4
- 2010年
- 建立了一种新的城市出租车规划动态预测模型,利用支持向量机对小样本回归的优点、出租车拥有量增长率进行建模仿真。根据居民的出行总量、收入和生活消费情况,得到了未来若干年城市出租车拥有量最佳数量预测,为市政部门作出城市交通规划提供了重要预测手段和决策依据。
- 宋丽红
- 关键词：交通规划支持向量机
- 隐马尔可夫模型的多序列比对研究被引量：2
- 2010年
- 研究一种关于隐马尔可夫模型的多序列比对,利用值和特征序列的保守性,通过增加频率因子,改进传统隐马尔可夫模型算法的不足。实验表明,新算法不但提高了模型的稳定性,而且应用于蛋白质家族识别,平均识别率比传统隐马尔可夫算法提高了3.3个百分点。
- 罗泽举宋丽红
- 关键词：隐马尔可夫模型
- 城市居民出行调查预测模型研究
- 本文建立了一种新的城市居民出行调查的支持向量机动态预测模型,利用ε-不敏感损失函数,控制了解的稀疏性,使预测更加准确和合理。该模型优于传统的直接计算法,利用出租车规划的动态指标来预测居民出行总量,预测置信度达98.5%,...
- 宋丽红罗泽举
- 关键词：Ε-不敏感损失函数支持向量机
- 文献传递
- 冲击线性信号的神经网络仿真被引量：5
- 2014年
- 利用改进的双滑动窗口时滞算法仿真由正弦波组成的冲击响应信号,仿真结果显示利用线性神经网络对线性系统进行建模具有非常高的精度;表明应用线性神经网络进行实际线性系统预测具有较大的理论和实用价值.
- 钟珊珊
- 关键词：线性神经网络MATLAB仿真
- Weaver-Thomas模型的战略产业选择研究被引量：14
- 2010年
- 文章提出一种以Weaver-Thomas模型为基础的战略产业选择模型,改进传统算法中根据经验分布与假设分布比较确定战略产业个数的不足,通过对小城镇产业的实际验证,这种改进的算法更加合理。文章结合重庆江津区德感镇工业发展情况,根据战略产业选择原则,选出了10项战略产业评价指标,利用Weaver-Thomas模型分析了12个工业产业,选择并评价了战略产业优选结果。最后,提出了发展德感镇战略产业的政策建议。
- 罗泽举王崇举黄正洪魏明朱莉芬唐灿卢颖王波
- 关键词：WEAVER-THOMAS模型决策支持
- 基于千车故障数的汽车质量概率模型研究被引量：3
- 2009年
- 利用汽车售后服务数据中的千车故障数,对汽车部件和整车的可靠性进行了分析,从统计学习理论分析的角度建立了可靠性理论模型,克服了传统方法中只用经验分析的不足,探讨了企业产品配件的生产组织和运送策略,为汽车质量售后管理提供了重要的决策支持。
- 宋丽红姚晓霞
- 关键词：售后管理
- 基于SAS-WEBLOGIC的数据挖掘模型及应用被引量：3
- 2009年
- 提出了一种基于SAS-Weblogic的数据挖掘模型,SAS作为数据挖掘语言处于模型的核心,Weblogic作为中间构件,负责SAS数据集联系前端浏览器和后台数据库,起着监控和管理作用。该模型适用于大中型数据挖掘应用,为现代企业提供了一种重要的决策支持系统模型。最后通过实验证明了模型的有效性。
- 宋丽红
- 关键词：SASWEBLOGIC数据挖掘决策支持
- 启动子序列的非均衡检测识别算法被引量：1
- 2008年
- 通过改进Hessian矩阵对角参数,调整支持向量机中超平面的位移,将数据量少的样本从两类非均衡样本中进行分离,结合隐马尔可夫随机迭代,实验发现,不能简单固定Hessian矩阵的对角参数,而必须加之以可调整的权系数才能控制错分的样本数.对启动子序列进行识别,平均识别率达到92.8%。
- 罗泽举宋丽红陆胜
- 关键词：HESSIAN矩阵隐马尔可夫模型启动子识别
