您当前所在位置: 首页 > 学者
在线提示

恭喜!关注成功

在线提示

确认取消关注该学者?

邀请同行关闭

只需输入对方姓名和电子邮箱,就可以邀请你的同行加入中国科技论文在线。

真实姓名:

电子邮件:

尊敬的

我诚挚的邀请你加入中国科技论文在线,点击

链接,进入网站进行注册。

添加个性化留言

已为您找到该学者13条结果 成果回收站

上传时间

2005年02月24日

【期刊论文】基于人工神经网络的50CrMoA钢应力强度因子幅度门槛值ΔKth的预报

吴祈宗, 侯福均

中国铁道科学,2003,24(3):130-132,-0001,():

-1年11月30日

摘要

应力强度因子幅度门槛ΔKth值受多个非线性因素的影响。在人工神经网络研究领域中,已经证明具有任意个隐层节点的前馈神经网络可以以任意精度逼近一个连续函数,因而在模式识别和函数逼近上得到普遍应用。基于该原理,采用人工神经网络的反向传播算法研究50CrMoA钢应力强度因子幅度门槛值ΔKth的预报,使BP神经网络在ΔKth值预报中的应用得以实现。应用实验数据比较表明:利用神经网络得到的输出值与实验值之间最大误差为1.6392%,说明该模型在学习样本数据的基础上,可以对应力强度因子幅度门槛ΔKth值进行预测。且具有预测精度较高、方法简便易行的特点,并有很强的学习和容错功能。

钢材, 强度因子, 门槛值, 预报

上传时间

2005年02月24日

【期刊论文】基于BP-SA混合优化策略的铁路货运量时间序列预测

吴祈宗, 侯福均

铁道运输与经济,2003,25(10):51-53,-0001,():

-1年11月30日

摘要

铁路货运量的时间序列预测可以看为一个从输入到输出的非线性影射。神经网络尤其是BP神经网络,被广泛用于非线性逼近问题。但是,BP算法训练神经网络速度慢、易陷入局部极值。而模拟退火算法(SA)具有很好的全局寻优性。因而提出混合优化策略,即将反向传播算法(BP)和模拟退火算法(SA)结合起来训练神经网络,来实现铁路货运量的时间序列预测。与单纯的BP算法比较,数值计算结果表明BP-SA混合优化策略具有较高的速度和精度。

B P 神经网络, 模拟退火算法, 铁路, 货运量, 时间序列预测

上传时间

2005年02月24日

【期刊论文】三角模糊数互补判断矩阵一致性研究

吴祈宗, 侯福均

,-0001,():

-1年11月30日

摘要

给出三角模糊数互补判断矩阵一致性的定义和判别加性一致性的方法,给出基于心矩阵的一致性调整方法,调整量可以是精确数也可以是模糊数。最后给出一个应用实例。

决策, 模糊数, 互补判断矩阵, 一致性, 心算子, 心矩阵

上传时间

2005年02月24日

【期刊论文】基于人工神经网络的铁路客运市场预测

吴祈宗, 侯福均

,-0001,():

-1年11月30日

摘要

正确预测铁路客运市场,对国家的经济发展格局和资源配置,以及对铁路企业内部的投资结构、经营管理等都有重要作用。铁路客运市场受多个因素的影响,而且这些作用多是非线性的。人工神经网络是热门研究领域,它具有很强的自训练学习和容错能力等优点。目前得到普遍应用的是多层前馈神经网络,它主要被用在模式识别和函数逼近上。已经证明具有任意个隐层节点的前馈神经网络可以以任意精度逼近一个连续函数。本文探讨用人工神经网络的反向传播算法研究铁路客运市场预测。说明了该方法的基本原理,并结合实例说明了方法的实施与应用。该模型在学习实验样本数据的基础上,可以对铁路客运市场进行预测。该模型具有很强的学习和容错功能,结果表明预测精度较高,方法简单易行,为铁路客运市场的预测研究提供了一条新的途径。

人工神经网络, BP算法, 铁路客运市场预测

上传时间

2005年02月24日

【期刊论文】One e-Business Technical Model Based on ebXML Framework

吴祈宗, Chen Ning, Wu Qizong, Chang Shiyan

,-0001,():

-1年11月30日

摘要

With the development of global economic, e-Business will play a more important role than ever. This paper introduces the contributions of XML to e-Business and ebXML architecture. In effort to maximize the openness and equality of e-Business, we propose one e-Business technical model based on ebXML framework. At last, we discuss the necessary future work.

XML, e-Business, ebXML, model

合作学者

  • 吴祈宗 邀请

    北京理工大学,北京

    尚未开通主页