基于信用风险度的商业银行风险评估模型研究 被引量：18

1

作者 王建新 于立勇 《管理工程学报》 CSSCI 2007年第4期85-90,共6页

本文依据商业银行信用风险的内涵,结合信用风险的不确定性和相对性特征,提出以"信用风险度"作为系统的输出,并针对传统模式识别评估方法的不足,构建了基于补偿模糊神经网络的信用风险评估预测模型,为有效转变信用风险的分类... 本文依据商业银行信用风险的内涵,结合信用风险的不确定性和相对性特征,提出以"信用风险度"作为系统的输出,并针对传统模式识别评估方法的不足,构建了基于补偿模糊神经网络的信用风险评估预测模型,为有效转变信用风险的分类评估模式、提供更为全面的信贷决策支持奠定了基础。实证结果表明,该模型是一种较为有效的评估方法。 展开更多

关键词 信用风险评估 分类评估模式 补偿模糊神经网络 信用风险度

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补偿模糊神经网络在埋地管道重构的应用

2

作者 秦硕 吴文林 +2 位作者 何萌 候智强 韦永金 《煤气与热力》 2020年第1期1-5,23,43-44,共8页

使用ANSYS有限元分析软件建立埋地钢质管道模型,模拟计算管道在不同影响因素(电压、埋深、管径、土壤电阻率以及破损半径)下的电位峰值和电位均值,得到960组数据,以此构建了6输入(电压、埋深、管径、土壤电阻率、电位峰值以及电位均值)... 使用ANSYS有限元分析软件建立埋地钢质管道模型,模拟计算管道在不同影响因素(电压、埋深、管径、土壤电阻率以及破损半径)下的电位峰值和电位均值,得到960组数据,以此构建了6输入(电压、埋深、管径、土壤电阻率、电位峰值以及电位均值)1输出(破损半径)的补偿模糊神经网络模型。对补偿模糊神经网络模型进行训练,探讨补偿模糊神经网络模型中各因素对训练误差收敛的影响。对两种数据标准化方法(min-max标准化方法和x/max标准化方法)进行对比,发现采用x/max标准化方法对收敛更有效。当其他因素一定时,初始输入隶属函数宽度对训练误差存在一定的影响,其值为0.1时更有利于收敛,而初始输出隶属函数宽度对收敛没有明显的影响。通过正交试验的方法确定了神经网络的最优因素组合,对其进行了性能验证,输出破损半径与实际破损半径之间的相对误差在1%以下,表明该补偿模糊神经网络输出的数据能够反映实际情况。采用补偿模糊神经网络模型,输入6因素计算输出破损半径。在ANSYS中输入管径、管长、破损位置(实际检测中可以探测得到)、破损半径等信息,输出埋地钢质管道三维重构图,为检修人员是否进行开挖修复提供更详细的管道信息。 展开更多

关键词 ANSYS软件 埋地钢质管道 补偿模糊神经网络 MATLAB软件 三维重构

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基于模糊神经网络的导弹动力系统状态预测 被引量：4

3

作者 马宝民 孟建琦 田路 《控制工程》 CSCD 2007年第S2期42-44,共3页

在导弹的工作过程中,准确并快速地监控导弹动力系统的状态变化是提高导弹安全性、可靠性的重要环节。研究了基于补偿模糊逻辑与神经网络相结合的补偿模糊神经网络(CFNN)。利用CFNN学习速度快、学习过程稳定、全局动态优化运算等特点,建... 在导弹的工作过程中,准确并快速地监控导弹动力系统的状态变化是提高导弹安全性、可靠性的重要环节。研究了基于补偿模糊逻辑与神经网络相结合的补偿模糊神经网络(CFNN)。利用CFNN学习速度快、学习过程稳定、全局动态优化运算等特点,建立导弹动力系统状态参数预测模型。仿真结果表明,该模型收敛性好、预测精度高,对导弹动力系统状态参数具有较好的预测能力。 展开更多

关键词 补偿模糊神经网络 导弹动力系统 参数预测

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基于补偿模糊神经网络的集群创新能力评价 被引量：4

4

作者 李颖超 王要武 《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2009年第1期201-204,共4页

目的为了提高产业集群创新能力及企业的整体创新水平,增强产业国际竞争力.方法将补偿模糊神经网络算法应用到产业集群创新能力评价当中,构建了基于网络结构的集群创新能力评价指标体系,通过因子分析将指标体系精简为6个因子,以6个因子... 目的为了提高产业集群创新能力及企业的整体创新水平,增强产业国际竞争力.方法将补偿模糊神经网络算法应用到产业集群创新能力评价当中,构建了基于网络结构的集群创新能力评价指标体系,通过因子分析将指标体系精简为6个因子,以6个因子为输入,建立补偿神经网络模型,实现对集群创新能力的评价研究.结果应用Matlab进行编程运算,从实验结果来看,误差非常小,训练结果令人满意,取得了很好的效果.结论该方法适用于产业集群创新网络能力的绩效评价,从而为研究产业集群的评价提供了一个新的思路. 展开更多

关键词 产业集群 创新能力 补偿模糊神经网络 评价

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基于航摄遥感技术的水利工程建设征地区域测绘方法 被引量：2

5

作者 田东 马逍 周海 《水利科技与经济》 2022年第6期134-139,共6页

目前的区域测绘方法主要利用高空卫星遥感图像,辅助人工信息采集的方式进行测绘,导致测绘方法的效率和精度较低,需要反复校正。为优化上述分析缺陷,将研究基于航摄遥感技术的水利工程建设征地区域测绘方法。设定航摄遥感技术参数,确保... 目前的区域测绘方法主要利用高空卫星遥感图像,辅助人工信息采集的方式进行测绘,导致测绘方法的效率和精度较低,需要反复校正。为优化上述分析缺陷,将研究基于航摄遥感技术的水利工程建设征地区域测绘方法。设定航摄遥感技术参数,确保遥感图像获取精度。对获取的遥感图像几何校正后,进行图像增强、去噪、目标检测等处理。设计补偿模糊神经网络结构,利用补偿模糊神经网络提取航摄遥感图像中的测绘信息,完成工程建设征地区域测绘。通过实例验证了使用提出的测绘方法,遥感图像信息提取精度可达97.04%,测绘效率明显提升,方法应用效果良好。 展开更多

关键词 航摄遥感技术 水利工程 建设征地 区域测绘 几何校正 补偿模糊神经网络

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补偿模糊神经网络在砂土液化势评价中的应用 被引量：3

6

作者 董贤哲 张军平 《地球科学与环境学报》 CAS 2008年第1期64-68,共5页

在分析砂土液化影响因素的基础上,选取震级、地面加速度最大值、标准贯入击数、比贯入阻力、相对密实度、平均粒径、地下水位等7个因素作为评价指标,建立了砂土液化势评价的补偿模糊神经网络模型。通过对网络的学习训练和仿真检验,表明... 在分析砂土液化影响因素的基础上,选取震级、地面加速度最大值、标准贯入击数、比贯入阻力、相对密实度、平均粒径、地下水位等7个因素作为评价指标,建立了砂土液化势评价的补偿模糊神经网络模型。通过对网络的学习训练和仿真检验,表明补偿模糊神经网络是进行砂土液化势预测评价的有效手段。 展开更多

关键词 补偿模糊神经网络 砂土 液化势 评价指标 仿真

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应急物资筹集网络适应性评价的CFNN模型及仿真

7

作者 黄星 王绍玉 李强 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期52-58,共7页

优化和提高应急物资筹集能力是应急物资筹集网络适应性评价的主要目的,针对此目的,在构建应急物资筹集网络适应性评价指标体系基础上,把一种基于改进的补偿模糊神经网络(CFNN)智能评价系统引入到应急物资筹集网络的适应性评价中,以解决... 优化和提高应急物资筹集能力是应急物资筹集网络适应性评价的主要目的,针对此目的,在构建应急物资筹集网络适应性评价指标体系基础上,把一种基于改进的补偿模糊神经网络(CFNN)智能评价系统引入到应急物资筹集网络的适应性评价中,以解决应急物资筹集网络评价中时间、成本和稳定性指标的模糊性和非线性问题.仿真实验表明:改进的CFNN收敛速度快,容错率高,自适应能力强,是应急物资筹集网络适应性评价的有效手段. 展开更多

关键词 应急物资筹集网络 补偿模糊神经网络 适应性指标 评价模型

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基于Haar小波的队列动态多尺度自适应智能预测

8

作者 杨月全 余星火 +1 位作者 姜建妹 张天平 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2009年第9期1421-1424,1428,共5页

为降低网络拥塞风险和实现对网络队列缓存资源状态预测,基于智能控制技术和多尺度表示方法,通过引进自适应补偿模糊因子,运用Haar小波的优良特性,构造了一类在线无监督学习实时预测补偿模糊神经网络,提出了基于Haar队列动态多尺度融合... 为降低网络拥塞风险和实现对网络队列缓存资源状态预测,基于智能控制技术和多尺度表示方法,通过引进自适应补偿模糊因子,运用Haar小波的优良特性,构造了一类在线无监督学习实时预测补偿模糊神经网络,提出了基于Haar队列动态多尺度融合自适应智能预测方案.仿真表明,该预测策略对于自相似特性数据流在队列缓存动态具有较好的预测能力. 展开更多

关键词 多尺度融合 补偿模糊神网络 HAAR小波 自相似

原文传递

一种基于补偿模糊神经网络的水质预测方法 被引量：8

9

作者 王海云 冯裕钊 +1 位作者 张晓清 赵宏伟 《重庆建筑大学学报》 CSCD 2004年第5期77-81,共5页

在污水处理系统过程控制中,对水质变化规律进行预测是控制系统可靠、稳定运行的重要环节。介绍了基于模糊逻揖和神经网络的补偿神经网络(CFNN)及其学习算法,利用CFNN学习速度快、学习过程稳定、全局动态优化运算等特点,建立污水处理厂C... 在污水处理系统过程控制中,对水质变化规律进行预测是控制系统可靠、稳定运行的重要环节。介绍了基于模糊逻揖和神经网络的补偿神经网络(CFNN)及其学习算法,利用CFNN学习速度快、学习过程稳定、全局动态优化运算等特点,建立污水处理厂CFNN的水质预测模型。实例预测结果表明该模型对初始值的选择不敏感,具有很好的收敛性和预测精度,适合实际工程应用。 展开更多

关键词 补偿模糊神经网络 水质预测 污水处理

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基于补偿模糊神经网络的洗衣机仿真研究 被引量：4

10

作者 卢晶 赵远东 杨雄 《微计算机信息》 北大核心 2006年第04S期295-298,共4页

本文介绍了基于模糊逻辑和神经网络的补偿神经网络(CFNN)及其学习算法,利用CFNN学习速度快、学习过程稳定、全局动态优化运算等特点使洗衣机能够更加准确的判断衣物的软硬程度、衣量多少、脏污程度和性质等,自动生成模糊控制规则和隶属... 本文介绍了基于模糊逻辑和神经网络的补偿神经网络(CFNN)及其学习算法,利用CFNN学习速度快、学习过程稳定、全局动态优化运算等特点使洗衣机能够更加准确的判断衣物的软硬程度、衣量多少、脏污程度和性质等,自动生成模糊控制规则和隶属度函数,预先设定洗衣机水位、水流强度和洗涤时间,在整个洗衣过程中实时调整这些参数,达到最佳的洗衣效果。 展开更多

关键词 补偿模糊神经网络 洗衣机 混浊度 学习算法

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板球系统的模糊神经网络控制算法研究 被引量：2

11

作者 李登辉 赵世敏 孙政顺 《科学技术与工程》 2006年第5期540-543,共4页

针对具有非线性特性的控制系统,提出了一种逐级模糊神经网络控制算法。该系统控制采用了补偿模糊神经网络算法和逐级模糊控制规则。在matlab仿真环境下对简化的模型进行了仿真实验。通过仿真结果可以看出,该控制算法比传统的模糊控制具... 针对具有非线性特性的控制系统,提出了一种逐级模糊神经网络控制算法。该系统控制采用了补偿模糊神经网络算法和逐级模糊控制规则。在matlab仿真环境下对简化的模型进行了仿真实验。通过仿真结果可以看出,该控制算法比传统的模糊控制具有更好的控制表面,更能适应复杂多变的非线性准确控制;补偿模糊神经网络算法在训练时,具有学习速率快、准确度高和扩展性好等优点。 展开更多

关键词 模糊神经网络 补偿模糊神经网络 模糊控制

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