股票市场是非线性系统，具有内部结构复杂性和外部因素多变性，在股市指数价格和成交量基础上，引入宏观经济指标共同构建模型预测指标体系，并分析各指标之间的长期均衡关系和因果关系。在贝叶斯分析的基础上，将代表网络复杂性的惩罚项引入模型误差函数中，并通过动态调整惩罚因子删减网络中对股票市场不敏感的隐层神经元，在保证模型泛化能力的同时实现网络结构精简。以上证指数为例，构建基于BP算法的结构修剪神经网络预测模型，在不同的预测指标体系下对股票市场运行规律进行学习，并对上证指数进行仿真预测。最后，通过与其他神经网络预测模型比较验证该模型的有效性。
2021-12-24 20:47:36
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LDPC码和RS码是目前2种较为常见的纠错编码，在深空通信方面有着广泛的应用。在相同码长和码率的情况下，对短LDPC码和RS码2种线性分组码在AWGN信道下进行了基于BP算法的性能比较。短LDPC码使用LLR-BP算法，RS码使用自适应置信度传播（ABP）算法。仿真结果表明，基于相同条件下，短LDPC码比较RS码表现出优越的译码性能。
2021-12-13 23:37:55
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%严格按照BP网络计算公式来设计的一个matlab程序,对BP网络进行了优化设计
%yyy，即在o(k)计算公式时，当网络进入平坦区时(<0.0001)学习率加大， 出来后学习率又还原
%v(i,j)=v(i,j)+deltv(i,j)+a*dv(i,j); 动量项
2021-12-06 15:23:35
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通过人工神经网络算法与参数灵敏度分析的结合，找到了一种新的工程系统功能模拟和变化分析方法。神经网络可以有效地解决复杂、非线性系统的功能模拟问题，其传递函数的可微性为参数灵敏度矩阵的求解提供了保证，从而方便寻找系统输入属性与输出属性之间的影响因子。同时，该模型具有良好的扩展性，可以更加全面地考虑系统影响因素。经实例仿真分析表明：该方法在工程分析方面，能够快速找到属性之间的关联程度，得到准确、稳定的分析结果，满足工程分析需求。
2021-12-06 14:19:35
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