文档介绍：摘要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,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。学系统中的动态过程。淌诮г碓擞糜谀J绞侗穑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甇软件编程实现。关键词:协同学;模式识别;协同神经网络:投资比对哈尔滨工程大学硕士学位论文
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学位论文原创性声明哈尔滨工程大学幺虚亟猁期:年蝲体已经公开发表的作品成果。对本文的研究做出重要贡献本人郑重声明:本论文的所有工作,是在导师的指导下,由作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献等的引用已在文中指出,并与参考文献相对应。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者┳:日
第滦髀研究的目的及意义投资是实现社会资源长期合理配置,为国民经济各部门提供生产能力,的问题,需要用到先进的数学理论进行研究。以往解决类似问题一般采用经随着协同学理论及其应用的发展,为研究复杂系统提供了一种有效的分析法。文所研究的内容:已知本省和其它多个省市的经济投资数据,如何根据这些数本文将主要研究协同神经网络P偷挠τ茫⒍源矵吼模型迭代算法口右愿慕谛窬缃饩龇窍咝韵低车挠诺闶怪靡院扩大再生产的重要手段。投资不仅决定着当前经济的发展,而且也决定着未来经济的发展,因此,投资是关系到国民经济和社会发展的重要问题【俊M资作为一种有意识的经济活动,其投资结构和投资分配直接影响经济增长的速率,合理有效的投资可以最大程度地拉动经济增长,促进社会进步。因此,投资预测研究和投资决策的论证是十分重要的课题之一。目前关于投资的分析一般停留在经济学家宏观的趋势分析,很难进行准确预测。这主要源于投资问题相当复杂,与之有关系的因素太多,如投资效果与经济结构、人员素质、资金来源、国家政策等都有千丝万缕的关系,如何从现有的历史数据中找出内在规律,从而进行投资的预测,这不仅仅是经济问题,更主要是数学典的统计学方法,这对于复杂系统的非线性问题很难获得理想效果。近年来,当前的时代是一个信息化的时代,有效地获得信息的同时,如何从信息中得到我们所最终需要的信息是未来经济发展成功的一个关键的步骤。正如本据,得出本省与其它省市的经济比对情况,为本省的经济发展定位,以便为以后的投资预测提供合理的依据。协同神经网络是近年来新出现的一个研究领域,它是将协同学原理运用于模式识别而构建的网络,它在结构上相似于人工神经网络结构,但网络结构的调整不是采用误差调整方法,而是将协同学理论序参量的动力学方程应用到网络结构的调整,避免了伪状态的出现,从而很好地解决了大规模复杂计算问题,协同神经网络算法在模式识别方面已取得显著成果。好地解决属于复杂非线性系统的投资问题。将协同神经网络应用到经济比对哈尔滨工程大学硕士学位论文
⒄瓜肿,∥这一新兴研究领域的出现可以说是协问题上,实现黑龙江省与北京、上海、浙江这些省份的经济比对研究,对黑了一种依据。通过建立并行协同神经网络结构,只要能够提供投资原始数据,该方法将适合各种经济比对问题,包括我国与其他国家的经济比对问题。通有有序结构形成,哪里就有协同作用,哪里就有协同学的研究对象。在物理应用都取得了可喜的成就。最近,协同学越来越多地应用于社会科学领域,如经济领域、管理学、心理学、城市规划、人口动力学等方面。对于有关的进,由两者的融合而产生的计算机网络技术及其应用的发展,给协同科学的相变时,各种微观组态不是等概的,只有那些概率最大的组态最终主宰了系龙江省的经济发展提供了一个分析的途径并为黑龙江省以后的投资预测提供过查阅国内外相关文献,目前尚没有这方面的研究成果。自从哈肯教授创立协同学阻以来,协同学理论的发展和应用都取得了很大的成就。协同学最初是哈肯教授在研究激光理论时提出的,但他提出的是一种普适的理论,他把不同学科共同存在的协同现象抽取出来,作为研究对象,用共同的数学模型