短时交通流预测模型综述

交通流预测在智能交通系统中一直是一个热闹的研究领域，几十年来，专家和学者们用各种方法建立了许多相对而言精确的预测模型。本文在提出来交通流短期预测模型应具备的特性的基础上，讨论了几类主要模型的结果和精确度，并对交通流预测领域今后的发展趋势作出展望。     

基于BP神经网络的ICO经济类罪模型及其实证研究

随着信息技术的快速发展,以ICO为典型的代币一直是国内外监管的焦点之一。通过对150种ICO实例的研究与分析,选取了13个ICO经济类罪模型的评价指标,建立了基于BP神经网络的ICO经济类罪模型。模型利用BP神经网络的函数逼近能力,模拟评价指标与ICO合法性之间的非线性函数关系,实现对ICO合法性的评价。实证研究结果表明,BP神经网络在诊断ICO合法性方面具有较高的准确性,可作为评价ICO合法性的一种新思路。     

欧美日智能城市建设及对我国的启示

据联合国统计,2010年世界已有近一半人口在城市生活,预计到205年将有占人口总数70%的64亿人口成为城市人口。伴随着城市化而来的是能源资源的大量消耗以及严重的环境污染。作为这些问题的对应之策,智能城市建设对城市的可持续发展具有重要意义,正受到世界各国的关注,以发达国家为中心的各个国家正在开展各种智能城市实验项目。一、智能城市的定义及发展概况智能城市是城市发展的新阶段其核心思想是基于时空一体化模型,以网格化的传感器作为神经末梢,形成自组织、自适应并具有进化能力的智能生命体,其关键是实时反馈的数字神经网络和自主决策系统。     

运用神经网络技术建立容量计重模型

容量计重中船舱数量一直是国际贸易中收货人、发货人、码头、计量单位矛盾的焦点。本文提出一种根据容量计重过程中液深、温度建立容量计重模型的方法。通过应用神经网络的模糊处理功能,达到了预测船舱容量计重实际收货数的目的。为容量计重的研究提供了一种新的方法。     

神经网络在和谐警民关系评价体系中的应用

人工神经网络理论是基于模仿人类大脑的结构和功能,借鉴神经科学的基本成果而构成的一种信息处理系统,近年来在各领域得到迅速发展。在提出和谐警民关系评价体系的基础上,构建一个人工神经网络评价模型,来解决传统评价体系权重确定过程中人为影响及缺乏动态性这一弊端。通过使用矩阵试验进行仿真的实验结果表明,该算法运算速度快、自学习能力强、识别率和效率高,能弱化指标权重确定中人为因素的影响,从而实现了警民关系评价系统的智能化,比较科学、准确地评价了警民关系和谐程度。     

牛布氏杆菌间接ELISA检测方法的建立

采用原核表达并纯化的布氏杆菌周质蛋白BP26作为包被抗原,建立了检测牛布氏杆菌血清抗体的间接ELISA(iELISA)方法。用建立的iELISA方法对138份临床奶牛血清样本进行了检测,并与虎红平板凝集试验(RBPT)和套式PCR(nested-PCR)进行了比较。结果表明,所建立的iELISA与RBPT和nes-ted-PCR的符合率分别为97.82%和98.55%。尽管该方法的敏感性略低于nested-PCR,但用iELISA检测病牛血清的阳性率可达93.00%。该iELISA方法可作为一种有效的牛布氏杆菌病血清学诊断的备用方法。     

神经网络与专家系统集成

神经网络和专家系统是计算机人工智能应用的两大分支。目前，这两大分支的发展均表现出各自所存在的问题，如专家系统知识获取的“瓶颈”问题和神经网络知识表示的“黑箱结构”问题。如何将二者集成，是解决这一问题的一条途径。对目前现有集成系统进行总结归纳，可抽象出神经网络和专家系统的集成系统所应具有的模式、功能结构和模型结构，同时可发现一些有待进一步完善和解决的关键问题。     

夜间红外行人图像在可见光行人图像库的检索算法

本文旨在弥补夜间红外模式监控下行人图像与白天监控下行人图像间的模态差异和异构特性，较好实现多摄像头下红外人像与可见光人像数据间的检索和比对任务。设计一种局部参数共享的双路卷积神经网络模型，提取具有全局粗粒度和局部细粒度的两种人像特征，通过对两种特征分别进行特征度量，实现跨模态人像检索模型的训练和优化。结果表明，模型所提取的两种特征在测试数据集上具有较好的应用效果，准确率与目前主流算法相比具有竞争力。本研究能够服务视频侦查工作，提高现有的动态、静态人像比对的应用水平。     

人脸识别技术研究的两个新突破

国内外对人脸识别技术的研究虽已有100多年的历史，但至今仍有许多技术难题尚未被攻克。本文作者在人脸识别技术方面取得了一些新的研究成果：采用小波及分形理论分析人脸的关键特征，从而实现了海量人像的快速识别和查询；应用神经网络建模，建立颅面与脸面相对应的数学模型，从而解决了以往人像重建时嘴唇、鼻子、耳朵难以重建的技术难题。