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[期刊] 全球教育展望
[作者]
周加仙 杨韶光
功能磁共振技术使得人们可以无创地看到人类学习过程中大脑的活动。借助这一技术及人类基因组研究的进展,认知神经科学大师波斯纳(MichaelI.Posner)从遗传与影像等多方面对注意的神经网络及个体差异做了大量研究。这些研究揭示了注意的三个网络:警觉网络、定向网络、执行控制网络,这些网络受到遗传与经验的相互影响。在教育中培养儿童的注意力对于学校学科的学习具有重要的作用。
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
谢小璐
上海银行间同业拆放利率(Shibor)的推出是中国利率市场化重要的一步。在阐述了Shibor的背景、功能以及对经济发展的重大意义之后,分别建立了小波神经网络和回归时间序列组合模型对2周品种Shibor进行预测对比分析,研究结果表明,小波神经网络的拟合和预测精度较高,具有一定的科学性和实用性。
[期刊] 现代管理科学
[作者]
戴桂洪
波斯纳是美国 20 世纪 70 年代以来最杰出的法律经济学家之一,其经济分析法学就是尝试运用经济学的 原理和方法来分析法律的问题,并试图说明何种制度安排或者何种法律处理会使得资源配置的效益最大化。经济分析法学适应了资本主义国家广泛干预社会经济生活的需要,被称为“西方第四大法学”。波斯纳学说对我国的法学研究和法 律制度建设具有重要的启迪意义。
关键词：
波斯纳 经济分析法学 地位和影响 启示
[期刊] 全球教育展望
[作者]
吕长生
美国课程理论专家波斯纳在20世纪70年代中期,在对学科结构理论存在的不足、已有课程结构相关研究以及课程定义进行深度分析的基础上,建构了基于预期学习结果的课程结构体系。在这一体系中,课程结构的广度体现的是课程要素结构化的公有性和时间性;课程结构的深度主要解决的是课程结构的序列化原则问题。深入分析波斯纳基于预期学习结果的课程结构思想,对当前我国课程结构研究具有重要的启示意义。
关键词：
波斯纳 课程结构 预期学习结果 序列化
[期刊] 预测
[作者]
文新辉 牛明洁
1 引言在科学技术和社会高速发展的今天,愈来愈多的问题,具有系统的复杂性、时变性和模糊性的特点,这就使得利用传统的预测方法解决这类问题十分困难。1987年,Lapedes和Farber首先应用神经网络进行预测,开创了神经网络预测方法的历史。目前,在范围广泛的商贸信息交流中,神经网络技术可以解决用传统方法不能解决的问题。例如Varfis和Versino运用神经网络解决经济时间序列预测问题,White利用神经网络进行IBM公司每日库存占用资金率的预测,都得到了很好的效果,节约了大量的资金。人们
[期刊] 情报学报
[作者]
尹锋 林亚平
人工神经网络是一门近年来得到迅速发展的理论，它是人工智能的重要分支学科。本文从分析神经网络的基本特征和信息处理能力以及情报业务问题入手，论述了情报神经网络的设计原理与方法，提出了情报神经网络模型，并以存贮检索和文献自动分词为例，阐述了情报神经网络的设计与应用等基本问题、作者希望在情报科学领域引入神经网络技术，以加速情报业务的智能化、自动化进程。
关键词：
神经网络,情报科学,计算机应用
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
张新红
本文首先讨论了证券市场的各种影响因素,然后运用小波神经网络模型的非线性映射能力、模式识别能力和强容错性,提出了一种基于小波神经网络的证券市场预测的通用模型。
关键词：
证券市场 预测模型 小波网络
[期刊] 当代财经
[作者]
黄志刚 郑国忠
汇率波动弹性空间是有管理的浮动汇率制或中间汇率制的管理核心,因此,如何确定或测度汇率波动弹性空间就成为科学管理汇率波动的关键问题。实证结果表明:实际汇率波动指标(ESERV)是测度汇率波动弹性空间的良好选择;基于GABP神经网络模型的测度方法也要优于基于调整型EWMA模型方法。应用新测度方法的实证结果还表明,截止2012年1月,人民币汇率波动弹性空间已经变为1%;其政策含义是,自2012年1月底始,人民币汇率日均波幅0.5%的限制应放宽至1%。
[期刊] 统计与决策
[作者]
胡俊胜,肖冬荣,夏景明
本文通过小波变换和神经网络的结合,建立了相应的小波神经网络经济预测模型。该模型克服了传统时间序列预测模型只能进行线性预测,避免了一些BP神经网络的固有缺陷。
关键词：
小波 神经网络 精确 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
高艺晋 童纪新 代杰
国际原油价格具有复杂波动性与高度非线性的特点,为了更加准确地刻画国际油价走势,文章运用独立成分分析(ICA)方法对初始数据进行预处理,重构得到市场突发影响项、石油供给能力和常规需求三种隐含影响因素,将所得结果作为小波神经网络(WNN)的预处理数据,构建了ICA-WNN预测模型。数值预测的结果表明相比于传统BP模型和PCA-WNN模型,ICA-WNN模型能够准确判断油价的方向性走势,并且预测精度更高,可解释性更强,是一种更优化的油价预测模型。
[期刊] 投资研究
[作者]
戴念念 陈小伟
本文在传统CAPM的基础上,引入了一个高阶的CAPM。借助小波神经网络在非线性函数逼近方面的优势,使用上海证券交易所股票数据分别对二阶至四阶CAPM进行了实证分析。最终的研究结果表明:就上海股市而言,12只大盘股组合已经能够有效分散非系统风险,而12只小盘股不能充分化解非系统风险,存在所谓的"规模效应";训练后的网络预测显示,高阶CAPM无论是在预测精度还是预测稳定性上都要明显优于传统的CAPM,在一个非系统风险得到充分分散的证券组合中,加入三阶矩的CAPM已经能够比较准确地把握风险资产的市场定价。
关键词：
小波网络 高阶矩 CAPM
[期刊] 中国农业科学
[作者]
曹乐平 温芝元 陈理渊
【目的】研究涟红温州蜜柑pH的机器视觉检测及影响检测精度的因素。【方法】对机器视觉系统采集的柑橘图像进行图像裁切、RGB空间至HSI空间的转换和差值法去图像背景,用色调H和饱和度S为输入,建立小波神经网络柑橘pH预测模型,无损检测柑橘pH。【结果】30个测试样本的检测结果表明,预测偏差最大值为9.95%、偏差最小值为-3.6%、平均偏差为0.8%、标准偏差为2.95%,pH±0.1精度内的正确识别率为80%,pH±0.2精度内的正确识别率为93.33%。【结论】涟红温州蜜柑pH与果皮色泽之间具有相关性,可用机器视觉检测其pH。但进一步提高预测精度,首先须在图像处理环节上去除各种虫斑与病斑的影响...
关键词：
柑橘 pH 小波神经网络 图像处理
[期刊] 统计与决策
[作者]
范丽伟 代杰 尹俊超
为了提高油价预测的精度,文章运用主成分分析(PCA)的方法对初始数据进行预处理,同时将小波分析与BP神经网络结合构建小波神经网络(WNN),由此得到PCA-WNN预测模型。数值实验的结果表明,相比于传统BP模型和PCA-BP模型,PCA-WNN模型的预测精度更高,稳定性更好,泛化能力更强,是一种更出众的油价预测方法。
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