简介:审计作为市场经济的自我约束机制,在经济发展中有着不可或缺的责任.本文利用随机网络技术进行分析,旨在设计出高效率的审计活动方案.首先,利用PERT技术建立了确定型的审计活动模型,在此基础上给出了时间一资源优化下的最优人员分配方案;其次,利用GERT技术建立了随机型的审计活动模型,引入矩母函数和梅森公式进行GERT解析求解求出所需的工期等指标,同时采用蒙特卡罗模拟求解验证解析求解的准确性,为审计活动的工期控制提供了理论依据.最后对于工作时间确定的GERT模型,结合PERT和GERT两种技术对其进行简化分析,从而得到了时间一资源优化下的最优人员分配方案.
简介:本文通过构造Lyapunov函数和利用不等式分析技巧,研究了具有时滞的细胞神经网络的稳定性,给出了与时滞无关的网络渐近稳定的充分判据,该判据可用于时滞细胞神经网络的设计与检验,有重要的理论意义与应用价值。
简介:介绍一些网络聚类算法及其基本原理,简述了其在生物信息学的应用。本文不是网络聚类算法的全面综述,只介绍这些网络聚类算法的基本思路,体会其数学建模的基本思想。
简介:以卷积神经网络为代表的深度学习算法在医学影像分析领域正引起广泛美注,并取得了令人惊叹的进步。为了进一步提高卷积神经网络在计算机辅助筛查肺结节应用的准确率,本文设计了2种改良的深度卷积神经网络,这些改进加快了神经网络的训练速度.有效地防止了算法的过拟合。相比只采用二维卷积核的其他检测模型,该模型能够有效地学习到CT影像三维重建后的图像特征。通过实验,改进的检测模型在LUNAl6数据集上的准确率明显好于其他模型,这种网络结构也可用于医学影像领域中其他三维图像的检测场景。最后,构建了一套适用于远程医疗的“计算机辅助肺癌筛查与诊断系统”,该系统能够自动检测出CT影像中肺结节,并给出结节的良恶性概率评估。通过该系统的应用,可以有效缓解放射科医生超高的劳动强度,提高阀片效率,服务更多患者;减少漏诊和误诊发生的次数,有助于提高肺结节的诊断准确率;从而促进我国肺癌早筛工作的推广。