简介：摘要在电子商务不断发展的背景下，网络财务会计的地位也逐渐提高，开始在多个领域中得到应用，使行业发展过程变得更加流畅。电子商务是构建在电子工具和计算机网络的基础上发展形成的贸易活动。网络财务会计的存在，也是适应时代发展而催生的新领域，从这个角度来看是电子商务得以发展的重要支点。与电子商务相比，网络财务会计更加依赖于计算机网络，这是构建在网络环境下的计算机信息体系。

简介：采用Crowbar回路构建导轨炮电源网络,并与串联增强型导轨炮模型一起进行了仿真,通过仿真,分析了Crowbar电源网络与导轨炮参数的匹配特性,包括单个回路参数、Crow-bar回路数量、纹波系数对导轨炮负载驱动电流和系统能量转移效率的影响.

简介：P2P网络借贷作为电子商务在金融领域的延伸与应用，近年来得到广大学者的关注．但是目前的理论研究中，鲜有从投资者信息挖掘的角度进行投资决策分析．本文提出一个新颖的方法，即投资者构成分析方法，通过分析贷款的众多投资者信息遴选出最有价值的投资，辅助投资者进行投资决策．首先从投资者的历史投资收益率、风险偏好以及投资经验三个维度构建投资者档案（investorprofile），进而基于投资者档案构建投资者构成分析模型，最后通过美国最大的在线网络借贷网站Prosper的数据，对本文提出的构想及模型进行了实证研究．实验结果表明本文提出的利用投资者构成分析的方法辅助投资者进行投资决策是可行的，文中构建的模型表现出良好的预测能力，能够有效地筛选出有价值的投资．

简介：在干扰大的外界环境中,传统滤波法对组合导航系统进行状态估计的精度难以满足要求,为此提出了引入Elman神经网络.描述了它的状态估计的设计方法,对如何获取训练样本及网络的训练算法给予了详细的介绍,并把优化后的算法与原有方法进行仿真对比.最后以INS/GPS组合导航系统为例,分别用传统滤波法与Elman神经网络法进行状态估计.仿真结果证明了该法的有效性和实用性.

简介：分析了大型城市公交网络的特点,为满足乘客出行时各种不同的需求,综合考虑换乘次数、出行时间与乘车费用等多种不同因素,通过构造线路与站点、站点与站点的连接矩阵,结合矩阵算法与搜索算法的优点,提出了一种分类多目标优化搜索算法.该算法搜索时间较短,能够生成多条备选路径供出行者选择,能基本满足自主查询计算机系统的需要.

简介：文章分析了传统BP学习方法的缺陷，给出了一种改进的学习方法，并用非线性函数tg△x和(e^△x-1)代替传统的线性函数△x进行网络学习和参数调整．仿真表明，该算法能有效克服网络陷入局部极小的困境，并大大提高收敛速度．

简介：借助CPM网络计划进行工序机动时间特性研究是对项目进度进行科学管理的基础。针对项目进度中，若某工序的结束时间从最早结束时间开始一直推迟，其后继工序的机动时间是否会一直受其影响的问题，利用工序机动时间已有的概念和性质，提出路线机动时间和路线自由时差的概念，并借助这两个概念进行工序机动时间守恒性分析，得出某工序的后继工序的机动时间会在该工序的结束时间推迟到一定值后达到恒定值，不再随该工序结束时间的推迟而变化的结论，进而给出工序机动时间守恒性的充分条件，以及计算工序机动时问恒定值的方法。最后，通过应用举例进行具体分析和阐述。

简介：摘要随着信息技术、自动化技术的发展和人们用电需求的日益增长，电力系统自动化建设不断加快，电力通信安全形势有所恶化，电网建设的标准和配网通信网络安全面临新的挑战。本文简要概述了配电网自动化通信系统中的网络安全管理问题，从影响信息安全的各种因素入手，探讨了一些应对措施。

简介：本文运用主方程等方法给出随机和择优混合演化网络模型稳态度分布存在性的严格证明,并推导度分布的表达式,进而得知该混合演化网络为无标度网络.

简介：本文提出了一种新的离散网络平衡设计二层规划模型，模型同时考虑了新增路段及已有路段的扩容，而且允许不同等级的扩容选择。模型求解中，上层采用粒子群算法，而下层则采用本文作者提出的仿射尺度内点算法。数值计算结果显示，本文构建的算法能够快速有效地求解这类新的网络平衡设计二层规划模型。

简介：

简介：研究具有时滞的细胞神经网络的稳定性问题，通过构造合适的Lyapunov函数及不等式分析技巧，给出了时滞细胞神经网络全局稳定的新的充分判据，这些结论推广了已知文献中的结果。

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。

简介：本文针对某型陀螺启动特性进行了试验研究，在陀螺启动漂移特性试验数据基础上，用神经网络建立了启动漂移速率温度的非线性模型，并对模型进行了检验，证实了神经网络的有效性

简介：考虑一个受控制的交通网络,一类用户属于领导者,按照系统最优原则选择出行路径;另一类用户属于跟随者且具有不完全信息,按照Logit型随机用户平衡原则选择出行路径.建立了描述这种Stackelberg博弈下的混合平衡出行行为的变分不等式模型,给出了满足此种混合平衡的交通网络的效率损失上界,结果表明,效率损失上界与被研究的交通网络拓扑结构,交通需求及控制系数有关.

简介：本文利用复杂网络理论，采用无标度网络模拟现实的组织模型，并研究知识在这个模型中的传播演化问题。通过模拟发现：知识在组织内的传播，首先和知识传播成功的概率有关，成功传播的概率越高．知识越容易扩充到整个组织系统，但随着时间的延续，系统拥有知识的人趋近于某一确定值；其次知识在传播速度上明显表现出钟状形态，开始传播速度较低，然后传播速度逐渐加快，达到最大值，最后逐渐下降；第三组织规模对知识传播周期基本没有影响。第四当组织内存在拒绝学习知识者，则知识在系统内传播速度将大幅下降，所需周期增加明显；第五考虑知识拥有者因遗忘而退化和知识抗拒者因观念转变而进化的情景，发现遗忘对组织的传播速度的不利影响要超过进化带来的有利影响，因此组织要重点用好知识拥有者，在使用中强化知识记忆，防止知识遗忘。

简介：研究了神经网络对课堂教学质量进行综合评估的原理、方法和过程,并成功地应用于实际中,结果表明该方法简洁,准确,并能克服各种人为因素.

简介：基于等级特征与可变信息板（VMS）研究了交叉巢式Logit（CNL）模型及网络交通流分配。综合幂函数与指数函数表示方法给出新的信息效用衰减因子,结合道路等级特征表示VMS对车流的影响系数及CNL模型的分配系数;给出等级结构道路网络的随机用户均衡条件下的交叉巢式Logit路径选择模型及其等价数学规划,并设计网络流分配算法。通过实例网络的计算与分析,得到一些有意义的结论：等级结构越显著的路网总出行时间费用越低且其分散参数（θ）弹性绝对值越大;对具有较强随机性的实际路网,若增加一定的确定性则节省更多网络总出行时间;道路网络中设置了VMS时总出行时间受分散参数的影响更小。

简介：研究了对于三车道的高速公路,自动驾驶汽车对混合交通流的通行能力及安全性的影响。引入变道欲望值、连续刹车率、空间速度方差和时间速度方差的概念,基于交通流元胞自动机模型,针对手动和自动驾驶2种汽车,建立了单向三车道的加减速和换道规则。选取6个评价参数,针对三车道模型,研究了随着自动驾驶汽车比例的增加,车道平均速度、平均速度的方差、交通密度、连续刹车率以及变道次数的变化情况。实验结果表明：在通行能力方面,当自动驾驶汽车的比例持续增加时,整个车道的平均速度、交通密度显著增加,从而大大提高了此交通网路中的通行能力;同时空间速度方差和时间速度方差会显著减少,说明整个交通流的平稳性增加了。在安全表现方面,当自动驾驶汽车的比例持续增加时,整个交通网路中的连续刹车率、变道次数先逐渐增加,然后逐渐减少,从而很好地刻画了安全性。最后分析了模型的优缺点,并指出了改进的方向。