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基于混合PSO-BP神经网络的水质评价模型
货物流通过程中，目前流行的车辆调度方式——基于简单的神经网络模型设计，造成运输成本的浪费。提出了一种基于改进神经网络的非满载车辆路线优化挖掘模型，来解决运输过程中的非满载车辆调度优化问题。改进的模型通
为降低模型预测控制优化问题的计算复杂度，以时滞系统的模型预测控制问题作为研究对象，利用神经网络动态平衡点与优化问题解相对应的特点，提出一种基于广义投影神经网络的模型预测控制优化算法。首先将模型预测控制
通过人工神经网络算法与参数灵敏度分析的结合，找到了一种新的工程系统功能模拟和变化分析方法。神经网络可以有效地解决复杂、非线性系统的功能模拟问题，其传递函数的可微性为参数灵敏度矩阵的求解提供了保证，从而
为进一步提高量子神经网络的性能，结合目前神经网络机理的研究进展，提出了一种基于量子门组的量子神经元模型，建立了量子门组量子神经网络（QuantumGateSetNeuralNetwork，QGSNN）
基于免疫神经网络的纺丝过程双向智能优化模型,梁霄,丁永生,基于人工免疫机制增强的神经网络优化模型,提出了一种双向纺丝工艺建模和智能优化方法及其专家系统,通过对大量生产数据进行处理
针对现有用户兴趣预测模型未考虑邻居节点影响、长期兴趣与短期兴趣的区分等不足，提出一种基于RBF神经网络的微博用户兴趣预测模型，增强微博兴趣预测准确度，提高商品与服务推荐效率。该模型将用户兴趣分成长期兴
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道路交通事故是道路交通安全水平的具体体现，为使预测数据更科学地为交通管理系统提供决策。提出建立基于LSTM（LongShort-TermMemory）神经网络的交通事故模型，训练交通事故相关的数据，对
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