Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
Dow Jones Cbn China 600 Inde is a measure of an indicator of the stock which China's domestic investors can invest in. Through the prediction of the Dow Jones Cbn China 600 Inde, we can predict the future development trend of China's Stock Market. In this paper, we established prediction models based on "most updated" GM(1,1) model and grey dynamic neutral network. The Dow Jones Cbn China...
This paper applies DEA model to a sample of 58 power plate listed companies in the securities market in China in 2008, with a view to identifying the financial risk companies and non-financial risk companies, instead of using ST in the past. Then, after comparing logit regression model and neural network LVQ in predicting the company financial risks, the conclusion was drawn that neural network LVQ...
Based on the neural network theory, this paper proposes the neural network model to solve the surrounding rock displacement prediction of nonlinear problems. This model combines the advantages of wavelet time-frequency analysis and neural network self-learning. The studies had shown that the wavelet neural network had higher prediction accuracy. In addition, it could better reveal the changes of displacement...
This paper presents an efficient indoor-outdoor scene classification algorithm based on neural network learning. To facilitate the hardware implementation, efficient image (composite) feature extraction based on image color, entropy, DCT coefficients, and edge orientation was developed. The trained scene classifiers demonstrate robust performance.
In this paper, the global exponential stability is investigated for the Cohen-Grossberg neural networks with time-varying delay. By using the appropriate Lyapunov-Krasovskii functional and equivalent descriptor form of the considered system, an LMI-based delay-dependent sufficient condition is obtained to guarantee the exponential stability of the addressed neural networks, which can be checked readily...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.