基于蚁群算法的神经网络在企业资信评估中的应用

BP算法在资信评估中应用较为广泛,但有收敛速度慢、易于陷入局部极小点的缺点。提出一种新的企业资信评估模型,该模型将蚁群算法和神经网络结合起来,使其既具有神经网络的广泛映射能力,又有蚁群算法带来的高效率,全局收敛,分布式计算等特点。实验表明,基于蚁群算法的神经网络对企业资信评估有着良好的性能。

基于SOA的企业分布式系统的研究与应用

分析了现代企业IT系统的特点,指出需要引进一种更先进的系统架构以适应企业的业务重组和快速应变。在分析面向服务架构(SOA)的特点后,提出了面向服务架构的企业分布式系统结构,并使用该结构对一个J2EE平台的软件系统提出改进的方案。

蚁群算法在QoS中的应用

蚁群算法是一种基于蚁群系统原理,具有自组织能力的、新型的启发式的优化算法,为了研究QoS路由问题,本文利用蚁群算法探讨该算法在网络中的应用,在网络应用中QoS路由的任务是在网络中寻找一条路径,使其能够满足带宽、时延、时延抖动和费用的问题,本文就是探讨蚁群算法在QoS中的应用。