混沌神经网络建模及仿真应用研究

简要的介绍了混沌神经网络的基本理论,对混沌神经网络与非线性建模问题进行了分析.以船舶发电机这一大型非线性系统为例,对其进行混沌神经网络仿真建模研究,提出了用混沌神经网络仿真建模的一般思路和方法.结果显示,将混沌神经网络应用于大型非线性系统的仿真建模是十分成功的.

船舶大功率发电机混沌神经网络建模

在分析和研究了Aihara神经元混沌特性的基础上,建立了基于Aihara混沌神经元的Elman局部递归混沌神经网络(CNN),神经元引入混沌特性后增强了神经网络对非线性映射的全局逼近能力。在船舶大功率同步发电机建模中,以船用柴油机输出转矩功率和发电机输入励磁电流作为CNN建模与辨识的输入参数;以发电机的输出频率、发电机端电压和输出电流作为CNN建模与辨识的输出参数;采用有导师学习方式,运用基于BP的动态训练方法,最终完成了船舶大功率发电机的动态建模。与其它的ANN建模相比较,用CNN建立的模型的隐层神经元数量少,系统的泛化能力强。

关于券商数字化转型的思考

数字化有助于促进券商转型升级,实现创新设计和智能化。随着互联网时代的到来,云计算、大数据、人工智能等技术兴起,不断推动着数字业务蓬勃发展,传统的业务模式开始往信息化方向发展,各行各业都在向数字化转型。近几年社会生产方式、生活方式和治理方式加速变革,券商开始重视信息技术改革,强调数字技术与实体业务的融合,大力开展数字化转型工作。大势所趋下,数字化转型已成为券商的战略重点,本文就券商数字化转型面临的挑战进行了思考,并提出一些可行建议。

券商业务“数字化”的核心价值

本文将从数据分析、异常检测以及风险评估三个方面来阐述实现券商业务“数字化”的核心价值,并以券商经纪业务为例,展示实现“数字化”后的具体意义。随着互联网时代的到来,各行各业都在发生业务转型,传统的业务模式开始往信息化方向发展。尤其近几年云计算、大数据等技术的成熟,券商行业开始重视信息技术改革,强调业务与科技的融合,大力开展“数字化”转型工作。