基于改进QPSO算法的双陷波超宽带天线建模

为了提高超宽带(UWB)天线的建模精度,提出一种基于改进的量子粒子群优化(QPSO)算法优化神经网络的建模方法。在QPSO算法中引入维数搜索策略,优化粒子组成,改善QPSO算法易陷入局部最优和全局收敛速度慢等问题;采用Elman神经网络作为基础神经网络,通过改变Elman神经网络的拓扑结构并引入自反馈增益因子,提高其泛化能力,用改进后的QPSO算法优化神经网络的权值阈值,提高模型的预测精度。将该模型用于一种UWB陷波的天线建模中,对天线的电参数进行仿真建模,实验结果表明:该建模方法平均绝对误差减小98.25%,运行时间减少34.81%,具有更高的预测精度和更快的收敛速度。

商业银行校园信用卡发展现状及其转型策略研究

本文从校园信用卡的发展历程出发,重点分析了商业银行校园信用卡发放力度减小及其规模收缩的主客观因素:数字移动支付强势冲击、大学生消费约束力不强、第三方支付本身的特性、大学生信用卡政策的出台。本文通过样本调查校园信用卡使用情况并结合校园消费现状,提出从融合金融科技、精细化学生客户群体管理、整合新型业务三个方向来促进校园信用卡的转型升级。