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基于神经网络模型的企业信用评级研究
信用风险对金融市场危害最大。因此建立一个准确、高效的预测模型，对企业信用风险进行评估。目前使用的模型或方法不足以反映出影响企业信用诸多因素之间的非线性关系。而神经网络技术是一种自然的非线性建模过程，能从大量复杂数据中发现规律，这一特点恰好适用于信用评估领域，具有一定的可行性。 信用风险神经网络模型信用评级一、企业信用评级概述
基于BP神经网络的整流电路的故障诊断
摘 要：新型电力电子产品的不断呈现以及对系统各类品质要求的日益增加，使得电力电子电路的在线故障诊断必然成为一个急需解决的问题。针对这一问题，采用Matlab仿真软件建立仿真模型，获取输出电压ud，并用傅里叶分析法提取出直流分量、基波幅值、二次谐波以及三次谐波幅值。将其归一化后输入到BP网络中，获取具有编码特征的6个数字，从而确