以管理营造企业持久的竞争优势

阐述宁沪公司在企业发展过程中所取得的成就、积累的丰富经验以及在运营中存在的一些弊端；全面引入竞争机制，积极稳妥实施资本运作，化解发展瓶颈；提出从公司管理、道路管理、人才资源开发管理等方面为宁沪公司营造后续竞争发展优势。     

利用RBF神经网络预测和消弱低频无线电导航定位误差

由于诸多因素的影响，导致了低频无线电导航系统的定位误差和GPS卫星导航系统的定位误差之间存在较大的差距，拟采用径向基函数（RBF）网络来预测电波传播误差，以期达到修正现有低频无线电导航系统定位误差的目的，从而进一步提高低频无线电导航定位的精度。     

基于退火策略的混沌神经网络在解KTSP问题中的应用

研究优化求解多路TSP问题(KTSP)。首先求出将KTSP转化成TSP的换位矩阵，然后用基于退火策略的混沌神经网络(ACNN)模型求解KTSP。仿真结果表明算法是有效的。     

竞争情报与修船经营

当前国际市场竞争由效率竞争转向战略竞争 ,而竞争情报的质量将直接影响战略方针的确定与实施。在我国的修船行业中 ,竞争情报能帮助经营者清醒地了解到当前竞争形势变化 ,并预测未来趋势 ,增强我们的竞争优势     

BP神经网络预测船体焊接变形

实现无余量造船的重要前提是准确预测船体结构的焊接变形,从而满足造船精度要求。由于焊接变形的起因以及现场工作环境非常复杂,几种回归公式难以完全覆盖所有范围。为此,本文应用C 语言实现BP神经网络学习算法,来预测船体构件焊接横向变形和角变形。     

MIMD机器上流水化BP算法的实现

神经网络训练过程中的高昂计算代价是有待克服的一个主要困难，作者把前馈多层神经网络的相继各层盾做流水线的相继步骤，从而提出了一个在ＭＩＭＤ机器上实现的并行ＢＰ算法来提高误差反传递算法的效率，文章的最后，对ＢＰ算法的并行实现进行了分析，理论分析结果显示，多种神经网络结构都可有效地并行化。     

前馈神经网络在求解N—皇后问题中的应用

采用前馈神经网络求解Ｎ－皇后问题，并用变学习因子的快速学习算法解决局部极小化夷了几组搜索结果。     

长江三角洲港口过度竞争的分析及对策

<正>一、长江三角洲地区港口竞争现状伴随着全球经济和贸易的一体化发展,作为世界物流的最主要形式的集装箱运输也快速增长。在我国,尤其在长江三角洲地区,近几年来集装箱港口的发展十分迅速,各港口之间展开争夺腹地集装箱货源的激烈竞争。自1990年以来,长江三角洲所有港口的集装箱吞吐量年     

振龙电池：谋“天下”显实力

面对不断涌入的企业和竞争日益加剧竞争的残酷现实,作为一家诞生于“蓄电池之乡”的浙江长兴县——浙江振龙电源有限公司,从“龙行天下”的广告词里可以看出其雄心勃勃的经营战略:打造国内