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本文介绍了多位在不同科研领域取得卓越成就的杰出人物，涵盖人工智能、神经网络、混沌控制、金融预测、脑科学等多个方向。他们来自中国、墨西哥、英国、日本等国家，拥有丰富的教育与研究背景，并在学术成果、技术创新和社会影响方面做出了重要贡献。通过他们的科研路径与成果展示，展现了现代科技发展的多元图景，激励更多人投身科学研究。

本文提出了一种用于金融数据模拟与预测的三角多项式高阶神经网络组模型（THONG），通过引入群论、三角函数神经元和高阶非线性建模能力，显著提升了对高频、不连续和复杂非线性金融数据的预测精度。文章详细介绍了THONG的三种核心模型（Model-0、Model-1、Model-2），并结合结构、权重、学习与核技术进行对比分析。实验结果表明，THONG在多个真实金融数据集上的预测误差远低于传统单模型方法，具备更高的准确性和应用潜力。未来将探索自动模型选择与跨领域扩展，以提升实用性与智能化水平。

本文研究了具有混合时间延迟和马尔可夫切换的随机高阶神经网络（HONNs）的全局指数稳定性问题。通过构建新的Lyapunov-Krasovskii泛函并采用线性矩阵不等式（LMI）方法，推导出保证系统在均方意义下全局指数稳定的充分条件，并通过数值示例验证了方法的有效性。文章还探讨了HONNs在复杂系统中的应用潜力，提出了未来研究方向，包括更复杂的动力学建模、自适应观测器设计、拓扑结构影响、混沌同步准则、自组织临界性分析及实际应用拓展，为HONNs在优化与安全通信等领域的深入应用提供了理论基础和技术路径。

本文探讨了高速光学高阶神经网络在金融与商业大数据趋势与模式挖掘中的应用。针对传统数据库搜索面临的铜互连瓶颈，提出了基于光学波导芯片和自由空间光学的技术解决方案。重点介绍了聚合物多模光波导互连的优势与设计进展，以及利用自由空间光学实现二维相关、卷积和全息高密度存储的方法。进一步阐述了光电高阶反馈神经网络（HOFNET）的工作机制，通过电子反馈增强非线性阶数，提升模式识别能力。最后展望了未来在时分复用、空间-角度复用及多层前馈网络方面的研究方向，展示了光学技术在高效数据处理与智能计算中的巨大潜力。

本文提出了一种新型的人工高阶神经网络拓扑结构——多项式核网络，通过引入非齐次多项式核的变体，建立了高阶神经网络与核机器之间的桥梁。该网络利用Sigmoid函数的高阶连接与核诱导特征空间的等价性，能够在结构风险最小化框架下系统地确定网络结构和权重。文章比较了基于二次规划（QP-SVR）和线性规划（LP-SVR）的训练算法，重点分析了二者在模型稀疏性、复杂度和学习效率方面的差异，表明LP-SVR在获得稀疏解方面具有明显优势。最后，展望了该网络在视觉模式识别等领域的应用潜力及在线训练算法的发展方向。

本文研究了人工高阶时滞神经网络的动力学特性，重点分析了二阶时滞BAM神经网络和脉冲高阶时变时滞BAM神经网络的稳定性与周期解问题。通过Lyapunov泛函、线性矩阵不等式（LMI）和脉冲微分不等式等数学工具，给出了系统平衡点全局指数稳定的充分条件；利用重合度理论和非奇异M-矩阵性质，建立了周期解存在性、全局吸引性和渐近稳定性的判别准则，并通过多个实例验证了理论结果的有效性。同时探讨了脉冲效应、激活函数特性及系统参数对动力学行为的影响，最后提出了未来在随机扰动、分叉混沌、同步与多稳定性等方面的研究方向。

本文深入解析了人工高阶神经网络（AHONN）的基础理论与结构演进，从生物神经元的数学建模出发，介绍了人工二阶神经单元（ASONU）及其学习算法，并通过XOR问题展示了其优越的分类能力。文章进一步探讨了高阶网络如AHONN、Sigma-Pi网络、脊多项式神经网络（RPNN）和抽头延迟线神经网络（TDLNN）在模式识别、函数逼近和时间序列预测中的应用。相比传统网络，这些高阶结构在减少参数数量的同时提升了泛化与逼近能力，尤其适用于商业与经济领域的复杂非线性建模问题。最后展望了未来在RBF网络、模糊系统及动态神经网

本文研究了大豆 - 豆油压榨价差的建模与交易策略，对比了传统回归分析、多层感知器（MLP）、循环神经网络（RNN）和高阶神经网络（HONN）在预测价差变化方面的表现。通过引入阈值过滤器和相关性过滤器优化交易决策，发现RNN模型在样本外预测中表现最佳，而HONN因训练速度快且性能稳定具有应用潜力。研究还强调了交易成本对高频交易策略的显著影响，并指出过滤器能有效提升风险调整后收益。结果表明，尽管复杂模型具备更强预测能力，但高交易成本可能限制其实际盈利能力，未来可进一步探索HONN及概率分布预测模型在金融时间序列

本研究探讨了首席执行官（CEO）任期与债务之间的关系，结合线性和非线性模型，特别是采用多项式高阶神经网络（PHONN）方法，分析政府和企业层面的长期债务数据。通过t检验、线性回归和HONN模型对比，发现CEO任期对多种类型长期债务具有显著影响，且非线性模型在拟合精度上优于线性模型约1%。研究还揭示了人口规模在其中的调节作用，并为未来在公共与私营部门的债务管理及模型拓展提供了方向。

本文介绍了自适应高阶神经网络（Adaptive HONN）模型及其在商业领域的应用。相比传统人工神经网络（ANN），自适应HONN通过引入可调参数的激活函数和高阶处理单元，在网络规模、训练速度和预测精度方面展现出显著优势。文章详细阐述了模型结构、学习算法，并通过澳大利亚税收收入、储备银行资产及汽车燃油经济性三个实际案例验证了其优越性能。结果表明，自适应HONN能以更少的隐藏单元实现更低的误差，具备广泛的应用前景。未来研究将聚焦于优化交叉验证方法、提升泛化能力并拓展至更多商业场景。

本文提出一种基于卡尔曼滤波训练的高阶神经网络（HONN）模型，用于电力负荷需求和电价的短期与中期预测。通过在加利福尼亚州和西班牙电力市场的实证分析，验证了该模型在预测精度和训练效率方面的优越性。相比传统的递归多层感知器（RMLP）和静态神经网络，HONN结构更紧凑、所需神经元更少、训练速度更快，且预测误差显著降低。文章详细介绍了模型架构、训练方法、数据处理策略及仿真结果，并讨论了实际应用中的数据质量、模型更新和不确定性分析等问题。未来研究方向包括拓展至更多电力市场、融合外部特征以及结合先进神经网络结构以进一

本文探讨了Pi-Sigma神经网络（PSNNs）和岭多项式神经网络（RPNNs）在金融时间序列预测中的应用。相较于传统多层感知器（MLP），PSNNs和RPNNs在收敛速度、预测精度和盈利能力方面表现出显著优势。RPNNs作为通用逼近器，结构规整、训练高效，在多种噪声金融信号下实现了最高年化回报率和最短训练周期。实验结果表明，这些高阶神经网络能有效捕捉金融市场非线性趋势，预测误差接近白高斯过程，具备良好稳定性。未来研究方向包括参数优化、引入循环连接及多指标综合评估，以进一步提升其在实际交易中的应用价值。

本文探讨了人工高阶神经网络（HONN）及其在时间序列预测中的应用，重点分析了多项式神经网络（PNN）在汇率和利率预测中的表现。针对欧元、英镑、日元的汇率数据以及美国联邦基金利率和5年期国债收益率，PNN模型展现出良好的预测精度和泛化能力。与传统神经网络相比，HONN能自主构建最优模型结构，有效避免过拟合。未来研究方向包括将HONN与遗传编程等进化方法结合，提出如GP-GMDH等新型混合算法，以进一步提升非线性时间序列建模能力。

本文探讨了广义相关高阶神经网络在金融时间序列预测中的应用，提出通过内积和外积相关降低网络复杂度并提升预测性能。研究涵盖股票价格与指数预测、银行间借贷风险利率收益率曲线预测，比较多种网络结构、训练算法及数据处理方式。结果表明，对角线求和与水平求和网络在长期预测中表现优异，而无隐藏层一阶网络适用于短期预测。结合平稳化处理与合适滞后长度，可显著降低误差。文章还总结了不同场景下的最优网络选择，并提出了未来研究方向。

本文提出了一种新型的递归Pi-sigma神经网络（RPSN），用于金融时间序列的一步预测，特别是在美元对多种外币汇率预测中表现出色。该网络结合了高阶多项式交互与递归结构的优势，具有结构简单、训练快速、收敛速度快、计算复杂度低等特点。通过与SLRNN、SOSLRNN、PSNN和MLP等模型对比，RPSN在信噪比（SNR）和平均相对方差（ARV）指标上均取得更优性能。文章还分析了其作为NARMAX模型的学习能力，并探讨了未来在自动拓扑优化、数据转换和交易策略构建中的应用潜力。

本文提出并研究了一种用于金融时间序列预测的新型人工高阶管道循环神经网络（SOPRNN）。通过引入二阶项和模块化管道结构，SOPRNN能够有效捕捉金融数据的非线性与非平稳特性。实验结果表明，该模型在美元兑英镑、加元、日元和瑞士法郎的汇率一步预测中，性能优于传统PRNN、MLP、SLRNN及线性AR模型，显著提升了预测精度与稳定性。文章还探讨了未来在混合架构、遗传算法优化和多步预测等方面的研究方向。

本文介绍了超高频三角高阶神经网络（UTHONN）在时间序列数据分析中的应用，重点研究了UCSHONN、UCCHONN和USSHONN三种模型的结构与学习算法。通过与传统PHONN、THONN及均衡实际汇率（ERER）模型的对比实验，验证了UTHONN在汇率和CPI等高频非平稳数据建模中的优越性，误差可降至0.0000%。文章展示了其在日元兑美元汇率、美国和日本CPI预测中的成功应用，并提出了未来在模型自动选择、不连续函数逼近等方面的研究方向。

本文探讨了高阶神经网络（HONNs）在股票指数建模与预测中的应用，对比了传统人工神经网络与HONNs在处理非线性、高频金融时间序列数据方面的性能差异。文章介绍了HONNs的结构优势，如捕捉高阶相关性和提供可解释性，并结合禁忌搜索和PSO算法优化模型参数。提出了一种动态决策模型，能自动调整分析窗口大小以适应市场变化，充分利用历史数据。通过苹果、IBM和戴尔等股票数据验证，HONNs动态模型显著优于传统静态模型。此外，文章还探讨了预测组合方法及未来在经济、天气、生物医学等领域的时间序列预测应用前景。

本文提出了一种基于高阶灵活神经树（HOFNT）的外汇汇率预测模型，结合语法引导的遗传编程（GGGP）和基因表达编程（GEP）优化网络结构，并利用粒子群优化（PSO）算法调整参数。HOFNT通过树形编码自动设计网络架构、灵活选择输入变量并使用可调激活函数，提升了预测性能。实验结果表明，该方法在美元兑欧元、英镑和日元的汇率预测中优于传统人工神经网络模型，尤其在NMSE、MAE和方向对称性等指标上表现优异。未来研究将探索集成方法及更高效的优化算法以进一步提升预测精度。

本文探讨了在计算经济学与金融学中应用高阶神经网络（HONN）与近似动态规划（ADP）的前沿方法。通过分析马尔可夫决策过程、贝尔曼方程和强化学习算法如Q学习与启发式动态规划（HDP），文章展示了如何利用自适应批评设计（ACD）将复杂决策问题转化为监督学习任务。结合遗传算法、多层感知器和ART神经网络等技术，研究者可更真实地模拟代理行为与认知过程。文中还介绍了在股票市场模拟和外汇预测中的实际应用，并强调了跨学科合作与先进计算模型在未来研究中的重要性。

本文提出了一种结合高阶神经网络（HONN）和贝叶斯网络（BN）的自动化技术，用于股票收益预测中预测变量的选择。该方法通过自上而下的HONN模型计算候选变量的信息信用值，筛选出可能的预测变量；再利用自下而上的BN模型构建变量间关系，形成验证集以验证并优化所选变量，有效克服了传统手动选择中的主观性和计算复杂性问题。实验结果表明，该技术能准确识别与股票收益相关的变量，具备较强的抗噪声能力和预测可靠性，为金融预测提供了科学、高效的工具。

本文研究基于贝叶斯置信度度量的高阶神经网络（HONN）在欧元/美元汇率预测中的应用。相比传统的多层感知器（MLP），HONN通过减少自由权重数量，缓解了过拟合和局部最优问题，同时保持较强的非线性建模能力。实验结果表明，HONN在年化回报率、最大回撤和夏普比率等指标上优于MLP、ARMA和简单策略。引入贝叶斯置信度度量后，多变量HONN的收益进一步提升1-2%。文章还分析了不同网络输出分布对置信度效果的影响，并提出了未来在HONN架构优化和概率分布预测方向的研究展望。

本文探讨了高阶人工神经网络（HONNs）在非线性数据建模中的优势，对比传统SAS NLIN方法，HONNs具有自动选择初始系数、始终收敛、更高准确性的特点。文章介绍了HONNs的模型结构、学习算法及多种类型（如PHONN、THONN、UCSHONN等），并通过多个实际数据集（如美国人口增长、汇率、CPI）验证其优越性。未来研究方向包括构建更多HONN模型、开发自适应模型与软件包，推动其在经济与商业领域的广泛应用。

本文探讨了高阶神经网络（HONNs）在经济与金融领域的应用及其相较于传统人工神经网络（ANNs）和SAS非线性（NLIN）程序的优势。HONNs具有可解释性强、自动选择初始系数、收敛速度快和处理复杂数据能力强等特点，在汇率预测、股票收益预测、电力负荷预测等多个场景中表现出优越性能。文章还介绍了HONNs的多种模型结构、训练方法及未来发展趋势，指出其在多领域融合、模型创新和硬件结合方面的广阔前景，是数据分析与预测领域的重要新兴技术。

本文综述了高阶人工神经网络（HONN）在经济、时间序列和商业领域的广泛应用及其发展。HONN凭借强大的非线性处理能力、灵活的架构设计和高效的预测性能，在汇率与股票预测、金融时间序列建模、电力负荷与电价预测等方面展现出显著优势。文章介绍了多种HONN模型，如高阶灵活神经树、递归Pi-sigma网络、广义相关高阶网络等，并探讨了其在不同场景中的应用效果。同时，分析了HONN的技术发展趋势，包括与其他前沿技术的融合、模型结构优化及复杂环境适应能力提升，展望了其在医疗、交通、环境等领域的拓展潜力，并指出了计算资源、