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本发明公开了一种基于SSA和RBF神经网络模型的电离层预测方法，涉及电离层TEC预测技术领域，所述方法包括：获取目标区域中的TEC原始序列；通过奇异谱分析法对电离层TEC原始序列进行去噪分析；将去噪后的TEC数据序列作为输入对RBF神经网络模型进行训练；用训练好的RBF神经网络模型进行电离层TEC序列的预测，并输出预测值。在本发明通过将奇异谱分析法对TEC序列中主要特征分量及多余噪声信息进行提取分析，为进一步进行建模处理提供高精度数据源，另外还通过RBF神经网络模型对TEC序列进行预测研究，并且以IGS中心发布的参考值作为实验对比值，使得本发明的方法在电离层TEC预测上精度更高。

本发明提出了一种基于人工神经网络的在线社交网络信息传播与舆情演化综合分析方法，包括如下步骤：S1，获取在线社交网络信息，形成社交网络信息数据库，通过信息传播神经元模型进行社交网络信息的建立以及传递；S2，将建立和传递之后的社交网络信息通过信息传播神经网络模型所设定的参数进行传递输出；S3，通过信息传播神经网络模型传递的社交网络信息通过正向传播过程进行信息演化，从而构建社交网络信息发展趋势；S4，构建完成社交网络信息之后，通过神经网络逆向传递舆情差值，以修正各神经元所持观点值，从而提高社交网络信息准确度。

本发明涉及神经突触网络技术领域，特指一种具有记忆功能的神经突触网络。根据电容充放电存储信息的原理，给晶体管施加电压，使晶体管导通对电路中的电容进行充电，并通过对该种晶体管进行n×n阵列形式排布，形成具有记忆功能的神经突触网络。其中利用氧化钨作为薄膜晶体管的栅介质层，IZO作为沟道层实现双电层突触晶体管的制作。对双电层突触晶体管进行n×n阵列形式排布，通过电路连接形成具有记忆功能的神经突触网络。