概率神经网络在财务预警实证中的应用

建立切合企业实际的财务预警系统,具有降低企业经营风险、投资风险以及防范金融危机的积极作用.在充分考察财务困境研究领域现状的基础上,建立一套适合于我国企业的财务状况识别指标体系.本文将概率神经网络(PNN)应用在财务困境研究领域,建立了财务预警模型.结果表明,该预警模型具有较高的预测准确率和良好的操作性.其短期(一年期)和中期(三年期)预测准确率分别为87.5%和81.25%.     

运用概率神经网络进行企业信用风险评估

企业的信用风险评估主要是通过基于会计指标的信用特征推出该企业的信用风险,然而企业的会计指标与信用风险之间往往表现出非线性的特征,这为信用风险建模带来极大困难,神经网络较适于描述这种指标间的非线性特征.本文主要通过概率神经网络在评估企业信用风险中的表现以及和其他方法的比较,阐述这种方法的重要作用,最后给出概率神经网络在国内上市公司的实证结果.     

基于神经网络的供应链安全库存预测模型

供应链的不确定性要求企业建立安全库存,随着现代产品多样性的增加、产品生命周期不断缩短,安全库存成为库存成本的重要组成部分。供应链成功的关键是在不损害产品供应水平的情况下,找到降低安全库存水平的有效途径。本文主要采用利用一种新型的GRNN神经网络技术,构建安全库存预测模型,并对模型的指标设置与仿真过程进行分析。     

不同模型在财务预警实证中的比较研究

研究当前国内外公司财务困境预测问题的现状,寻找一套适合于我国企业的财务状况识别指标体系;然后依据该指标体系采用不同方法建立财务状况预测模型;最后,利用样本公司实际指标数据对各个模型的短期及中期预测效果进行了比较分析与实证研究。     

遗传算法优化神经网络及信用评价研究

研究关于公司神经网络信用评估问题的现状,提出遗传算法辅助网络训练策略(优化后的网络称为进化网络),克服传统网络建模中产生的局部极小缺陷。建立了适合于我国商业企业的信用评分指标体系;然后依据该指标体系建立了基于进化神经网络的信用评估模型;最后,利用样本公司实际指标数据对该模型的评分效果进行了比较研究。     

基于主成分分析和概率神经网络的入侵检测方法

针对神经网络在入侵检测的应用中存在入侵数据冗余信息多,数据量大,训练时间长,易陷入局部最优等问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)和概率神经网络(PNN)的入侵检测方法。首先使用PCA对数据进行特征降维,解决了入侵数据冗余信息多的问题;然后使用PNN建立入侵检测模型;其次,使用粒子群算法(PSO)解决概率神经网络参数的优化问题;最后使用KDD99数据集对该模型进行测试。实验结果表明:该方法能够有效提高检测的效果,而且检测速度明显提高。     

基于小波神经网络的企业技术创新能力评价

科学、全面地评价和分析企业的技术创新能力,对于企业探索提升技术创新水平以及政府制定相关扶持政策等具有重要的指导意义。文章从企业的内在相关能力、内部环境以及外部环境等3个维度构建企业技术创新能力评价指标体系,同时,提出一种基于小波神经网络的企业技术创新能力综合评价方法,建立企业技术创新能力定量评价模型。通过实证分析,验证了评价体系的有效性和实用性。     

基于人工神经网络的回采巷道护巷煤柱稳定性分析模型

影响回采巷道保护煤柱稳定性的因素较多，煤柱稳定性计算经验公式没有全面考虑各因素的影响。所有影响因素和煤柱稳定性存在复杂非线性关系，进化神经网络结合遗传算法和BP神经网络算法的优势对处理复杂非线性关系有较好的优势。本文将回采巷道保护煤柱稳定性参数作为学习训练样本，进行网络学习训练，确定回采巷道保护煤柱稳定性影响因素和煤柱稳定性之间的复杂非线性关系，建立模型进行回采巷道护巷煤柱稳定性分析。     

人文社科研究投入绩效提升路径：可达目标研究

现有关于人文社科研发投入绩效改进方向的研究并不多见。基于教育部人文社科研究省际面板数据，在所提出的新的投入要素绩效分析与改进框架下，通过SBM-Super效率模型测度绩效，将完全有效率的最佳投入作为改进方向，并基于联立方程模型分析投入要素绩效，最后采用BP人工神经网络进行稳健性检验与辅助分析。结果表明：人文社科研究纯技术效率较低，规模效率较高，近年来效率呈下降趋势；人文社科研发经费绩效较低，低于研发劳动力；可达目标情况下研发经费的贡献提升较快，但仍然低于研发劳动力；人文社科现状与可达目标下人文社科投入绩效仍然有较大差距。     

党政机构微博在突发事件中传播效果的影响因素及策略

在分析铁路货运量预测方法的基础上，针对标准BP神经网络的不足，提出改进的BP神经网络预测模型。首先,利用动态陡度因子来改变激励函数的陡峭程度，以此来得到更好的激励函数响应特征以及更好的非线性表达能力；其次，利用附加动量因子，通过对以前经验的积累，既降低了神经网络对误差曲面的局部细节敏感特性，又较好的遏制了神经网络易于限于局部最小的缺陷；最后，采取改变学习率的方法，给定一个较大的学习率初始值，在学习的过程中学习率不断减小，网络最终趋于稳定。改进BP算法既可以得到更优的解，还能够缩短训练时间。利用全国铁路货运