基于差异进化算法的人工神经网络快速训练研究

神经网络和以遗传算法为代表的进化算法都是仿效生物处理模式来获得智能信息处理功能的理论,其中神经网络已被广泛应用于智能控制系统优化,信号及信息处理、模式识别等领域.而遗传算法则是模拟生物的进化现象(选择、交叉、变异等),来表现复杂现象的一种概率搜索方法,以达到快速有效地解决各种困难问题.由于神经网络和遗传算法目标相近而方法各异,因此将两种方法相互结合,必能达到取长补短的目的.将近年来提出的遗传算法的一种--差异进化算法DE(Differential Evolution)与原有的LM算法相结合,构造了DE-LM算法,并通过实例验证了它具有收敛速度快和不易陷入局部最小的特点.     

BP人工神经网络在信用卡评估中的应用

随着经济的不断发展,金融业在经济发展中发挥着越来越重要的作用,各商业银行的信用卡业务也在逐渐增加,对银行客户的信用评估是否合理、科学、准确,关系着银行在办理信用卡过程中承担风险的大小。通过有效的信用评估,可以大大降低银行承担的风险。该文介绍了人工神经网络(Artificial Neural Networks,简写为ANNs)、误差反向传递神经网络(简称BP人工神经网络)的网络结构和学习训练算法。并使用BP人工神经网络模型,将来自UCI Machine Learning Repository网站的三组数据输入到BP人工神经网络,通过创建不同的隐含层、设定不同输入层的神经元数及使用不同的训练方法来得到BP人工神经网络在信用卡评估的准确率及速度。结果发现,BP人工神经网络对信用卡信息的匹配和筛选具有较为理想的效果,对银行客户的信用评估有较好的推荐及参考作用,有利于商业银行在对申请信用卡用户的信用评估,及时减小了在办理信用卡过程中承担的风险,对金融风险的防控也起了重要的作用。     

基于人工神经网络的建筑物成新度评估

本文针对建筑物成新度评估存在的问题,利用人工神经网络理论,首次建立了建筑物成新度评估的人工神经网络模型,测试表明系统性能良好。     

人工神经网络在经济预测中的应用

研究了人工神经网络在经济预测中的应用问题,探讨了人工神经网络的时间序列预测方法.该方法采用多层前馈神经网络及BP算法,其仿真实现是以MATL AB下神经网络工具箱作为开发工具.     

基于人工神经网络方法的税收年度预警系统研究

税收预警系统对政府制定决策,调控地方税收政策,具有重要支持作用,本文采用人工神经网络方法,建立税收神经网络预警系统,克服传统预警方法存在的缺陷,实际应用表明,该系统具备有效的预警能力,且具有学习功能.     

动态全参数自调整BP神经网络模型的改进

针对BP网络存在的缺点,有多种改进方法。本文在文献[14]的基础上,从算法和网络结构设计方面又进行了综合改进,这不仅加快了网络的收敛速度,而且优化了网络的拓扑结构,从而增强了BP神经网络的适应能力。将新改进的BP网络应用于我国能源消费预测,取得了令人满意的效果。     

于桥水库汛期人库水量预报神经网络方法

把人工神经网络方法应用于水文预报,并建立了海河流域于桥水库汛期入库水量预报神经同络模型,实例验证了其有效性     

基于人工神经网络的企业知识管理综合评价模型研究

本文主要研究人工神经网络在企业知识管理评价中的应用问题。为了克服综合评价过程的随机性与评价专家主观上的不确定性,本文提出基于人工神经网络的企业知识管理综合评价模型。该模型采用多层前馈神经网络及BP算法,其仿真实现是以MATLAB下神经网络工具箱作为开发工具。通过仿真实例与专家评估相比较,验证了该模型的有效性。     

技术跨越度的测量研究

虽然在1985年,Luc Soete就已经提出了后发国家经济和技术跨越式发展的思想,当前有关技术跨越的研究也已经在我国兴起.但是该领域的一些基本问题并没得到解决,这影响了研究的深入.技术跨越度的测量就是这类基本问题之一,本文基于马庆国、胡隆基(2007)提出的技术跨越概念的定义,建立了技术跨越度的测量方法,并利用问卷调查数据对这种测量方法的使用进行了演示.     

人工神经网络在财务管理领域运用的研究概况

人工神经网络良好的泛化能力使其在模式识别、分类预测等方面具有很多优势。近年来,人工神经网络已广泛运用于企业财务管理领域,其研究文献也逐年增多。通过文献研究,本文梳理和总结了人工神经网络在财务管理领域运用的研究概况。     

基于信息扩散原理运用人工神经网络识别股票级别

本文提出采用人工神经网络的方法对股票级别进行识别,以便辨识股票的优劣。首先建立股票识别的指标体系,对神经网络的训练样本中的各支股票的各项指标进行初步评级,然后用因素状态空间上信息扩散的方法对初步评级的结果进行优化处理,把处理后的结果作为神经网络训练样本的输入和输出因素,并利用BP算法进行网络训练,当计算达到要求的精度后即完成训练。经训练所得的神经网络即可用于识别股票级别。本文最后给出一个实例,具体说明运用信息扩散和人工神经网络的方法识别股票级别的过程,并对结果进行了分析讨论。采用本文所介绍的方法对股票级别进行识别,可以有效地减少主观因素及市场波动所带来的影响。     

基于神经网络融合技术的BP算法研究

BP神经网络方法数据可并行处理,该方法处理信息能力强,自身具有学习、联想和记忆的能力,避免了传统方法的局限性与专家评价的主观随意性,以及由于数据来源的单一导致的评价模型与评价对象之间不客观的简化;但它也存在网络的训练时间过长、易陷入局部极小值、完全不能训练等缺点.本文提出的神经网络融合技术算法是利用主成分分析法、粒子群算法与BP算法相融合,克服了BP算法的训练时间长、易陷入局部极小值的缺点,并在模型的确定和收敛性上给出了理论证明.     

基于人工神经网络技术的药学专业学生考研成绩预测探究

随着信息技术的发展,探索新的学习方式、教学方法以及建设数字化校园已经成为当代教学工作的重点。随着无纸化办公的深入,越来越多的数据信息存储在服务器内,如何合理、恰当、有效地运用信息技术,从海量的数据中提取并发现有用的信息,为教育教学提供参考依据,成为当前急需解决的新问题。考试成绩是对学生学习情况的检查和评定,它从一个侧面反映了学校教育的成功与否。近年来,随着高校学生考研需求的逐年增长,学生考研成绩评估成为评价教学质量的一个重要依据。运用人工神经网络技术能构建学生考研成绩数据库,分析学生的考研成绩,找出对成绩影响较大的因素,对学生的考研成绩作出一定的预测,为学生填报志愿提供指导,提高考研录取率,这对完善学生的培养方式和提高教学质量会有很大的帮助。     

基于BP网络的企业营销风险预警模型

基于现存研究成果的局限，本文试图将BP网络运用到企业营销风险预警的研究中。本文首先阐述了用BP网络研究企业营销风险预警的可行性；然后构建了基于BP网络的企业营销风险预警模型，并对模型进行了训练和检测；最后将其应用到某企业的营销风险预警的实证研究中，指出其在判断企业营销风险状况、分析企业营销风险的构成、提出企业规避营销风险的对策等方面具有较好的应用前景。     

基于人工神经网络的建筑类上市公司财务预警模型构建

以113家A股上市的建筑公司为研究样本,从财务和非财务的角度出发,借助SPSS与Pyt hon等软件,采取主成分分析法对初步选取的财务预警指标进行降维,使用优化后的财务指标体系构建适合建筑业的人工神经网络财务预警模型。选取2013—2020年各公司的17项相关指标共计808组数据,分别完成进行模型的构建与验证。检测结果显示：基于人工神经网络的建筑业上市公司财务风险预警模型,具有较好的预测结果,对财务风险预警结果较为准确,可为建筑类公司防范财务风险提供参考。     

一种基于软路由的计算机网络实训室建设的研究与实现

通过软路由实训室和模拟网络实训室相结合的实训模式解决网络实训室成本高，使用效率低，损坏率高的难题，少量设备不能满足大量学生实训的瓶颈问题。最大限度发挥实训室的效率。给学生提供更广、更深的实训机会，提高计算机网络实训的教学质量。     

金融风险计量中人工神经网络的应用

通过简要介绍金融风险计量方法的演进,阐述人工神经网络作为新技术如何具体应用到金融风险计量中,以及可行的遗传算法对人工神经网络的优化,论述了人工神经网络目前的应用现状,提出要运用其函数逼近、最优化处理功能于金融风险计量。     

服务属性对顾客满意感影响程度研究--人工神经网络方法

为了更加深入地理解宾馆各服务属性对顾客满意感的影响,本文用实证研究方法,得出以下结论(1)影响宾馆顾客满意感的属性包括四类,即员工服务质量、客房质量、餐饮质量及商务服务质量;(2)员工服务质量是对宾馆顾客满意感影响最大的因素,其次为客房质量,餐饮质量和商务服务质量对宾馆顾客满意感的影响力较弱;(3)回归分析方法的预测正确率小于人工神经网络方法的预测正确率,说明人工神经网络方法在分析宾馆顾客满意感时,优于回归分析方法.     

基于神经网络的备件库存风险级别预测

本文提出了一种基于神经网络的备件库存风险级别分类方法,在对备件的供货来源、重要性、易损程度、标准化程度、供货周期等指标进行模糊评价的基础上,建立了多层前向神经网络模型,利用BP训练算法,确定神经网络模型的连接权系数。将某测井服务公司100种备件的历史数据作为样本,进行了BP训练仿真,并利用模型预测了该公司60种备件的库存风险级别,预测结果与实际结果的符合率为84%。     

基于中国制度环境的智力资本测量研究

在文献回顾的基础上,探讨了智力资本在西方制度环境下的测量逻辑和测量的制度基础,并将其与中国制度环境的特殊性对比,进而分析和评价了智力资本的3个维度和测量指标在中国制度环境下的适用性,并在此基础上提出基于中国制度环境的智力资本测量指标的修正。