神经网络范文10篇

摘要经济活动通常表现为复杂的非线性特性，针对这种特性，给出了用人工神经网络（ANN）模型建立经济活动的预测模型的原理和方法，并描述了构筑于神经网络方法之上及其与神经网络方法相结合的先进的模型方法，为刻画复杂的、非确定的或信息不完整的经济活动对象提供了思路。

关键词经济活动预测模型人工神经网络

经济活动诸如商品价格走势、生产活动的产量预测、加工的投入产出分析、工厂的成本控制等方面都是重要的技术经济层面。定量化的经济活动分析是经济学研究的必由之路，而建模是量化分析的基础，这是因为模型为科学分析和质量、成本等控制提供了理论依据。本文针对经济活动中大多数研究对象都具有的非线性特点，给出了用人工神经网络（ArtificialNerveNetwork）模型建立经济活动的预测模型的原理和方法，并描述了神经网络与各种先进的建模方法相结合的模型化方法，为经济活动的分析、预测与控制提供了理论基础。

1神经网络模型方法

现实的经济系统是一个极其复杂的非线性系统，客观上要求建立非线性模型。传统上使用回归与自回归模型刻画的都是线性关系，难于精确反映因变量的变化规律，也终将影响模型的拟合及预报效果。为揭示隐含于历史记录中的复杂非线性关系必须借助更先进的方法———人工神经网络(ANN)方法。

人工神经网络具有并行处理、自适应、自组织、联想记忆及源于神经元激活函数的压扁特性的容错和鲁棒性等特点。数学上已经证明，神经网络可以逼近所有函数，这意味着神经网络能逼近那些刻画了样本数据规律的函数，且所考虑的系统表现的函数形式越复杂，神经网络这种特性的作用就越明显。

摘要人工神经网络是一种新的数学建模方式，它具有通过学习逼近任意非线性映射的能力。本文提出了一种基于动态BP神经网络的预测方法，阐述了其基本原理，并以典型实例验证。

关键字神经网络，BP模型，预测

1引言

在系统建模、辨识和预测中，对于线性系统，在频域，传递函数矩阵可以很好地表达系统的黑箱式输入输出模型；在时域，Box-Jenkins方法、回归分析方法、ARMA模型等，通过各种参数估计方法也可以给出描述。对于非线性时间序列预测系统，双线性模型、门限自回归模型、ARCH模型都需要在对数据的内在规律知道不多的情况下对序列间关系进行假定。可以说传统的非线性系统预测，在理论研究和实际应用方面，都存在极大的困难。相比之下，神经网络可以在不了解输入或输出变量间关系的前提下完成非线性建模[4，6]。神经元、神经网络都有非线性、非局域性、非定常性、非凸性和混沌等特性，与各种预测方法有机结合具有很好的发展前景，也给预测系统带来了新的方向与突破。建模算法和预测系统的稳定性、动态性等研究成为当今热点问题。目前在系统建模与预测中，应用最多的是静态的多层前向神经网络，这主要是因为这种网络具有通过学习逼近任意非线性映射的能力。利用静态的多层前向神经网络建立系统的输入/输出模型，本质上就是基于网络逼近能力，通过学习获知系统差分方程中的非线性函数。但在实际应用中，需要建模和预测的多为非线性动态系统，利用静态的多层前向神经网络必须事先给定模型的阶次，即预先确定系统的模型，这一点非常难做到。近来，有关基于动态网络的建模和预测的研究，代表了神经网络建模和预测新的发展方向。

2BP神经网络模型

BP网络是采用Widrow-Hoff学习算法和非线性可微转移函数的多层网络。典型的BP算法采用梯度下降法，也就是Widrow-Hoff算法。现在有许多基本的优化算法，例如变尺度算法和牛顿算法。如图1所示，BP神经网络包括以下单元：①处理单元(神经元)（图中用圆圈表示），即神经网络的基本组成部分。输入层的处理单元只是将输入值转入相邻的联接权重，隐层和输出层的处理单元将它们的输入值求和并根据转移函数计算输出值。②联接权重(图中如V,W)。它将神经网络中的处理单元联系起来，其值随各处理单元的联接程度而变化。③层。神经网络一般具有输入层x、隐层y和输出层o。④阈值。其值可为恒值或可变值，它可使网络能更自由地获取所要描述的函数关系。⑤转移函数F。它是将输入的数据转化为输出的处理单元，通常为非线性函数。

[摘要]为了寻找国际黄金价格与道琼斯工业指数、美国消费者指数，国际黄金储备等因素之间的内在关系，本文对1972年～2006年间的各项数据首先进行归一化处理，利用MATLAB神经网络工具箱进行模拟训练，建立了基于BP神经网络的国际黄金价格预测模型。

[关键词]MATLABBP神经网络预测模型数据归一化

一、引言

自20世纪70年代初以来的30多年里,世界黄金价格出现了令人瞠目的剧烈变动。20世纪70年代初,每盎司黄金价格仅为30多美元。80年代初,黄金暴涨到每盎司近700美元。本世纪初,黄金价格处于每盎司270美元左右,此后逐年攀升,到2006年5月12日达到了26年高点,每盎司730美元,此后又暴跌,仅一个月时间内就下跌了约160美元,跌幅高达21.9%。最近两年，黄金价格一度冲高到每盎司900多美元。黄金价格起伏如此之大,本文根据国际黄金价格的影响因素，通过BP神经网络预测模型来预测长期黄金价格。

二、影响因素

刘曙光和胡再勇证实将观察期延长为1972年～2006年时,则影响黄金价格的主要因素扩展至包含道琼斯指数、美国消费者价格指数、美元名义有效汇率、美国联邦基金利率和世界黄金储备5个因素。本文利用此观点，根据1972年～2006年各因素的值来建立神经网络预测模型。

摘要基于粒子群优化的算法具有全局随机搜索最优解的特点。本文尝试把PSO算法和神经网络权值训练的常用算法BP算法结合起来进行数据的训练，实现对一组数据的训练，并对结果与BP算法的训练结果进行了对比，得到了较好的效果。

关键词神经网络；反向传播算法；PSO算法；适应度函数

人工神经网络是由人工神经元互连而成的网络，它从微观结构和功能上实现对人脑的抽象和简化，具有许多优点。对神经网络的权值系数的确定，传统上采用反向传播算法（BP算法）。BP网络是一种多层前向反馈神经网络，BP算法是由两部分组成：信息的正向传递与误差的反向传播。在反向传播算法中，对权值的训练采用的是爬山法（即：δ算法）。这种方法在诸多领域取得了巨大的成功，但是它有可能陷入局部最小值，不能保证收敛到全局极小点。另外，反向传播算法训练次数多，收敛速度慢，使学习结果不能令人满意。

粒子群优化算法（ParticleSwarmOptimizer,PSO）是一种进化计算技术(evolutionarycomputation)。源于对鸟群捕食的行为研究，PSO中，每个优化问题的解都是搜索空间中的一只鸟，我们称之为粒子。所有的粒子都有一个由被优化的函数决定的适应值(fitnessvalue)，每个粒子还有一个速度决定他们飞翔的方向和距离。然后粒子们就追随当前的最优粒子在解空间中搜索。如果用粒子群算法对神经网络的权值进行训练，会得到较快的收敛速度，而且可以避免局部最值得出现。研究表明PSO是一种很有潜力的神经网络算法。

本文提出了一种基于PSO算法的BP网络学习算法，并通过MATLAB7.0实现对一组简单的向量进行训练对PSO—BP算法和BP算法进行了对比，试验结果说明PSO—BP算法适合训练BP网络，并且也有希望应用于其他种类的前向网络的训练。

1PSO算法

[摘要]本文从生物神经元的角度简单阐述了人脑高级思维的形成机制。通过对反射、认知、创造等概念的重新定义，全面的解析人脑的工作原理，以及在这一运行机制下对于外界所反应出来的相关现象。

[关键词]反射认知创造神经网络人工智能

一、生物神经网络系统

生物神经系统是以神经元为基本单位，神经元的外部形态各异，但基本功能相同，在处于静息状态时（无刺激传导），神经细胞膜处于极化状态，膜内的电压低于膜外电压，当膜的某处受到的刺激足够强时，刺激处会在极短的时间内出现去极化、反极化（膜内的电压高于膜外电压）、复极化的过程，当刺激部位处于反极化状态时，邻近未受刺激的部位仍处于极化状态，两着之间就会形成局部电流，这个局部电流又会刺激没有去极化的细胞膜使之去极化等等，这样不断的重复这一过程，将动作电位传播开去，一直到神经末梢。

神经元与神经元之间的信息传递是通过突触相联系的，前一个神经元的轴突末梢作用于下一个神经元的胞体、树突或轴突等处组成突触。不同神经元的轴突末梢可以释放不同的化学递质，这些递质在与后膜受体结合时，有的能引起后膜去极化，当去极化足够大时就形成了动作电位；也有的能引起后膜极化增强，即超极化，阻碍动作电位的形成，能释放这种递质的神经元被称为抑制神经元。此外，有的神经元之间可以直接通过突触间隙直接进行电位传递，称为电突触。还有的因树突膜上电压门控式钠通道很少，树突上的兴奋或抑制活动是以电紧张性形式扩布的，这种扩布是具有衰减性的。

图1

摘要：ZISC78是IBM公司和Sillicon公司联合生产的一种具有自学习功能的径向基函数神经网络芯片，文中主要介绍了ZICS78芯片的功能、原理，给出了ZISC78神经网络芯片在舰载武器系统中进行船舶运动实时预报的应用方法。

关键词：ZISC78；径向基函数神经网络（RBFNN）；实时；预报

1引言

神经网络是近年来得到广泛关注的一种非线性建模预报技术。它具有自组织、自学习、自适应和非线性处理、并行处理、信息分布存储、容错能力强等特性，对传统方法效果欠佳的预报领域有很强的吸引力。基于神经网络的非线性信息处理方法已应用于军事信息处理及现代武器装备系统的各个方面，并有可能成为未来集成智能化的军事电子信息处理系统的支撑技术。该技术在一些先进国家已部分形成了现实的战斗力。

船舶在波浪中航行，会受到风、浪和流的影响，因而将不可避免地发生摇荡运动。严重的摇荡会使船员工作效率下降、物品损坏、军舰的战斗力下降。如果能够预知未来一段时间船舶的运动情况，不仅有利于尽早采用先进控制算法控制舰载武器平台隔离船舶运动的影响，使其始终稳定瞄准目标，而且还可获得未来一个海浪周期内的船舶运动情况，以研究船载武器上层的控制策略，从而提高火力密度，因此，有必要研究在海浪中具有一定精度的海浪中船舶运动的短期预报。此外，如能有效准确地预报船舶的横摇运动，对于提高船舶的耐波性和适航性也有重要意义。

国内外学者也将神经网络用于船舶运动预报研究，但往往没有考虑实时性等实现问题，因而不能实用化。神经网络实现技术是神经网络研究的一个重要方面。神经网络实现可分为全硬件实现和软件实现两种。目前神经网络的实现还主要以软件模拟为主，由于现行的冯诺曼计算机体系结构不能实现并行计算，因而神经网络软件的实时应用还受到一定限制。

1引言

在水利及土木工程中经常会遇到地形面，地形面是典型的空间自由曲面，地形面在给出时，往往只给出一些反映地形、地貌特征的离散点，而无法给出描述地形面的曲面方程。然而有时需要对地形面进行描述，或者当给出的地形面的点不完整时，需要插补出合理的点。以往大多用最小二乘法或其它曲面拟合方法如三次参数样条曲面、Bezier曲面或非均匀有理B样条曲面等，这些拟合方法的缺点是：型值点一旦给定，就不能更改，否则必须重新构造表达函数；在构造曲线曲率变化较大或型值点奇异时，容易产生畸变，有时需要人为干预；此外，这些方法对数据格式都有要求。

神经网络技术借用基于人类智能（如学习和自适应）的模型、模糊技术方法，利用人类的模糊思想来求解问题，在许多领域优于传统技术。用神经网络进行地形面构造，只要测量有限个点（可以是无序的），不需要其它更多的地形面信息和曲面知识，当地形面复杂或者是测量数据不完整时，用神经网络方法更具优势，而且还可以自动处理型值点奇异情况。

本文提出用BP神经网络结合模拟退火算法进行地形面的曲面构造。

2模型与算法的选择

为了对地形面进行曲面构造，首先要有一些用于神经网络训练的初始样本点，对所建立的神经网络进行学习训练，学习训练的本质就是通过改变网络神经元之间的连接权值，使网络能将样本集的内涵以联结权矩阵的方式存储起来，从而具有完成某些特殊任务的能力。权值的改变依据是样本点训练时产生的实际输出和期望输出间的误差，按一定方式来调整网络权值，使误差逐渐减少，当误差降到给定的范围内，就可认为学习结束，学习结束后，神经网络模型就可用于地形面的构造。

摘要：随着商业银行金融业务的发展和体制改革的不断深化，国内各商业银行之间的竞争日趋激烈，这一趋势在国内金融产品营销上的表现得尤为突出。各银行为了获取更多的客户资源、占有更大的市场份额，往往采取“简单”的性价比竞争和“此起彼伏”的推销宣传战，其弊端显而易见。这就要求银行要采取以客户为中心的策略，根据客户的类型和需求提供多样化、层次化、个性化的服务解决方案。因此，营销模型成了预测利润，提高客户满意度、忠诚度的有效指导工具。近几年迅速发展起来的数据挖掘技术就是实现这一目标的重要手段。本文通过BP神经网络对产品营销响应进行预测分析，指导营销方案的设置和提高效率。

关键词：银行；金融产品；预测；BP神经网络

营销模型是企业比较常见的一种预测模型。目标变量可以为预测谁会对某种产品或服务的宣传进行响应，某种营销方式的预测成功率等等；因变量是客户及其行为的各种属性，如:客户类型、客户年龄、客户收入、采取的营销手段等。利用响应模型来预测哪些客户最有可能对营销活动进行响应或者预测一个新的同类营销产品方案成功的机会，从而对他们采取相应的营销活动或者指定营销方案的投入。而对响应度不高的客户群就不用对他们进行营销活动，从而减少活动成本，提高投资回报率。人工神经网络(Artificialneuralnetwork，ANN)简称神经网络，在1986年由Rumelhant和McClelland提出，在目前是应用最为广泛、取得的成就最多的神经网络之一。基本思想是，学习的过程由信号的正向传递和误差的反向传播两个过程组成的，在正向传递过程中，训练样本由输入层输入，根据一定的规则经由隐含层处理后传到输出层，结构是由多个简单的处理单元按某种逻辑相互连接而形成的计算系统，具有自适应自学习等特点，如果输出层输出的信号与期望的输出不符，则转到下一个过程，也就是误差的反向传播。优点是解决非线性问题的建模，具备强大的输入输出非线性映射能力，现在广泛用于智能制造、数据建模分析等行业。常用的神经网络有60多种，其中在营销预测中应用最多的是误差反传网络即BP(Back—propagation)神经网络。其突出优点就是具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构。本文通过BP神经网络对产品营销响应进行预测分析，指导营销方案的设置和提高效率，也可为银行金融产品营销方案的数据建模提供一定的理论依据。

1.基于BP神经网络算法建立挖掘模型

1.1样本提取。样本提取的基本原则：第一，极大地影响结果输出并且容易被检测或提取的变量用作输入变量。第二，尽可能地不要在输入和输出之间存在太多的相关性或非相关性。同时根据输入和输出的性质将它们分为两类：字符变量和数值变量。后者可分为离散变量和连续变量。字符变量只有在转换为离散变量时才能由网络处理。第三，需要使用原始数据中的信号处理或特征提取技术来提取能够反映网络特征的参数作为输入，即是进行归一化处理。因此，在建立营销模式的过程中，我们不应盲目选择所有数据和信息，而应选择样本数据，这不仅可以提高效率，还可以减少资源浪费。1.2样本评估。首先，在设计训练样本集的过程中，网络的性能要求与训练样本具有良好的相关性。样本的大小和质量对于网络非常重要。对于样本数量，营销客户具有大量样本的网络的特征。培训结果可以很好地体现其内在规律。但困难在于采集样本，并且具有大量样本的网络在提高其准确性方面存在很大困难。通常，网络映射的复杂性与网络的大小成比例。训练样本的数量通常是网络连接权重总数的5倍至10倍。在许多情况下，很难满足这些要求。其次，当我们选择和组织样本时，我们需要选择代表性样本，平衡样本类别，并交叉输入不同类型的样本。它是否具有良好的泛化能力是培训网络测试的标准。它是将收集的样本分为两部分，一部分用于训练，另一部分用于测试集，但不用于测试训练集中的数据。测试集样本的误差远大于训练样本的误差，因此网络的泛化能力很差。当我们设计初始权重时，因为训练时间的长度与初始化方法密切相关，所以通过网络权重的初始化来确定错误从哪一点开始。由于神经元动作函数相对于原点的对称性，零点附近的每个节点的净输入和输出处于动作函数的中点，并且该位置的变化最敏感且远离饱和度。动作功能的区域。因此，有必要通过选择较小的初始权重并使初始权重+1和-1相等来加速网络的学习。

2.结果与分析

摘要：本文主要针对企业信贷业务带来的风险进行相关研究，利用贝叶斯神经网络与双规划目标模型，运用模拟退火算法制定出信贷策略，结合层次分析法制定出企业在受到突发因素影响下的信贷调整策略。首先通过Spearman相关性分析，筛选出衡量信贷风险的五项指标，因此选取该算法对123家企业建立风险评估模型。其次拟合得出客户流失率关于企业信贷利率的二次函数，计算银行信贷收益函数，建立双规划目标模型，运用Matlab模拟退火算法求最优解，探究如何针对不同风险下企业信贷策略，既保证银行营利最大化，同时风险又在可控范围内。最后通过对302家企业的指标数据进行风险评估，预测其对应的信誉等级，运用模拟退火算法，探究在总贷款1亿元的限制条件下的信贷策略。

关键词：贝叶斯神经网络拟合；模拟退火算法；信贷风险；信贷业务；商业银行

商业银行在金融体系中扮演着重要角色，银行最基本的业务是信贷，它也被用来作为企业融资的一种途径，然而信用风险是在信贷活动中最需要注意的。如何调整信贷策略需要根据每个行业所受影响程度的不同，而影响程度又涉及很多方面，因此采用层次分析法来构建信贷策略调整机制，并计算出各个行业所受影响的指标权重，进而调整信贷策略。我国经济发展需要中小微企业的推动，它们可以提高社会生产力，为推动消费贡献经济力量，同时也可以为人们提供更多的就业岗位。商业银行通常是依据信贷政策，以及企业自身能力，并对企业信贷风险进行评估，根据其风险等级来判断是否可以对企业进行放贷，如果可以进行放贷，则要进一步衡量贷款额度、利率和贷款的期限等具体的信贷策略，如何利用数学模型建立一个公平、合理、科学的信贷决策机制是我们需要解决的问题。

1问题分析

本文利用相关数据对123家企业的信贷风险进行评估，并给出该银行在一定的年度信贷总额情况下，对这些企业所采用的信贷策略。信贷策略包括是否对企业放贷及贷款额度、利率和期限等，题目已给出期限为一年，需要考虑的是贷款额度及利率优惠的决策机制，而是否提供贷款由企业实力和供求关系稳定程度来决定，利率优惠由企业信誉高低和信贷风险大小决定，首先对数据做了预处理，剔除掉作废发票等无效数据，利用Excel软件对数据进行筛选、提取，将衡量是否放贷和利率优惠的指标整理成数据集。其次运用Spearman相关系数对筛选的14个指标进行相关性分析，最终确定出显著性较高的5项指标作为衡量信贷风险的评价指标，为了保证信贷策略结果的精确性，我们先建立了PSO优化的SVM模型，由于其训练数据和预测数据的精确性较低，因此构建了贝叶斯神经网络拟合模型，对123家企业的信贷风险做出了评级，其拟合效果较好。商业银行在进行信贷活动时，不仅要评估企业风险，还要考虑到自身的收益最大化，为此建立了信贷风险评估模型及收益最大化的双规化目标模型，同时建立银行收益函数。在算法方面，我们采用模拟退火算法并结合线性规划原理，计算出银行对于123家企业的具体信贷策略，即企业对应的贷款额度比列以及相应利率。

2模型的建立与求解

目前信息安全问题已经得到社会的广泛关注，目前在信息安全管理中主要依靠现有的病毒库，采用病毒查杀的方法来保证系统安全。但是在实际上，这种病毒查杀方法并不具有高效、预先防御的功能，导致很多新型病毒出现后系统的安全保护出现滞后性。而PCA技术的出现进一步强化信息安全管理能力，可以有效避免信息安全事件发生，具有先进性，值得关注。

1PCA技术分析1.1PCA技术概括

在当前的实时网络环境下，网络数据的流通数量越来越大，并表现出高度的数据维度特征，尤其是在业务的高峰时期，有效的识别数据特征并对异常数据进行隔离是保证信息安全的关键。在这种情况下，基于统计学中的PCA技术（主成分分析方法）出现，并成为现阶段处理网络数据的常见方法，与传统技术相比，该技术能够进一步降低数据维度，并最大程度上保证了数据所具有的原始特征。在这种情况下，数据量减少且维度降低有助于提高异常数据的监测性能，这是传统技术所不具备的。1.2主动成分分析方法的降维原理PCA技术是一种可以将高纬度数据的不同数据映射成为少数几个能够代表元数据特征值的降维方法，在经过这种数据处理之后，这些少数的特征值可以反映出原有数据的特征属性，并且为了保证数据处理效果，这些处理之后的数据是没有关联性的。在PCA的数学表达过程中，假设待处理的网络异常源数据具有n个维数特征值，表述为：x1、x2……xn，在经过PCA处理之后，就可以将其转变为n个综合变量，通过这种计算方法可以确定不同综合指标因子y的维度数，并且从第一个变量开始一直到第n个变量数，且方差呈现出依次递减的特征。

2基于主成分分析法的BP神经网络信息安全管理分析

2.1BP神经网络信息分析。BP神经网络最初是对人类大脑的工作进行抽象模拟的技术，其中涉及到了计算机科学、生物学、数学等内容，目前已经在广泛应用在人工智能机器学中。从功能来看，BP神经网络可以通过学习与训练过程来调整网络的连接权值，最终达到从输入到输出过程的完整收敛状态。所以在当前的数据处理中，BP圣经网络具有满意的网络信息处理能力，针对网络信息传输过程中存在的信息变形失真或者信息丢失不完整情况进行抽象补充。最后，BP神经网络具有一定的自主学习能力，能够识别训练样本中各种异常数据，且对于异常数据的变形形式也有一定的识别效果。2.2基于BP的神经网络学习步骤。在BP神经网络中，在学习样本从输入层输入到网络中之后，神经元的激活值开始从输入层一直想输出层传递，这个过程中，各层的神经元在数据上否会得到相应；之后根据减少目标情况，可以反向从输出层到隐含层再到输入层，通过一层一层的修正权值，保证了数据处理过程。而在实际上，这种反向误差的持续修正，可以提高网络对输入模式相应的正确率。

3仿真分析