神經網絡范文10篇

摘要經濟活動通常表現為復雜的非線性特性，針對這種特性，給出了用人工神經網絡（ANN）模型建立經濟活動的預測模型的原理和方法，并描述了構筑于神經網絡方法之上及其與神經網絡方法相結合的先進的模型方法，為刻畫復雜的、非確定的或信息不完整的經濟活動對象提供了思路。

關鍵詞經濟活動預測模型人工神經網絡

經濟活動諸如商品價格走勢、生產活動的產量預測、加工的投入產出分析、工廠的成本控制等方面都是重要的技術經濟層面。定量化的經濟活動分析是經濟學研究的必由之路，而建模是量化分析的基礎，這是因為模型為科學分析和質量、成本等控制提供了理論依據。本文針對經濟活動中大多數研究對象都具有的非線性特點，給出了用人工神經網絡（ArtificialNerveNetwork）模型建立經濟活動的預測模型的原理和方法，并描述了神經網絡與各種先進的建模方法相結合的模型化方法，為經濟活動的分析、預測與控制提供了理論基礎。

1神經網絡模型方法

現實的經濟系統是一個極其復雜的非線性系統，客觀上要求建立非線性模型。傳統上使用回歸與自回歸模型刻畫的都是線性關系，難于精確反映因變量的變化規律，也終將影響模型的擬合及預報效果。為揭示隱含于歷史記錄中的復雜非線性關系必須借助更先進的方法———人工神經網絡(ANN)方法。

人工神經網絡具有并行處理、自適應、自組織、聯想記憶及源于神經元激活函數的壓扁特性的容錯和魯棒性等特點。數學上已經證明，神經網絡可以逼近所有函數，這意味著神經網絡能逼近那些刻畫了樣本數據規律的函數，且所考慮的系統表現的函數形式越復雜，神經網絡這種特性的作用就越明顯。

摘要人工神經網絡是一種新的數學建模方式，它具有通過學習逼近任意非線性映射的能力。本文提出了一種基于動態BP神經網絡的預測方法，闡述了其基本原理，并以典型實例驗證。

關鍵字神經網絡，BP模型，預測

1引言

在系統建模、辨識和預測中，對于線性系統，在頻域，傳遞函數矩陣可以很好地表達系統的黑箱式輸入輸出模型；在時域，Box-Jenkins方法、回歸分析方法、ARMA模型等，通過各種參數估計方法也可以給出描述。對于非線性時間序列預測系統，雙線性模型、門限自回歸模型、ARCH模型都需要在對數據的內在規律知道不多的情況下對序列間關系進行假定。可以說傳統的非線性系統預測，在理論研究和實際應用方面，都存在極大的困難。相比之下，神經網絡可以在不了解輸入或輸出變量間關系的前提下完成非線性建模[4，6]。神經元、神經網絡都有非線性、非局域性、非定常性、非凸性和混沌等特性，與各種預測方法有機結合具有很好的發展前景，也給預測系統帶來了新的方向與突破。建模算法和預測系統的穩定性、動態性等研究成為當今熱點問題。目前在系統建模與預測中，應用最多的是靜態的多層前向神經網絡，這主要是因為這種網絡具有通過學習逼近任意非線性映射的能力。利用靜態的多層前向神經網絡建立系統的輸入/輸出模型，本質上就是基于網絡逼近能力，通過學習獲知系統差分方程中的非線性函數。但在實際應用中，需要建模和預測的多為非線性動態系統，利用靜態的多層前向神經網絡必須事先給定模型的階次，即預先確定系統的模型，這一點非常難做到。近來，有關基于動態網絡的建模和預測的研究，代表了神經網絡建模和預測新的發展方向。

2BP神經網絡模型

BP網絡是采用Widrow-Hoff學習算法和非線性可微轉移函數的多層網絡。典型的BP算法采用梯度下降法，也就是Widrow-Hoff算法?，F在有許多基本的優化算法，例如變尺度算法和牛頓算法。如圖1所示，BP神經網絡包括以下單元：①處理單元(神經元)（圖中用圓圈表示），即神經網絡的基本組成部分。輸入層的處理單元只是將輸入值轉入相鄰的聯接權重，隱層和輸出層的處理單元將它們的輸入值求和并根據轉移函數計算輸出值。②聯接權重(圖中如V,W)。它將神經網絡中的處理單元聯系起來，其值隨各處理單元的聯接程度而變化。③層。神經網絡一般具有輸入層x、隱層y和輸出層o。④閾值。其值可為恒值或可變值，它可使網絡能更自由地獲取所要描述的函數關系。⑤轉移函數F。它是將輸入的數據轉化為輸出的處理單元，通常為非線性函數。

[摘要]為了尋找國際黃金價格與道瓊斯工業指數、美國消費者指數，國際黃金儲備等因素之間的內在關系，本文對1972年～2006年間的各項數據首先進行歸一化處理，利用MATLAB神經網絡工具箱進行模擬訓練，建立了基于BP神經網絡的國際黃金價格預測模型。

[關鍵詞]MATLABBP神經網絡預測模型數據歸一化

一、引言

自20世紀70年代初以來的30多年里,世界黃金價格出現了令人瞠目的劇烈變動。20世紀70年代初,每盎司黃金價格僅為30多美元。80年代初,黃金暴漲到每盎司近700美元。本世紀初,黃金價格處于每盎司270美元左右,此后逐年攀升,到2006年5月12日達到了26年高點,每盎司730美元,此后又暴跌,僅一個月時間內就下跌了約160美元,跌幅高達21.9%。最近兩年，黃金價格一度沖高到每盎司900多美元。黃金價格起伏如此之大,本文根據國際黃金價格的影響因素，通過BP神經網絡預測模型來預測長期黃金價格。

二、影響因素

劉曙光和胡再勇證實將觀察期延長為1972年～2006年時,則影響黃金價格的主要因素擴展至包含道瓊斯指數、美國消費者價格指數、美元名義有效匯率、美國聯邦基金利率和世界黃金儲備5個因素。本文利用此觀點，根據1972年～2006年各因素的值來建立神經網絡預測模型。

摘要基于粒子群優化的算法具有全局隨機搜索最優解的特點。本文嘗試把PSO算法和神經網絡權值訓練的常用算法BP算法結合起來進行數據的訓練，實現對一組數據的訓練，并對結果與BP算法的訓練結果進行了對比，得到了較好的效果。

關鍵詞神經網絡；反向傳播算法；PSO算法；適應度函數

人工神經網絡是由人工神經元互連而成的網絡，它從微觀結構和功能上實現對人腦的抽象和簡化，具有許多優點。對神經網絡的權值系數的確定，傳統上采用反向傳播算法（BP算法）。BP網絡是一種多層前向反饋神經網絡，BP算法是由兩部分組成：信息的正向傳遞與誤差的反向傳播。在反向傳播算法中，對權值的訓練采用的是爬山法（即：δ算法）。這種方法在諸多領域取得了巨大的成功，但是它有可能陷入局部最小值，不能保證收斂到全局極小點。另外，反向傳播算法訓練次數多，收斂速度慢，使學習結果不能令人滿意。

粒子群優化算法（ParticleSwarmOptimizer,PSO）是一種進化計算技術(evolutionarycomputation)。源于對鳥群捕食的行為研究，PSO中，每個優化問題的解都是搜索空間中的一只鳥，我們稱之為粒子。所有的粒子都有一個由被優化的函數決定的適應值(fitnessvalue)，每個粒子還有一個速度決定他們飛翔的方向和距離。然后粒子們就追隨當前的最優粒子在解空間中搜索。如果用粒子群算法對神經網絡的權值進行訓練，會得到較快的收斂速度，而且可以避免局部最值得出現。研究表明PSO是一種很有潛力的神經網絡算法。

本文提出了一種基于PSO算法的BP網絡學習算法，并通過MATLAB7.0實現對一組簡單的向量進行訓練對PSO—BP算法和BP算法進行了對比，試驗結果說明PSO—BP算法適合訓練BP網絡，并且也有希望應用于其他種類的前向網絡的訓練。

1PSO算法

[摘要]本文從生物神經元的角度簡單闡述了人腦高級思維的形成機制。通過對反射、認知、創造等概念的重新定義，全面的解析人腦的工作原理，以及在這一運行機制下對于外界所反應出來的相關現象。

[關鍵詞]反射認知創造神經網絡人工智能

一、生物神經網絡系統

生物神經系統是以神經元為基本單位，神經元的外部形態各異，但基本功能相同，在處于靜息狀態時（無刺激傳導），神經細胞膜處于極化狀態，膜內的電壓低于膜外電壓，當膜的某處受到的刺激足夠強時，刺激處會在極短的時間內出現去極化、反極化（膜內的電壓高于膜外電壓）、復極化的過程，當刺激部位處于反極化狀態時，鄰近未受刺激的部位仍處于極化狀態，兩著之間就會形成局部電流，這個局部電流又會刺激沒有去極化的細胞膜使之去極化等等，這樣不斷的重復這一過程，將動作電位傳播開去，一直到神經末梢。

神經元與神經元之間的信息傳遞是通過突觸相聯系的，前一個神經元的軸突末梢作用于下一個神經元的胞體、樹突或軸突等處組成突觸。不同神經元的軸突末梢可以釋放不同的化學遞質，這些遞質在與后膜受體結合時，有的能引起后膜去極化，當去極化足夠大時就形成了動作電位；也有的能引起后膜極化增強，即超極化，阻礙動作電位的形成，能釋放這種遞質的神經元被稱為抑制神經元。此外，有的神經元之間可以直接通過突觸間隙直接進行電位傳遞，稱為電突觸。還有的因樹突膜上電壓門控式鈉通道很少，樹突上的興奮或抑制活動是以電緊張性形式擴布的，這種擴布是具有衰減性的。

圖1

摘要：ZISC78是IBM公司和Sillicon公司聯合生產的一種具有自學習功能的徑向基函數神經網絡芯片，文中主要介紹了ZICS78芯片的功能、原理，給出了ZISC78神經網絡芯片在艦載武器系統中進行船舶運動實時預報的應用方法。

關鍵詞：ZISC78；徑向基函數神經網絡（RBFNN）；實時；預報

1引言

神經網絡是近年來得到廣泛關注的一種非線性建模預報技術。它具有自組織、自學習、自適應和非線性處理、并行處理、信息分布存儲、容錯能力強等特性，對傳統方法效果欠佳的預報領域有很強的吸引力?；谏窠浘W絡的非線性信息處理方法已應用于軍事信息處理及現代武器裝備系統的各個方面，并有可能成為未來集成智能化的軍事電子信息處理系統的支撐技術。該技術在一些先進國家已部分形成了現實的戰斗力。

船舶在波浪中航行，會受到風、浪和流的影響，因而將不可避免地發生搖蕩運動。嚴重的搖蕩會使船員工作效率下降、物品損壞、軍艦的戰斗力下降。如果能夠預知未來一段時間船舶的運動情況，不僅有利于盡早采用先進控制算法控制艦載武器平臺隔離船舶運動的影響，使其始終穩定瞄準目標，而且還可獲得未來一個海浪周期內的船舶運動情況，以研究船載武器上層的控制策略，從而提高火力密度，因此，有必要研究在海浪中具有一定精度的海浪中船舶運動的短期預報。此外，如能有效準確地預報船舶的橫搖運動，對于提高船舶的耐波性和適航性也有重要意義。

國內外學者也將神經網絡用于船舶運動預報研究，但往往沒有考慮實時性等實現問題，因而不能實用化。神經網絡實現技術是神經網絡研究的一個重要方面。神經網絡實現可分為全硬件實現和軟件實現兩種。目前神經網絡的實現還主要以軟件模擬為主，由于現行的馮諾曼計算機體系結構不能實現并行計算，因而神經網絡軟件的實時應用還受到一定限制。

1引言

在水利及土木工程中經常會遇到地形面，地形面是典型的空間自由曲面，地形面在給出時，往往只給出一些反映地形、地貌特征的離散點，而無法給出描述地形面的曲面方程。然而有時需要對地形面進行描述，或者當給出的地形面的點不完整時，需要插補出合理的點。以往大多用最小二乘法或其它曲面擬合方法如三次參數樣條曲面、Bezier曲面或非均勻有理B樣條曲面等，這些擬合方法的缺點是：型值點一旦給定，就不能更改，否則必須重新構造表達函數；在構造曲線曲率變化較大或型值點奇異時，容易產生畸變，有時需要人為干預；此外，這些方法對數據格式都有要求。

神經網絡技術借用基于人類智能（如學習和自適應）的模型、模糊技術方法，利用人類的模糊思想來求解問題，在許多領域優于傳統技術。用神經網絡進行地形面構造，只要測量有限個點（可以是無序的），不需要其它更多的地形面信息和曲面知識，當地形面復雜或者是測量數據不完整時，用神經網絡方法更具優勢，而且還可以自動處理型值點奇異情況。

本文提出用BP神經網絡結合模擬退火算法進行地形面的曲面構造。

2模型與算法的選擇

為了對地形面進行曲面構造，首先要有一些用于神經網絡訓練的初始樣本點，對所建立的神經網絡進行學習訓練，學習訓練的本質就是通過改變網絡神經元之間的連接權值，使網絡能將樣本集的內涵以聯結權矩陣的方式存儲起來，從而具有完成某些特殊任務的能力。權值的改變依據是樣本點訓練時產生的實際輸出和期望輸出間的誤差，按一定方式來調整網絡權值，使誤差逐漸減少，當誤差降到給定的范圍內，就可認為學習結束，學習結束后，神經網絡模型就可用于地形面的構造。

摘要：隨著商業銀行金融業務的發展和體制改革的不斷深化，國內各商業銀行之間的競爭日趨激烈，這一趨勢在國內金融產品營銷上的表現得尤為突出。各銀行為了獲取更多的客戶資源、占有更大的市場份額，往往采取“簡單”的性價比競爭和“此起彼伏”的推銷宣傳戰，其弊端顯而易見。這就要求銀行要采取以客戶為中心的策略，根據客戶的類型和需求提供多樣化、層次化、個性化的服務解決方案。因此，營銷模型成了預測利潤，提高客戶滿意度、忠誠度的有效指導工具。近幾年迅速發展起來的數據挖掘技術就是實現這一目標的重要手段。本文通過BP神經網絡對產品營銷響應進行預測分析，指導營銷方案的設置和提高效率。

關鍵詞：銀行；金融產品；預測；BP神經網絡

營銷模型是企業比較常見的一種預測模型。目標變量可以為預測誰會對某種產品或服務的宣傳進行響應，某種營銷方式的預測成功率等等；因變量是客戶及其行為的各種屬性，如:客戶類型、客戶年齡、客戶收入、采取的營銷手段等。利用響應模型來預測哪些客戶最有可能對營銷活動進行響應或者預測一個新的同類營銷產品方案成功的機會，從而對他們采取相應的營銷活動或者指定營銷方案的投入。而對響應度不高的客戶群就不用對他們進行營銷活動，從而減少活動成本，提高投資回報率。人工神經網絡(Artificialneuralnetwork，ANN)簡稱神經網絡，在1986年由Rumelhant和McClelland提出，在目前是應用最為廣泛、取得的成就最多的神經網絡之一?；舅枷胧?，學習的過程由信號的正向傳遞和誤差的反向傳播兩個過程組成的，在正向傳遞過程中，訓練樣本由輸入層輸入，根據一定的規則經由隱含層處理后傳到輸出層，結構是由多個簡單的處理單元按某種邏輯相互連接而形成的計算系統，具有自適應自學習等特點，如果輸出層輸出的信號與期望的輸出不符，則轉到下一個過程，也就是誤差的反向傳播。優點是解決非線性問題的建模，具備強大的輸入輸出非線性映射能力，現在廣泛用于智能制造、數據建模分析等行業。常用的神經網絡有60多種，其中在營銷預測中應用最多的是誤差反傳網絡即BP(Back—propagation)神經網絡。其突出優點就是具有很強的非線性映射能力和柔性的網絡結構。本文通過BP神經網絡對產品營銷響應進行預測分析，指導營銷方案的設置和提高效率，也可為銀行金融產品營銷方案的數據建模提供一定的理論依據。

1.基于BP神經網絡算法建立挖掘模型

1.1樣本提取。樣本提取的基本原則：第一，極大地影響結果輸出并且容易被檢測或提取的變量用作輸入變量。第二，盡可能地不要在輸入和輸出之間存在太多的相關性或非相關性。同時根據輸入和輸出的性質將它們分為兩類：字符變量和數值變量。后者可分為離散變量和連續變量。字符變量只有在轉換為離散變量時才能由網絡處理。第三，需要使用原始數據中的信號處理或特征提取技術來提取能夠反映網絡特征的參數作為輸入，即是進行歸一化處理。因此，在建立營銷模式的過程中，我們不應盲目選擇所有數據和信息，而應選擇樣本數據，這不僅可以提高效率，還可以減少資源浪費。1.2樣本評估。首先，在設計訓練樣本集的過程中，網絡的性能要求與訓練樣本具有良好的相關性。樣本的大小和質量對于網絡非常重要。對于樣本數量，營銷客戶具有大量樣本的網絡的特征。培訓結果可以很好地體現其內在規律。但困難在于采集樣本，并且具有大量樣本的網絡在提高其準確性方面存在很大困難。通常，網絡映射的復雜性與網絡的大小成比例。訓練樣本的數量通常是網絡連接權重總數的5倍至10倍。在許多情況下，很難滿足這些要求。其次，當我們選擇和組織樣本時，我們需要選擇代表性樣本，平衡樣本類別，并交叉輸入不同類型的樣本。它是否具有良好的泛化能力是培訓網絡測試的標準。它是將收集的樣本分為兩部分，一部分用于訓練，另一部分用于測試集，但不用于測試訓練集中的數據。測試集樣本的誤差遠大于訓練樣本的誤差，因此網絡的泛化能力很差。當我們設計初始權重時，因為訓練時間的長度與初始化方法密切相關，所以通過網絡權重的初始化來確定錯誤從哪一點開始。由于神經元動作函數相對于原點的對稱性，零點附近的每個節點的凈輸入和輸出處于動作函數的中點，并且該位置的變化最敏感且遠離飽和度。動作功能的區域。因此，有必要通過選擇較小的初始權重并使初始權重+1和-1相等來加速網絡的學習。

2.結果與分析

目前信息安全問題已經得到社會的廣泛關注，目前在信息安全管理中主要依靠現有的病毒庫，采用病毒查殺的方法來保證系統安全。但是在實際上，這種病毒查殺方法并不具有高效、預先防御的功能，導致很多新型病毒出現后系統的安全保護出現滯后性。而PCA技術的出現進一步強化信息安全管理能力，可以有效避免信息安全事件發生，具有先進性，值得關注。

1PCA技術分析1.1PCA技術概括

在當前的實時網絡環境下，網絡數據的流通數量越來越大，并表現出高度的數據維度特征，尤其是在業務的高峰時期，有效的識別數據特征并對異常數據進行隔離是保證信息安全的關鍵。在這種情況下，基于統計學中的PCA技術（主成分分析方法）出現，并成為現階段處理網絡數據的常見方法，與傳統技術相比，該技術能夠進一步降低數據維度，并最大程度上保證了數據所具有的原始特征。在這種情況下，數據量減少且維度降低有助于提高異常數據的監測性能，這是傳統技術所不具備的。1.2主動成分分析方法的降維原理PCA技術是一種可以將高緯度數據的不同數據映射成為少數幾個能夠代表元數據特征值的降維方法，在經過這種數據處理之后，這些少數的特征值可以反映出原有數據的特征屬性，并且為了保證數據處理效果，這些處理之后的數據是沒有關聯性的。在PCA的數學表達過程中，假設待處理的網絡異常源數據具有n個維數特征值，表述為：x1、x2……xn，在經過PCA處理之后，就可以將其轉變為n個綜合變量，通過這種計算方法可以確定不同綜合指標因子y的維度數，并且從第一個變量開始一直到第n個變量數，且方差呈現出依次遞減的特征。

2基于主成分分析法的BP神經網絡信息安全管理分析

2.1BP神經網絡信息分析。BP神經網絡最初是對人類大腦的工作進行抽象模擬的技術，其中涉及到了計算機科學、生物學、數學等內容，目前已經在廣泛應用在人工智能機器學中。從功能來看，BP神經網絡可以通過學習與訓練過程來調整網絡的連接權值，最終達到從輸入到輸出過程的完整收斂狀態。所以在當前的數據處理中，BP圣經網絡具有滿意的網絡信息處理能力，針對網絡信息傳輸過程中存在的信息變形失真或者信息丟失不完整情況進行抽象補充。最后，BP神經網絡具有一定的自主學習能力，能夠識別訓練樣本中各種異常數據，且對于異常數據的變形形式也有一定的識別效果。2.2基于BP的神經網絡學習步驟。在BP神經網絡中，在學習樣本從輸入層輸入到網絡中之后，神經元的激活值開始從輸入層一直想輸出層傳遞，這個過程中，各層的神經元在數據上否會得到相應；之后根據減少目標情況，可以反向從輸出層到隱含層再到輸入層，通過一層一層的修正權值，保證了數據處理過程。而在實際上，這種反向誤差的持續修正，可以提高網絡對輸入模式相應的正確率。

3仿真分析

摘要：本文主要針對企業信貸業務帶來的風險進行相關研究，利用貝葉斯神經網絡與雙規劃目標模型，運用模擬退火算法制定出信貸策略，結合層次分析法制定出企業在受到突發因素影響下的信貸調整策略。首先通過Spearman相關性分析，篩選出衡量信貸風險的五項指標，因此選取該算法對123家企業建立風險評估模型。其次擬合得出客戶流失率關于企業信貸利率的二次函數，計算銀行信貸收益函數，建立雙規劃目標模型，運用Matlab模擬退火算法求最優解，探究如何針對不同風險下企業信貸策略，既保證銀行營利最大化，同時風險又在可控范圍內。最后通過對302家企業的指標數據進行風險評估，預測其對應的信譽等級，運用模擬退火算法，探究在總貸款1億元的限制條件下的信貸策略。

關鍵詞：貝葉斯神經網絡擬合；模擬退火算法；信貸風險；信貸業務；商業銀行

商業銀行在金融體系中扮演著重要角色，銀行最基本的業務是信貸，它也被用來作為企業融資的一種途徑，然而信用風險是在信貸活動中最需要注意的。如何調整信貸策略需要根據每個行業所受影響程度的不同，而影響程度又涉及很多方面，因此采用層次分析法來構建信貸策略調整機制，并計算出各個行業所受影響的指標權重，進而調整信貸策略。我國經濟發展需要中小微企業的推動，它們可以提高社會生產力，為推動消費貢獻經濟力量，同時也可以為人們提供更多的就業崗位。商業銀行通常是依據信貸政策，以及企業自身能力，并對企業信貸風險進行評估，根據其風險等級來判斷是否可以對企業進行放貸，如果可以進行放貸，則要進一步衡量貸款額度、利率和貸款的期限等具體的信貸策略，如何利用數學模型建立一個公平、合理、科學的信貸決策機制是我們需要解決的問題。

1問題分析

本文利用相關數據對123家企業的信貸風險進行評估，并給出該銀行在一定的年度信貸總額情況下，對這些企業所采用的信貸策略。信貸策略包括是否對企業放貸及貸款額度、利率和期限等，題目已給出期限為一年，需要考慮的是貸款額度及利率優惠的決策機制，而是否提供貸款由企業實力和供求關系穩定程度來決定，利率優惠由企業信譽高低和信貸風險大小決定，首先對數據做了預處理，剔除掉作廢發票等無效數據，利用Excel軟件對數據進行篩選、提取，將衡量是否放貸和利率優惠的指標整理成數據集。其次運用Spearman相關系數對篩選的14個指標進行相關性分析，最終確定出顯著性較高的5項指標作為衡量信貸風險的評價指標，為了保證信貸策略結果的精確性，我們先建立了PSO優化的SVM模型，由于其訓練數據和預測數據的精確性較低，因此構建了貝葉斯神經網絡擬合模型，對123家企業的信貸風險做出了評級，其擬合效果較好。商業銀行在進行信貸活動時，不僅要評估企業風險，還要考慮到自身的收益最大化，為此建立了信貸風險評估模型及收益最大化的雙規化目標模型，同時建立銀行收益函數。在算法方面，我們采用模擬退火算法并結合線性規劃原理，計算出銀行對于123家企業的具體信貸策略，即企業對應的貸款額度比列以及相應利率。

2模型的建立與求解