神经网络

人工神经网络概念

人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork，简称ANN)是人工智能领域中的一个重要分支，它是由大量的、简单的处理单元(或称神经元)广泛地互连成网络系统。它反映了人脑智能的许多基本特征，但并不是人脑神经元联系网的真实写照，而只是对其作某种简化、抽象和模拟。人工神经网络是由各种神经元按一定的拓扑结构相互连接而成的，它通过对连续的和间析的输入做出状态反馈而完成信息处理工作。神经网络有许多种类型，主要有前向型、反馈型、随机型和自组织竞争型等。其中前向型神经网络是数据挖掘中广为应用的一种网络，其原理或算法也是其他一些网络的基础。比较成熟的有BP神经网络、径向基函数(RBF)神经网络等。

人工神经元模型

人工神经网络结构和工作机理基本上是以人脑的组织结构(大脑神经元结构)和活动规律为背景的，参照生物神经元网络发展起来的人工神经元网络现己有许多种类型，但是它们中的基本单元一一神经元的结构是基本相同的〔27]。人工神经元是生物神经元的模拟与抽象;按照生物神经元的结构和工作原理，构造一个人工神经元如图3一1所示。人工神经元是人工神经网络的基本单元，从图中可

以看出，它相当于一个多输入单输出的非线性闭值器件。定义表示

其他神经元的轴突输出，亦即该神经元的输入向量表示其他神经元与该神经元R个突触的连接强度，亦即权值向量，其每个元素的值可正可负，分别表示为兴奋性突触和抑制性突触，为神经元的闭值，如果神经元输入向量的加权和大于。，则该神经元被激活，所以渝入向量的加权和也称为激活值;f表示神经元的输入输出关系函数，称为激活函数或传输函数。因为激活值越大，表示神经元的膜电位总和越大，该神经元兴奋所发放的脉冲越多，所以传输函数一般为单调升函数。但它又是一个有限值函数，因为神经元发放的脉冲数是有限的。这样，神经元的输出可以表示为

神经元

图3一1人工神经元模型图

激活函数有许多种类型，根据输出输出特性不同，可用不同的激活函数。激活函数是神经元网络的核心，网络解决问题的能力与效果除了与网络结构有关，在很大程度上取决于网络所采用的激活函数，其中常用的有以下几种:

(l)阶跃函数

(3一2)

(2)符号函数

(3一3) (3)线性型激活函数

(3一4)

(4)Sigmoid型激活函数

(3一5) (5)双曲正切函数

(3一6)

人工神经网络的结构

只有上亿个生物神经元连接而成生物神经网络，才能完成对外部感知信息进行的处理、记忆、学习等。同样，单个人工神经元往往不能完成对输入信号的处理，它要按一定的规则连接成网络，并让网络中的每个神经元的权值和闭值按一定的规

则变化，才能实现所设计神经网络的功能要求。人工神经网络的连接形式和其拓扑结构多种多样，但总的来说有两种形式，即分层型和互连型网络。

分层型神经网络的拓扑结构如图3一2所示，它又分为简单前馈网络、反馈型前馈网络和内层互连前馈网络。

分层型神经网络将所有神经元按功能分为昔干层，一般有输入层、中间层和输出层，各层顺序连接。因为中间层不直接与外部输入和输出打交道，所以又称为隐层。根据处理功能的不同，隐层可以有多层(一般不超过两层)，也可以没有。

神经网络的学习方式

人工神经网络的学习过程，实际上就是设节权值和阂值的过程。人们提出了多种神经网络的学习方法，其中主要有以下几种形式:

1、有教师学习(监督学习)

有教师学习是在有“教师”指导和考察的清况下进行学习的方式，如图3一4所示。这种学习方式，“教师”给出了与所有输入模式P对应的输出模式的“正确答案”，即期望输出t(目标)，用于学习过程的输入输出模式的集合称为训练样本集;神经网络学习系统根据一定的学习规则进行学习，每一次学习完成后，“教师”都要考察学习的结果，即实际输出a与期望输出t的差别(误差e)，以此决定网络是否需要再次学习，并根据误差信号调整学习的过程，使网络实际输出和期望输出的误差随着学习的反复进行而逐渐减小，直至达到要求的性能指标为止。

2、无教师学习(无监督学习)

无教师学习不存在“教师”的指导和考察，是靠神经网络本身完成的，如图3一5所示。由于没有现成的信息作为响应的校正，学习则是根据输入的信息，根据其特有的网络结构和学习规则来调整自身的参数或结构(这是一种自学习、自组织过程)，从而使网络的输出反应输入的某种固有特性(如聚类或某种统计上的分布特征)。

BP 网络( Back-P ropagat io n net w ork) 即反向传播网络, 属于多层结构, 前馈式, 如图 1 所示。它是一种实用网络模型, 其学习算法采用的是新颖的反向传播算法, 基本思想是构造一个类似于感知机的非线性系统, 并让该系统的决策能力与最小均方误差函数和梯度下降联系起来, 从而解决了普遍存在的多层神经网络的学习不易收敛问题, 在许多方面得到实际应用, 是现今网络界应用较广，实用程度较高, 较受瞩目的一类。

BP神经元与其它神经元类似，不同的是BP而申经元的传输函数为非线性函数，最常用的函数是109519和tansig函数，有的输出层也采用线性函数

(purelin)。其输出为

BP神经元模型如图3一6所示。

BP 网络的结构及特点

标准的BP网络由 3 层次组成, 最下面一层神经元组成了输入层, 此层的主要作

用是接收输入矢量, 在此, 设输入矢量为此层神

经元个数为n1, 其输出矢量为X′∈R。中间一层为隐含层, 共由n2 个神经元组成,接受由输入层神经元的输出矢量X″, 其输出矢量为。最上一层为输出层, 共由m 个输出神经元组成, 接受来自隐含层的输出矢量X″, 其输出矢量为Y∈Rm，y = ( y 0, y 1 , , ym - 1)T。在输入矢量和输入层之间的权值为Wij, 阈值为Hj, 0≤i≤n, 0≤j < n1。在输入层和隐含层之间的权值为W′j k, 阈值为H′k, 0≤k < n2。在隐含层和输出层之间的权值为W′kl, 阈值为H′1 , 0≤l< m。

BP网中的每个神经元的输入输出采用非线性变换, 其输出函数是采用连续可微的S 型函数, 即:

凝汽器典型故障及征兆

表1 为用于BP 网络训练的、分别对应于凝汽器及其系统11 种典型故障的征

兆集和训练样本的目标输出。在征兆集中, “1”表示征兆存在,

“0”表示征兆不存在。

网络的目标输出( 对各故障的隶属函数) 为:

上述的故障征兆及网络的目标输出中, 均采用“0”或“1”来表示“有”或“无”, 但在对凝汽器的实际诊断中, 根据对凝汽器故障征兆的逐渐收集,同样可以采用BP网络进行诊断。

BP网络的训练及其隶属函数的形成网络的输入层节点对应于故障的17 个故障征兆, 即输入层节点数为17; 输出层节点对应于11 种故障模式, 即输出层节点数为11; 隐层节点数选为10。网络的训练精度取E≤0. 009, 学习率采用自适应学习率。通过训练得到网络训练过程中的训练误差、学习率及误差曲面梯度与迭代次数k 的关系曲线分别如图3、4、5 所示。

诊断实例及对比

某机组凝汽器运行过程中表现出的故障征兆[ 2]: ( 0100000000010110) , 将其输入上述已训练好的BP 网络中, 网络即输出该征兆相对于各故障的隶属度, 如表2 所示。为了便于比较, 这里将文献[ 2] 中的模糊诊断方法简单说明如下:

设故障论域中有几个模糊子集A 1, A 2,∧A m,它们分别代表m种故障。对于该论域中的任意一个元素u0, 若有

则称u0 相对属于A i, 其中LA i ( u 0)是u0 相对A i的隶属度函数。

设凝汽器系统中有n 种故障征兆S1, S2, ∧,Sn,每种故障所表现出的征兆论域为:

对于实际运行中的任意故障征兆u= ( S1,S2,∧,Sn)则其相对于各故障A ii= 1, 2,∧,m的隶属度为:

根据最大隶属度的原则, 便可以诊断出该凝汽器存在的故障。这种诊断方法实质上是一种基于欧氏距离的诊断方法, 适用于对线性可分的故障类别进行诊断。其诊断结果如表 2 所示。

由表 2 可见, 当诊断的门限值取0. 1 时,BP网络诊断出凝汽器的故障为

5、10、

6、11 号, 该结论与文献[ 2] 中取门限值0. 9 时的诊断结论完全相同。由表 2 还发现, 诊断结果中门限值以上的故障隶属度与门限值以下的隶属度间的差别比文献[ 2] 中的要明显得多, 从而更容易获得可能的故障集。

RBF神经网络

1. 1RBF神经网络特点及结构[1, 4]径向基函数神经网络(Radial Basis FunctionNeuralNetwork,简称RBF网络)是具有单隐层的三层前馈神经网络,由输入层、隐含层和输出层构成。输入层由一些感知单元组成,它将网络与外界环境连接起来。隐含层采用径向基函数作为激励函数(一般为高斯函数),其作用是从输入空间到隐含空间之间进行非线性变换。隐含层每个神经元与输入层相连的权值向量w1i和输入矢量xq(表示第q个输入向量)之间的距离乘上阈值b1i作为本身的输入。其网络结构见图1。

隐含层的第i个神经元的输入为:

RBF网络的训练过程分为两步:第一步为确定训练输入层与隐含层间的权值w1的无教师式学习;第二步为确定训练隐含层与输出层间的权值w2的有教师式学习。训练的目的是求取两层的最终权值w1、w2和阈值b1、b2。在RBF网络

训练中,隐含层神经元数量的确定是一个关键问题,一般是使其与输入向量的元素相等。然而,在输入矢量很多时,过多的隐含层单元数使网络结构复杂化,影响训练时间。为此提出了改进方法,基本原理是从0个神经元开始训练,通过检查输出误差,使网络自动增加神经元。每次循环使用,使网络产生的最大误差所对应的输入

向量作为权值向量w1i,产生一个新的隐含层神经元,然后检查新网络的误差,重复此过程直至达到误差要求或最大隐含层神经元数为止。由此可见,径向基函数网络具有结构自适应确定、输出与初始权值无关等特点。RBF网络和BP网络一样能以任意精度逼近任何非线性函数。但由于它们使用的激励函数不同,其逼近能力也不相同。BP网络使用的Sigmoid函数具有全局特性,在训练过程中需要对网络的所有权值和阈值进行修正。为全局逼近神经网络,其学习速度慢,并且容易陷入局部极小。采用局部激励函数的RBF网络是一种局部逼近网络,对于每个训练样本,它只需要对少量的权值和阈值进行修正,因此训练速度快;而且很多RBF网络的学习算法能够分成两段,各自都能快速化。由于BP网络是多层结构,如果前层的权值不确定的话,后面层的权值也无法确定,因此,学习时间就有很大的差异。这些特点都体现了RBF网络比BP网络优越,给RBF网络的应用奠定了基础。凝汽器典型故障类型及征兆集的建立

由于凝汽器系统的复杂性、运行环境的特殊性,呈现出多种故障原因、故障征兆。根据现场运行经验及有关数据、文献,得到凝汽器系统的11种典型故障类型、13种故障征兆(作为对应于11种典型故障的征兆集),见表1[1]。

RBF神经网络对机组凝汽器故障的判别与诊断

某发电厂300MW汽轮发电机组,测得凝汽设备的运行参数为:凝汽器真空83 kPa;凝汽器端差7℃;循环水泵电动机电流186A;循环水泵出口压力0. 34

MPa;转子胀差13mm;凝结水泵电机电流106A;凝结水泵出口压力0. 16 MPa;凝结水过冷度1℃;最后一级低压加热器水位31mm;凝结水导电度0. 2μs/cm;循环水温升9. 6℃;抽气器抽出的空气温度与冷却水进口温差3℃;凝汽器抽气口至抽气器入口之间的压差0. 02MPa。经过归一化处理后网络输入故障征兆的参数值为: 0. 25、0. 75、0. 75、0. 75、0. 5、0. 5、0. 25、0. 25、0. 50、0. 50、0. 5、0. 25、0. 75。将这组故障样本输入到已经训练好RBF网络与BP网络中,诊断函数的具体调用格式为%带诊断故障样本与训练样本不一致p1=[0. 25 0. 75 0. 75 0. 75 0. 50 0. 50 0. 250. 25 0. 50 0. 50 0. 50 0. 25 0. 75]′;y1=sim(ne,t p1) 诊断结果见表3。

从显示的诊断结果可以看出,故障类型为真空系统不严密,与现场实际检查结果一致。RBF网络可准确输出对应的故障类型,其准确度是令人满意的,显然RBF网络的诊断精度比BP网络高,且学习速度也比BP网络快很多。从结果来看,应用RBF 神经网络对故障进行诊断明显优于应用BP神经网络,达到了应用RBF网络对凝汽器进行故障诊断研究的目的。

神经网络C语言实现

#i n c l u d e"" #include <> const double e = ; //设置一个神经网络 //有一个隐藏层（含有两个节点） //输出层有一个节点 //输入数据是二维（两个节点） //一个样本数据为：x = , 标签为 //初始权值输入节点1到隐藏层：， //输入节点2到隐藏层：, //隐藏层到输出层初始权值为：, //学习速率为1 double changeWeightFromHiddenToOutput(double cost,double output,double hiddenLayerCode) { double result=0; result = cost*output*(1-output)*hiddenLayerCode; return result; } double changeWeightFromInputToHidden(double cost,double output,double weightOfHiddenCodeToOutput,double weightOfHiddenCode,double inputNum)

double result=0; result = cost*output*(1-output)*weightOfHiddenCodeToOutput*weightOfHiddenC ode*(1-weightOfHiddenCode)*inputNum; return result; } double sigmoidFunction(double x) { double result=0; result = 1/(1+pow(e,-x)); return result; } double costFunction(double originalSignal,double outputOfOurCalculation) { //此处采取的损失函数是最小二乘法 double cost=0; cost = (1/*(originalSignal-outputOfOurCalculation)*(originalSignal-outpu tOfOurCalculation); return cost;

神经网络在数据挖掘中的应用

神经网络在数据挖掘中的应用

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神经网络在数据挖掘中的应用 摘要：给出了数据挖掘方法的研究现状,通过分析当前一些数据挖掘方法的局限性,介绍一种基于关系数据库的数据挖掘方法——神经网络方法,目前,在数据挖掘中最常用的神经网络是ＢＰ网络。在本文最后，也提出了神经网络方法在数据挖掘中存在的一些问题． 关键词：BＰ算法;神经网络;数据挖掘 １．引言 在“数据爆炸但知识贫乏”的网络时代,人们希望能够对其进行更高层次的分析，以便更好地利用这些数据。数据挖掘技术应运而生。并显示出强大的生命力。和传统的数据分析不同的是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。所得到的信息具有先未知，有效性和实用性三个特征。它是从大量数据中寻找其规律的技术,主要有数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤。数据准备是从各种数据源中选取和集成用于数据挖掘的数据；规律寻找是用某种方法将数据中的规律找出来;规律表示是用尽可能符合用户习惯的方式(如可视化)将找出的规律表示出来。数据挖掘在自身发展的过程中，吸收了数理统计、数据库和人工智能中的大量技术。作为近年来来一门处理数据的新兴技术，数据挖掘的目标主要是为了帮助决策者寻找数据间潜在的关联(Rｅｌation），特征(Pattern)、趋势(Tｒend)等，发现被忽略的要素，对预测未来和决策行为十分有用。 数据挖掘技术在商业方面应用较早，目前已经成为电子商务中的关键技术。并且由于数据挖掘在开发信息资源方面的优越性,已逐步推广到保险、医疗、制造业和电信等各个行业的应用。 数据挖掘(Dａta Ｍiｎing)是数据库中知识发现的核心，形成了一种全新的应用领域。数据挖掘是从大量的、有噪声的、随机的数据中，识别有效的、新颖的、有潜在应用价值及完全可理解模式的非凡过程。从而对科学研究、商业决策和企业管理提供帮助。 数据挖掘是一个高级的处理过程,它从数据集中识别出以模式来表示的知识。它的核心技术是人工智能、机器学习、统计等，但一个ＤM系统不是多项技术的简单组合,而是一个完整的整体，它还需要其它辅助技术的支持，才能完成数据采集、预处理、数据分析、结果表述这一系列的高级处理过程。所谓高级处理过程是指一个多步骤的处理过程,多步骤之间相互影响、反复调整,形成一种螺旋式上升过程。最后将分析结果呈现在用户面前。根据功能，整个DM系统可以大致分为三级结构。 神经网络具有自适应和学习功能，网络不断检验预测结果与实际情况是否相符。把与实际情况不符合的输入输出数据对作为新的样本，神经网络对新样本进行动态学习并动态改变网络结构和参数,这样使网络适应环境或预测对象本身结构和参数的变化，从而使预测网络模型有更强的适应性,从而得到更符合实际情况的知识和规则，辅助决策者进行更好地决策。而在ANN的

1BP神经网络实现(JAVA代码)

BP神经网络实现（Java代码） 神经网络的原理虽然理解起来不难，但是要是想实现它，还是需要做一些工作的，并且有很多细节性的东西需要注意。通过参阅各种相关资料，以及参考网络上已有的资源，自己写了一个含有一个隐含层，且只能有一个输出单元的简单的BP网络，经过测试，达到了预期的效果。 需要说明的是，神经网络的每个输入都在[0,1]中，输出也在[0,1]中，在使用神经网络解决实际问题的时候，还需要对实际问题的输入输出进行归一化处理。另外，尽量不要使得神经网络的输入或输出接近于0或1，这样会影响拟合效果。 我用正弦函数进行了一次测试，效果如图所示： 以下是相关的代码： 1.神经网络代码 [java]view plaincopy 1.package pkg1; 2. 3.import java.util.Scanner; 4. 5./* 6.* 7.*/ 8.public class TestNeuro{

9. 10.private int INPUT_DIM=1; 11.private int HIDDEN_DIM=20; 12.private double LEARNING_RATE=0.05; 13.double[][]input_hidden_weights=new double[INPUT_DIM][HIDDEN_DIM]; 14.double[]hidden_output_weights=new double[HIDDEN_DIM]; 15.double[]hidden_thresholds=new double[HIDDEN_DIM]; 16.double output_threshold; 17. 18.public static void main(String[]args){ 19.Scanner in=new Scanner(System.in); 20.TestNeuro neuro=new TestNeuro(1,5); 21.neuro.initialize(); 22.for(int i=0;i<10000;i++){ 23.double[]input=new double[1]; 24.input[0]=Math.random(); 25.double expectedOutput=input[0]*input[0]; 26.//System.out.println("input:"+input[0]+"\t\texpectedOutput: "+expectedOutput); 27.//System.out.println("predict before training:"+neuro.predict (input)); 28.neuro.trainOnce(input,expectedOutput); 29.//System.out.println("predict after training:"+neuro.predict( input)); 30.//in.next(); 31.} 32.while(true){ 33.//neuro.printLinks(); 34.double[]input=new double[1]; 35.input[0]=in.nextDouble(); 36.double expectedOutput=in.nextDouble(); 37.System.out.println("predict before training:"+neuro.predict(i nput)); 38.neuro.trainOnce(input,expectedOutput); 39.System.out.println("predict after training:"+neuro.predict(in put)); 40. 41.} 42.} 43. 44.public TestNeuro(int input_dimension,int hidden_dimension){ 45.this.INPUT_DIM=input_dimension; 46.this.HIDDEN_DIM=hidden_dimension; 47.this.initialize();

神经网络工具箱

神经网络工具箱 版本6.0.4（R2010a版本）25-JAN-2010 图形用户界面的功能。 nctool - 神经网络分类的工具。 nftool - 神经网络拟合工具。 nprtool - 神经网络模式识别工具。 nntool - 神经网络工具箱的图形用户界面。 nntraintool - 神经网络训练工具。 视图- 查看一个神经网络。 分析功能。 混乱- 分类混淆矩阵。 errsurf - 单输入神经元的误差表面。 maxlinlr - 最大的学习率的线性层。 鹏- 受试者工作特征。 距离函数。 boxdist - 箱距离函数。 DIST - 欧氏距离权重函数。 mandist - 曼哈顿距离权重函数。 linkdist - 链路距离函数。 格式化数据。 combvec - 创建载体的所有组合。 con2seq - 转换并行向量连续载体。 同意- 创建并发偏载体。 dividevec - 创建载体的所有组合。 ind2vec - 转换指数为载体。 最小最大- 矩阵行范围。 nncopy - 复印基质或细胞阵列。 normc - 规格化矩阵的列。 normr - 规格化行的矩阵的。 pnormc - 矩阵的伪规格化列。 定量- 值离散化作为数量的倍数。 seq2con - 转换顺序向量并发载体。 vec2ind - 将矢量转换成指数。 初始化网络功能。 initlay - 层- 层网络初始化函数。 初始化层功能。

initnw - 阮层的Widrow初始化函数。 initwb - 从重量和- 偏置层初始化函数。 初始化的重量和偏见的功能。 initcon - 良心的偏见初始化函数。 initzero - 零重量/偏置初始化函数。 initsompc - 初始化SOM的权重与主要成分。 中点- 中点重初始化函数。 randnc - 归一列重初始化函数。 randnr - 归行重初始化函数。 兰特- 对称随机重量/偏置初始化函数。 学习功能。 learncon - 良心的偏见学习功能。 learngd - 梯度下降重量/偏置学习功能。 learngdm - 梯度下降W /气势重量/偏置学习功能。 learnh - 赫布重学习功能。 learnhd - 赫布衰变重学习功能。 learnis - 重量龄学习功能。 learnk - Kohonen的重量学习功能。 learnlv1 - LVQ1重学习功能。 learnlv2 - LVQ2重学习功能。 learnos - Outstar重学习功能。 learnsomb - 批自组织映射权重学习功能。 learnp - 感知重量/偏置学习功能。 learnpn - 归感知重量/偏置学习功能。 learnsom - 自组织映射权重学习功能。 learnwh - 的Widrow - 霍夫重量/偏置学习规则。 在线搜索功能。 srchbac - 回溯搜索。 srchbre - 布伦特的结合黄金分割/二次插值。 srchcha - Charalambous“三次插值。 srchgol - 黄金分割。 srchhyb - 混合二分/立方搜索。 净输入功能。 netprod - 产品净输入功能。 netsum - 求和净输入功能。 网络创造的功能。 网络- 创建一个自定义的神经网络。 NEWC - 创建一个有竞争力的层。 newcf - 创建级联转发传播网络。

BP神经网络原理及应用

BP神经网络原理及应用 1 人工神经网络简介 1.1生物神经元模型 神经系统的基本构造是神经元（神经细胞），它是处理人体内各部分之间相 互信息传递的基本单元。据神经生物学家研究的结果表明，人的大脑一般有1011 个神经元。每个神经元都由一个细胞体，一个连接其他神经元的轴突1010 和一些向外伸出的其它较短分支——树突组成。轴突的功能是将本神经元的输出信号（兴奋）传递给别的神经元。其末端的许多神经末梢使得兴奋可以同时送给多个神经元。树突的功能是接受来自其它神经元的兴奋。神经元细胞体将接受到的所有信号进行简单地处理后由轴突输出。神经元的树突与另外的神经元的神经末梢相连的部分称为突触。 1.2人工神经元模型 神经网络是由许多相互连接的处理单元组成。这些处理单元通常线性排列成组，称为层。每一个处理单元有许多输入量，而对每一个输入量都相应有一个相关 联的权重。处理单元将输入量经过加权求和，并通过传递函数的作用得到输出量，再传给下一层的神经元。目前人们提出的神经元模型已有很多，其中提出最早且影 响最大的是1943年心理学家McCulloch和数学家Pitts在分析总结神经元基本特

性的基础上首先提出的M-P 模型，它是大多数神经网络模型的基础。 )()(1∑=-=n i j i ji j x w f t Y θ （1.1） 式(1.1)中为神经元单元的偏置（阈值），ji w 为连接权系数（对于激发状态， ji w 取正值，对于抑制状态，ji w 取负值） ，n 为输入信号数目，j Y 为神经元输出，t 为时间，f()为输出变换函数，有时叫做激发或激励函数，往往采用0和1二值函数或Ｓ形函数。 1.3人工神经网络的基本特性 人工神经网络由神经元模型构成；这种由许多神经元组成的信息处理网络具有并行分布结构。每个神经元具有单一输出，并且能够与其它神经元连接；存在许多（多重）输出连接方法，每种连接方法对应一个连接权系数。严格地说，人工神经网络是一种具有下列特性的有向图： （１）对于每个节点存在一个状态变量xi ； （２）从节点i 至节点j ，存在一个连接权系数wji ； （３）对于每个节点，存在一个阈值； （４）对于每个节点，定义一个变换函数(,,),j i ji j f x w i j θ≠,对于最一般的情况，此函数取()j ji i j i f w x θ-∑形式。 1.4 人工神经网络的主要学习算法 神经网络主要通过两种学习算法进行训练，即指导式（有师）学习算法和非指导式（无师）学习算法。此外，还存在第三种学习算法，即强化学习算法；可把它看做有师学习的一种特例。 （１）有师学习 有师学习算法能够根据期望的和实际的网络输出(对应于给定输入)间的差来调整神经元间连接的强度或权。因此，有师学习需要有个老师或导师来提供期望或目标输出信号。有师学习算法的例子包括规则、广义规则或反向传播算法以及LVQ 算法等。 （２）无师学习 无师学习算法不需要知道期望输出。在训练过程中，只要向神

神经网络详解

一前言 让我们来看一个经典的神经网络。这是一个包含三个层次的神经网络。红色的是输入层，绿色的是输出层，紫色的是中间层（也叫隐藏层）。输入层有3个输入单元，隐藏层有4个单元，输出层有2个单元。后文中，我们统一使用这种颜色来表达神经网络的结构。 图1神经网络结构图 设计一个神经网络时，输入层与输出层的节点数往往是固定的，中间层则可以自由指定； 神经网络结构图中的拓扑与箭头代表着预测过程时数据的流向，跟训练时的数据流有一定的区别； 结构图里的关键不是圆圈（代表“神经元”），而是连接线（代表“神经元”之间的连接）。每个连接线对应一个不同的权重（其值称为权值），这是需要训练得到的。 除了从左到右的形式表达的结构图，还有一种常见的表达形式是从下到上来

表示一个神经网络。这时候，输入层在图的最下方。输出层则在图的最上方，如下图： 图2从下到上的神经网络结构图 二神经元 2.结构 神经元模型是一个包含输入，输出与计算功能的模型。输入可以类比为神经元的树突，而输出可以类比为神经元的轴突，计算则可以类比为细胞核。 下图是一个典型的神经元模型：包含有3个输入，1个输出，以及2个计算功能。 注意中间的箭头线。这些线称为“连接”。每个上有一个“权值”。

图3神经元模型 连接是神经元中最重要的东西。每一个连接上都有一个权重。 一个神经网络的训练算法就是让权重的值调整到最佳，以使得整个网络的预测效果最好。 我们使用a来表示输入，用w来表示权值。一个表示连接的有向箭头可以这样理解： 在初端，传递的信号大小仍然是a，端中间有加权参数w，经过这个加权后的信号会变成a*w，因此在连接的末端，信号的大小就变成了a*w。 在其他绘图模型里，有向箭头可能表示的是值的不变传递。而在神经元模型里，每个有向箭头表示的是值的加权传递。 图4连接（connection） 如果我们将神经元图中的所有变量用符号表示，并且写出输出的计算公式的话，就是下图。

神经网络学习笔记及R实现

神经网络 一、神经网络简介 人工神经网络(ANN)，简称神经网络，是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统。现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具，常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模，或用来探索数据的模式物理结构：人工神经元将模拟生物神经元的功能 计算模拟：人脑的神经元有局部计算和存储的功能，通过连接构成一个系统。人工神经网络中也有大量有局部处理能力的神经元，也能够将信息进行大规模并行处理存储与操作：人脑和人工神经网络都是通过神经元的连接强度来实现记忆存储功能，同时为概括、类比、推广提供有力的支持 训练：同人脑一样，人工神经网络将根据自己的结构特性，使用不同的训练、学习过程，自动从实践中获得相关知识 神经网络是一种运算模型，由大量的节点(或称“神经元”，或“单元”)和之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。 二、BP神经网络算法描述 1、sigmoid函数分类 回顾我们前面提到的感知器，它使用示性函数作为分类的办法。然而示性函数作为分类器它的跳点让人觉得很难处理，幸好sigmoid函数y=1/(1+e^-x)有类似的性质，且有着光滑性这一优良性质。我们通过下图可以看见sigmoid函数的图像： 错误!

神经网络——五个基本学习算法

五个基本的学习算法：误差—修正学习；基于记忆的学习；Hebb 学习；竞争学习和Boltzmann 学习。误差修正学习植根于最优滤波。基于记忆的学习通过明确的记住训练数据来进行。Hebb 学习和竞争学习都是受了神经生物学上的考虑的启发。Boltzmann 学习是建立在统计学力学借来的思想基础上。 １． 误差修正学习 神经元k 的输出信号)(n y k 表示， )(n d k 表示的是期望响应或目标 输出比较。由此产生)(n e k 表示的误差信号，有 )()()(n y n d n e k k k -= 这一目标通过最小化代价函数或性能指标 )(n ξ来实现。定义如下 )(2 1)(2 n e n k = ξ 也就是说)(n ξ是误差能量的瞬时值。这种对神经元k 的突触权值步步逼近的调节将持续下去，直到系统达到稳定状态。这时，学习过程停止。根据增量规则，在第n 时间步作用于突触权值的调节量)(n w kj ?定义如下： )()()(n x n e n w j k kj η=? ２． 基于记忆的学习 在一个简单而有效的称作最近邻规则的基于记忆的学习类型中， 局部邻域被定义为测试向量test X 的直接邻域的训练实例，特别，向量 {}N N X X X X ,,,21' ???∈ 被称作test X 的最邻近，如果 ),(),(min ' test N test i i X X d X X d = 这里，),(test i X X d 是向量i X 和test X 的欧几里德距离。与最短距离相关的类别，也 就是向量'N X 被划分的类别。 ３． Hebb 学习 我们定义Hebb 突触为这样一个突触，它使用一个依赖时间的、 高度局部的和强烈交互的机制来提高突触效率为前突触和后突触活动间的相互关系的一个函数。可以得出Hebb 突触特征的４个重要机制：时间依赖机制；局部机制；交互机制；关联或相关机制。 ４． 竞争学习 获胜神经元k 的输出信号k y 被置 为１；竞争失败的所有神经元 输出信号被置为０。这样，我们有 ?? ?≠>=否则对于所有如果, 0,,1k j j v v y j k k 其中，诱导局部域k v 表示结合所有达到神经元k 的前向和反馈输入的动作。 令kj w 表示连接输入节点j 到神经元k 的突触权值。假定每个神经元被分配固定 量的突触权值，权值分布在它的节点之中；也就是 k w kj j 对于所有的 ,1=∑ 然后神经元通过将突触权值从它的不活跃 输入移向活跃输入来进行学习。如果神经元对一个特定输入模式不响应，那么没有学习发生在那个神经元上。如果一个特定神经元赢得了竞争，这个神经元的每个输入节点经一定的比例释放它的突触权值，释放的权值然后平均分布到活跃输入节点上。作用于突触权值kj w 的改变量kj w ?定

概率神经网络

概率神经网络概述 令狐采学 概率神经网络（Probabilistic Neural Network ，PNN ）是由D. F. Specht 在1990年提出的。主要思想是贝叶斯决策规则，即错误分类的期望风险最小，在多维输入空间内分离决策空间。它是一种基于统计原理的人工神经网络，它是以Parazen 窗口函数为激活函数的一种前馈网络模型。PNN 吸收了径向基神经网络与经典的概率密度估计原理的优点，与传统的前馈神经网络相比，在模式分类方面尤其具有较为显著的优势。 1.1 概率神经网络分类器的理论推导 由贝叶斯决策理论： w w w i j i x then i j x p x p if ∈≠?>→ →→ , )|()|( （1-1） 其中)|()()|(w w w i i i x p p x p → → = 。 一般情况下，类的概率密度函数)|(→x p w i 是未知的，用高斯核的Parzen 估计如下：

) 2exp(1 1 )|(2 2 1 2 2σ σ π→ → -∑ - = =→ x x N w ik N i k l l i i x p （1-2） 其中，→ x ik 是属于第w i 类的第k 个训练样本，l 是样本向量的维数，σ是平滑参数，N i 是第w i 类的训练样本总数。 去掉共有的元素，判别函数可简化为： ∑-=→ → → - = N ik i k i i i x x N w g p x 1 2 2 ) 2exp()()(σ （1-3） 1.2 概率神经元网络的结构模型 PNN 的结构以及各层的输入输出关系量如图1所示，共由四层组成，当进行并行处理时，能有效地进行上式的计算。 图1 概率神经网络结构 如图1所示，PNN 网络由四部分组成：输入层、样本层、求和层和竞争层。PNN 的工作过程：首先将输入向量→ x 输入到输入层，在输入层中，网络计算输入向量与训练样本向量之间

神经网络基本知识

（一）三层神经网络 1)该模型的参数通过两个步骤训练获得：在该网络的第一层，将输入映射 至隐藏单元激活量的权值可以通过稀疏自编码器训练过程获得。 在第二层，将隐藏单元映射至输出的权值可以通过 logistic 回归或 softmax 回归训练获得。 2)在描述上述过程时，假设采用了“替代(Replacement)”表示而不是“级联 (Concatenation)”表示。在替代表示中，logistic 分类器所看到的训练样 本格式为；而在级联表示中，分类器所看到的训练样本格式 为。在级联表示神经网络中，输入值也直接被输入 至 logistic 分类器。 3)在训练获得模型最初参数（利用自动编码器训练第一层，利用 logistic/softmax 回归训练第二层）之后，可以进一步修正模型参数，进而降低训练误差。具体来说，可以对参数进行微调，在现有参数的基础上采用梯度下降或者 L-BFGS 来降低已标注样本集 上的训练误差。 微调的作用在于，已标注数据集也可以用来修正权值，这样可以对 隐藏单元所提取的特征做进一步调整。

对于微调来说，级联表示相对于替代表示几乎没有优势。因此，如果需要开展微调，通常使用替代表示的网络。但是如果不开展微调，级联表示的效果有时候会好得多。 通常仅在有大量已标注训练数据的情况下使用微调。在这样的情况下，微调能显著提升分类器性能。如果有大量未标注数据集（用于非监督特征学习/预训练），却只有相对较少的已标注训练集，微调的作用非常有限。 （二）深度网络 深度神经网络，即含有多个隐藏层的神经网络。通过引入深度网络，可以计算更多复杂的输入特征。因为每一个隐藏层可以对上一层的输出进行非线性变换，因此深度神经网络拥有比“浅层”网络更加优异的表达能力。 1.深度神经网络的优势 1)当训练深度网络的时候，每一层隐层应该使用非线性的激活函数。这 是因为多层的线性函数组合在一起本质上也只有线性函数的表达能力（例如，将多个线性方程组合在一起仅仅产生另一个线性方程）。因此，在激活函数是线性的情况下，相比于单隐藏层神经网络，包含多隐藏层的深度网络并没有增加表达能力。 2)深度网络最主要的优势在于，它能以更加紧凑简洁的方式来表达比浅层网络 大得多的函数集合。即可以找到一些函数，这些函数可以用层网络简洁地表达出来（这里的简洁是指隐层单元的数目只需与输入单元数目呈多项式 关系）。但是对于一个只有层的网络而言，除非它使用与输入单元 数目呈指数关系的隐层单元数目，否则不能简洁表达这些函数。 3)当处理对象是图像时，使用深度网络，能够学习到“部分-整体”的分解关 系。例如，第一层可以学习如何将图像中的像素组合在一起来检测边缘，第二层可以将边缘组合起来检测更长的轮廓或者简单的“目标的部件”，在更深的层次上，可以将这些轮廓进一步组合起来以检测更为复杂的特征。 这种分层计算很好地模仿了大脑皮层对输入信息的处理方式。视觉图像在人脑中是分多个阶段进行处理的，首先是进入大脑皮层的“V1”区，然后紧跟着进入大脑皮层“V2”区，以此类推。 2.训练深度网络的困难 目前主要使用的学习算法是：首先随机初始化深度网络的权重，然后使用有 监督的目标函数在有标签的训练集上进行训练。其中通过使用梯度下降法来降低训练误差，这种方法通常不是十分凑效。

神经网络控制修订稿

神经网络控制 公司标准化编码 [QQX96QT-XQQB89Q8-NQQJ6Q8-MQM9N]

人工神经网络控制 摘要: 神经网络控制，即基于神经网络控制或简称神经控制，是指在控制系统中采用神经网络这一工具对难以精确描述的复杂的非线性对象进行建模，或充当控制器，或优化计算，或进行推理，或故障诊断等，亦即同时兼有上述某些功能的适应组合，将这样的系统统称为神经网络的控制系统。本文从人工神经网络，以及控制理论如何与神经网络相结合，详细的论述了神经网络控制的应用以及发展。 关键词: 神经网络控制；控制系统；人工神经网络 人工神经网络的发展过程 神经网络控制是20世纪80年代末期发展起来的自动控制领域的前沿学科之一。它是智能控制的一个新的分支，为解决复杂的非线性、不确定、不确知系统的控制问题开辟了新途径。是（人工）神经网络理论与控制理论相结合的产物，是发展中的学科。它汇集了包括数学、生物学、神经生理学、脑科学、遗传学、人工智能、计算机科学、自动控制等学科的理论、技术、方法及研究成果。 在控制领域，将具有学习能力的控制系统称为学习控制系统，属于智能控制系统。神经控制是有学习能力的，属于学习控制，是智能控制的一个分支。神经控制发展至今，虽仅有十余年的历史，已有了多种控制结构。如神经预测控制、神经逆系统控制等。 生物神经元模型 神经元是大脑处理信息的基本单元，人脑大约含1012个神经元，分成约1000种类型，每个神经元大约与 102~104个其他神经元相连接，形成极为错综复杂而又灵活多变的神经网络。每个神经元虽然都十分简单，但是如此大量的神经元之间、如此复杂的连接却可以演化出丰富多彩的行为方式，同时，如此大量

神经网络

第一节、神经网络基本原理 1. 人工神经元( Artificial Neuron )模型 人工神经元是神经网络的基本元素，其原理可以用下图表示： 图1. 人工神经元模型 图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号，wij表示表示从神经元j 到神经元i的连接权值，θ表示一个阈值( threshold )，或称为偏置( bias )。则神经元i的输出与输入的关系表示为： 图中yi表示神经元i的输出，函数f称为激活函数( Activation Function )或转移函数( Transfer Function ) ，net称为净激活(net activation)。若将阈值看成是神经元i的一个输入x0的权重wi0，则上面的式子可以简化为：

若用X表示输入向量，用W表示权重向量，即： X = [ x0 , x1 , x2 , ....... , xn ] 则神经元的输出可以表示为向量相乘的形式： 若神经元的净激活net为正，称该神经元处于激活状态或兴奋状态(fire)，若净激活net为负，则称神经元处于抑制状态。 图1中的这种“阈值加权和”的神经元模型称为M-P模型 ( McCulloch-Pitts Model )，也称为神经网络的一个处理单元( PE, Processing Element )。 2. 常用激活函数 激活函数的选择是构建神经网络过程中的重要环节，下面简要介绍常用的激活函数。 (1) 线性函数( Liner Function ) (2) 斜面函数( Ramp Function ) (3) 阈值函数( Threshold Function )

图2 . 阈值函数图像 以上3个激活函数都是线性函数，下面介绍两个常用的非线性激活函数。 (4) S形函数( Sigmoid Function ) 该函数的导函数： (5) 双极S形函数

如何用MATLAB的神经网络工具箱实现三层BP网络

如何用MA TLAB的神经网络工具箱实现三层BP网络？ % 读入训练数据和测试数据 Input = []; Output = []; str = {'Test','Check'}; Data = textread([str{1},'.txt']); % 读训练数据 Input = Data(:,1:end-1); % 取数据表的前五列（主从成分） Output = Data(:,end); % 取数据表的最后一列（输出值） Data = textread([str{2},'.txt']); % 读测试数据 CheckIn = Data(:,1:end-1); % 取数据表的前五列（主从成分） CheckOut = Data(:,end); % 取数据表的最后一列（输出值） Input = Input'; Output = Output'; CheckIn = CheckIn'; CheckOut = CheckOut'; % 矩阵赚置 [Input,minp,maxp,Output,mint,maxt] = premnmx(Input,Output); % 标准化数据 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%% % 神经网络参数设置 %====可以修正处 Para.Goal = 0.0001; % 网络训练目标误差 Para.Epochs = 800; % 网络训练代数 Para.LearnRate = 0.1; % 网络学习速率 %==== Para.Show = 5; % 网络训练显示间隔 Para.InRange = repmat([-1 1],size(Input,1),1); % 网络的输入变量区间 Para.Neurons = [size(Input,1)*2+1 1]; % 网络后两层神经元配置

基于数据数量对支持向量机和BP神经网络性能分析

基于数据数量对支持向量机和BP神经网络性能分析 摘要 本文在阐述创新型预测模型理论的基础上，分别利用基于BP神经网络和支持向量机的玉米开盘预测模型，在样本大小不同情况下对玉米开盘价格指数进行了研究和预测。研究结果表明，基于支持向量机的预测模型在预测精度、运算时间、最优性等方面均优于基于BP神经网络的预测模型。 近年来，以GARCH类模型、SV类模型等为代表的预测模型在资产价格预测方面获得了广泛的应用，但是这些模型在研究中往往受到样本数据分布、样本容量等方面的限制。因此，包括以神经网络、支持向量机等智能算法为基础的创新型预测模型，在金融资产价格预测方面得到了广泛的应用。本文在阐述创新型预测模型理论的基础上，分别利用基于神经网络、支持向量机的预测模型，在不同样本大小的基础上，就玉米开盘价格分别用支持向量机和单隐层和双隐层的BP神经网络做预测，比较预测结果，对比分析支持向量机和BP神经网络在样本大小不同的情况下两者的性能分析。 关键词：支持向量回归BP神经网络libsvm工具箱

一、模型介绍 1、模型介绍1.1 支持向量机回归 1.1.1 支持向量机回归模型的介绍 在机器学习中，支持向量机（SVM，还支持矢量网络）是与相关的学习算法有关的监督学习模型，可以分析数据，识别模式，用于分类和回归分析。给定一组训练样本，每个标记为属于两类，一个SVM 训练算法建立了一个模型，分配新的实例为一类或其他类，使其成为非概率二元线性分类。一个SVM 模型的例子，如在空间中的点，映射，使得所述不同的类别的例子是由一个明显的差距是尽可能宽划分的表示。新的实施例则映射到相同的空间中，并预测基于它们落在所述间隙侧上属于一个类别。 除了进行线性分类，支持向量机可以使用所谓的核技巧，它们的输入隐含映射成高维特征空间中有效地进行非线性分类。1.1.2 支持向量回归求解过程图 1.1.3核函数的介绍 利用支持向量机解决回归问题时，需要根据求解问题的特性，通过使用恰当的核函数来代替内积。这个核函数不仅要在理论上要满足Mercer 条件，而且在实际应用中要能够反映训练样本数据的分布特性。因此，在使用支持向量机解决某一特定的回归问题时，选择适当的核函数是一个关键因素。在实际的应用中，最常用的核函数有4种：线性核、多项式核、径向基（简称RBF）核、多层感知机核等。函数关系表达式分别如下： （1）线性核函数 ) (),(x x x x K i i ?=

财务管理神经网络智能决策支持系统的

价值工程 2.4筹划风险大在国际国内税收法律法规的不断完善，反避税措施不断增强，市场经济环境的变幻莫测，以及其他人为因素存在的背景下，商业银行因其收入来源复杂、纳税筹划难度大、经营结构不单一等客观因素的存在，导致商业银行的纳税筹划要比一般行业的纳税筹划具备更大的风险性，最终的纳税筹划收益可能会高于或低于先前的预期结果，企业在运用各种政策开展纳税筹划时的不确定性因素也导致风险明显增加。因此，纳税人必须要树立纳税筹划风险意识，立足于事先防范，在进行纳税筹划方案制定之前，应对影响筹划结果的所有潜在风险因素进行确认并评估，在考虑风险是否可以化解或转嫁等因素的基础上确定是否开展筹划，同时还必须考虑因纳税筹划引致的各种涉税成本，包括显性和隐性成本，只有综合筹划成本在可接受范围内时开展税务筹划才有效率。3结论 熟知商业银行纳税筹划的特性对我国银行业顺利开展纳税筹划及实施风险管理有着极其重要的作用。论文通过简述纳税筹划的含义及工作步骤，结合实际，分析了我国商业银行纳税筹划的特性，为银行业的纳税筹划实践提供了理论参考。参考文献：[1]谭成.我国商业银行全面风险评估研究[D].湖南师范大学，2009.[2]李瑞波.商业银行抵债资产税收处理及纳税筹划[J].经营管理，2009，（1）.[3]刘兵.我国商业银行信用风险度量与管理研究[D].吉林大学，2008.[4]王睿，高军，吕南.中小企业所得税纳税筹划风险管理探讨[J].中国经贸导刊，2010，（7）. 0引言 DSS 是80年代迅速发展起来的新型计算机科学。它是一个有 着广泛应用背景的十分热门的交叉科学。 神经网络是一个具有高度非线性的超大规模连续时间的动力系统。结合神经网络的智能决策支持系统是目前研究的前沿之一，它极具理论和使用价值。 财务管理的信息化、数字化是财务规范和科学管理的趋势。与DSS 的结合将更加有利于数据标准的统一，有利于数据采集的模块化，有利于决策支持的科学化，有利于财务公开的透明化。 1财务管理决策支持系统的研究现状决策支持系统经过二十多年的发展，形成了如图1所示公认的体系结构。它把模型并入信息系统软件中，依靠管理信息系统和运筹 学这两个基础逐步发展起来。 它为解决非结构化决策问题提供了相应的有用信息，给各级管理决策人员的工作带来了便利。 从图1可以看出决策支持系统体系结构可划分为三级，即语言系统（LS ）级、问题处理系统（PPS ）级和知识系统（KS ）级。其中问题处理系统级包括推理机系统（RS ）、模型库管理系统（MBMS ）、知识库管理系统（KBMS ）及数据库管理系统（DBMS ）。知识系统级包括模型库（MB ）、知识库（KB ）及数据库（DB ）。 九十年代中期，兴起了三个辅助决策技术：数据仓库（DW ）、联 机分析处理（OLAP ）和数据挖掘（DM ）。联机分析处理是以客户/服务器的方式完成多维数据分析。数据仓库是根据决策主题的需要汇集大量的数据库，通过综合和分析得到辅助决策的信息。数据挖掘顾 名思义，是为了获得有用的数据，在大量的数据库中进行筛选。人工 智能技术建立一个智能的DSS 人机界面，可进行图、文、声、像、形等多模式交互，人机交互此时变得更为自然和谐，人们能沉浸其中，进行合作式、目标向导式的交互方法。 从目前情况来看，财务决策支持系统的研究还处于初级发展阶 段，财务数据的保密性、 特殊性决定了财务决策不能全部公开化、透明化，但随着中央及国务院相关部门财务预决算数据的公开，财务决策系统及其支持系统和过程也将随之公开，这就要求决策者充分利用财务知识和决策支持系统的知识“聪明”决策、合理决策、科学 决策、 规范决策。2财务管理神经网络智能决策支持系统总体研究框架 2.1神经网络运行机制神经网络的着眼点是采纳生物体中神经细胞网络中某些可利用的部分，来弥补计算机的不足之处，而不是单单用物理的器件去完整地复制。 第一，神经网络中的链接的结构和链接权都可以通过学习而得到，具有十分强大的学习功能；第二，神经网络所记忆的信息是一种分布式的储存方式，大多储存在神经元之间的权中；第三，神经网络部分的或局部的神经元被破坏后，仍可以继续进行其他活动，不影响全局的活动，因此说，神经网络的这种特性被称作容错性；第四，神经网络是由大量简单的神经元组成的，每个神经元虽然结构简单，但是它们组合到一起并行活动时，却能爆发出较快较强的速度来。 我们可以利用神经网络的上述特点，将之应用于模式识别、自动控制、优化计算和联想记忆、军事应用以及决策支持系统中。 2.2财务管理神经网络集成智能财务DSS 的必然性在企业经营管理、政府机构财务活动中，人们时常面临着财务决策。人们往往需要根据有关的理论及经验制定出一系列的衡量标准。这种评价是一个非常复杂的非结构化决策过程，一般都是由内行专家根据一定的专业理论凭经验和直觉在收集大量不完全、不确定信息基础上建立起多级指标体系。但在这种指标体系中，各种指标之间的关系很难明确，而且还受评价者的效用标准和主观偏好所左右。因此，很难 —————————————————————— —作者简介：严璋鹏（1968-），男，浙江宁波人，会计师，研究方向为财务管理 与核算。 财务管理神经网络智能决策支持系统的研究 Financial Management Neural Network Intelligent Decision Support System 严璋鹏Yan Zhangpeng （西安邮电学院，西安710121） （Xi'an University of Posts &Telecommunications ，Xi'an 710121，China ） 摘要：财务管理决策支持系统（简称DSS ）是辅助各级决策者实现财务管理的科学决策系统。它主要通过人机交互的方式，利用大量财务数 据和众多模型来实现科学性的管理。神经网络是一种非线性复杂网络系统，它主要由许多类似于神经元的处理单元组合而成。将财务管理和神 经网络和决策支持系统结合可以实现财务系统的自适应并行联想推理及数据开采的自动化，使财务管理、 决策、执行更加科学化、规范化、智能化。Abstract:Financial management decision support system (hereinafter referred to as the DSS)is to assist decision-makers at various levels realize financial management.It achieves scientific management through mainly the man -machine interactive way and the use of a lot of financial data and numerous model.Neural network is a complicated nonlinear network system,and it mainly consists of many processing units which are similar to neuron.The combination of financial management and neural network and decision support system can realize the automation of adaptive,associating and reasoning,and data mining,and make the financial management,decision-making,and execution more scientific,standardized,and intelligent. 关键词：财务管理；神经网络；决策支持系统；专家系统Key words:financial management ；nerve network ；decision support system （DSS ）；expert system 中图分类号：F275 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2012） 03-0126-02 ·126·