浅析基于粗糙集神经网络的企业财务风险

本文在对企业财务风险的涵义和特点进行分析的基础上,提出了一种基于粗糙集BP神经网络预测方法.该方法克服了单纯的BP神经网络方法因为数据量太大、处理速度慢、解释能力差等缺点.结果表明,与传统的logistic回归模型相比,粗糙集——神经网络系统对检验样本预测精度更高,,是一种更无有效和实用的分类方法.     

基于IOWA算子的港口吞吐量组合预测方法

为了合理地预测港口吞吐量,给出了一种基于诱导有序加权平均( IOWA)算子的港口吞吐量组合预测方法。建立了基于IOWA算子的港口吞吐量组合预测模型;选择具有较强非线性映射能力的BP神经网络和能够处理少量不完全信息的GM(1,1)作为单项预测模型;最后以连云港港口吞吐量为例,对预测效果的准确性进行了评价并科学合理地预测了连云港2013-2015年的港口吞吐量。结果表明,基于IOWA算子的组合预测方法预测效果的准确性较高。     

基于回归神经网络的雷达辐射源识别算法

本文在研究带偏差单元内部回归神经网络（Internally Recurrent Net，IRN）算法的基础上，分析了雷达特征参数和雷达威胁类型的内在联系；利用统计分析和特征建模的方法获取先验知识、设计分类器并求取模糊隶属函数，结合IRN自学习特性和模糊隶属函数的分类功能识别出目标雷达辐射源可能的威胁类型，给出识别可信度。     

基于BP神经网络的中小企业贷款风险预警机制研究

本文基于前向三层BP神经网络，选取20个上市中小企业作为样本，12个财务指标作为输入层得到与期望输出值误差较小的实际预测结果，建立科学的风险预警系统，为商业银行向中小企业贷款提供依据。     

BP公司加大三种核心石化产品投资力度

为了强化业务管理,提高石化产品市场竞争力,BP公司将加大其七大核心产品中3种产品(即二甲苯、精对苯二甲酸和乙酰基化合物)的投资力度,BP将这3种产品视为其优势产品,并放缓对乙烯、高密度聚乙烯、丙烯腈和聚丙烯这4种核心产品的投资规模,同时正在为其纺织品、直链α烯烃以及聚α烯烃业务寻找买家。在今后几年中,BP将逐步减小投资力度,从2 0 0 0 - 2 0 0 3年的1 0亿美元下降到2 0 0 6年以后的7.5亿美元,把主要投资点集中于上述3种优势产品上,并着重开发亚洲市场。BP预计上述3种产品的全球需求增长迅速,所以决定在未来几年内加大对这些产…     

证券市场实时分时神经网络预测系统研究

本文以沪深证券市场的实时分时数据为基础，应用神经网络技术对证券市场的八种经典分时形态进行了动态分割预处理和模式识别、预测，实验表明上述方法具有良好的稳定性和可靠性，并抗噪能力强且准确率较高。     

模糊神经计算技术──智能信息处理的新方向

以巨量并行分布为特点的神经网络拓扑结构和以非精确输入、满意解输出为基础的模糊运算方法结合起来，将构成类似于人类大脑神经系统功能原理和信息活动特征的新型智能信息处理系统．     

数字新闻

中国银行2亿美元支持bp 中国银行新闻发言人8月2日披露,中国银行与bp集团日前在京签署了备用信贷额度协议。协议的签署标志着中国银行作为bp集团全球范围内的合作银行,双方的合作范围和层次将进一步提高,同时,对中国银行在bp其他投资项目的竞标中获得有利地位将具有重要的促进作用。     

我国全要素生产力改进C-均值聚类

我国每个省、直辖市由于受各种不同因素的影响，因而经济发展水平不一样：采用软计算方法中改进C-均值聚类，对我国31个省、直辖市的经济进行分类，将其分为了5类，并用BP网络对聚类结果进行仿真，检测聚类的效果。     

我国上市公司财务困境预测模型比较研究

本文采用三种多元统计分析及人工智能方法分别对我国上市公司财务困境预测进行了实证研究，建立了四种预测模型。判定结果表明，该四种方法都可以用来进行财务困境预测，但判定效果是有差异的，Logistic模型是最有效的一种方法。