神经网络算法研究及其在模式分类问题中的应用——以基于BP网络的设备状态分类器设计为例

本文对人工神经网络的三种常用模型中的BP网的结构和学习算法进行了深入的研究。以基于BP网络的设备状态分类器设计为例，对BP网络的设计与实现做了详细描述。并论述了应用人工神经网络对设备中减速箱进行分类问题。实验证明，神经网络具有实际应用价值，在复杂的非线性问题处理中将发挥重要作用。     

人工神经网络文献综述

本文主要介绍人工神经网络的基本原理发展和分类，详细描述了其在各行业的有关研究及应用；对人工神经网络的应用提出了建改。     

浅析人工神经网络在企业盈余质量分析中的应用

在企业盈余质量的分析过程中引入了BP人工神经网络．利用人工神经网络的自适应能力模拟了企业盈余质量影响因子间的非线性关系。对影响企业盈余质量的驱动因子进行了基于平均水平的归一化处理,并对评价模型进行了实证分析检验,对模型的优缺点进行了相应的评价。     

人工神经网络审计模型及在金融领域中运用的探讨

人工神经网络模型是替代传统审计方式的一个重要工具,本文介绍了神经网络的基本特征,同时,基于我国金融领域中保险企业的财务数据进行了使用人工神经网络的测试,测试结果证明人工神经网络用于保险企业的审计是可行的.     

BP神经网络在农业工程中的应用

近年来,随着计算机硬件和软件的迅速发展,采用人工神经网络的信息处理技术得到了迅速应用,应用领域也在不断的扩展。现如今人工神经网络不仅在各工程领域中得到广泛的应用,而且也成为在农业工程领域内实现生产劳动自动化的重要途径。本文针对BP网络模型及其算法进行了分析研究,并对BP神经网络在农业工程研究中的应用状况进行了综述,最后对未来的发展进行了展望。     

商业银行个人信用风险等级评估与预测

本文利用BP人工神经网络对商业银行针对个人的信用等级评价进行了探讨,建立了神经网络的评价模型,对此做出了实例分析。     

市场营销风险评价方法研究

利用AHP法对有关市场营销风险指标进行评价，并使用BP人工神经网络建立市场营销评价模型。该模型可在一定程度上弱化评价过程中的主观性，能够有效地对市场营销活动风险水平进行评价，同时该模型具有学习能力，对企业市场营销活动与决策活动有很强的支持作用。     

浅谈人工神经网络在企业经济预测与预警中的应用

在当今商界，对企业进行相关预警管理，是企业管理体系中的重要一环，这是一种新型的模式，他借助于人工神经网络系统，利用数学函数与相关模型，将外部情况纳入企业活动管理范畴，量化的看待外界情况，从而有针对性的采取相关策略。这样的管理使得企业的安全性有了明显保障，但是因为人工神经网络对于大多数企业来说还是一个未知领域，所以文本结合其原理对这一全新体系进行了简要的说明与实例分析。     

基于计算机图像分析的青光眼诊断系统

介绍了青光眼的计算机诊断系统的硬件组成、青光眼诊断所需要的图像参数以及为获取这些图像参数所进行的图像处理步骤，并提出了从眼底图像参数到不同种类青光眼的人工神经网络诊断法。     

承包商工程索赔预测模型的应用

应用LM算法人工神经网络对承包商工程索赔进行预测。在此基础上,通过研究工程中引起索赔的各种因素,建立了基于LMBP神经网络的非线性系统,并利用该网络模型来预测工程索赔出现的可能性,结果表明,LM算法可以解决工程索赔的预测问题,而且算法快,精度高,是运用人工神经网络预测工程索赔的较好网络。     

基于人工神经网络的权证定价模型研究

近年来，人工神经网络方法已开始广泛运用于金融衍生产品的定价研究中。权证作为我国推出的第一个金融衍生产品，它的定价效率对维护权证市场的供求平衡具有非常重要的作用，本文在Black—Scholes权证定价模型的基础上，利用MATLAB神经网络工具箱，构建了一个RBF神经网络权证定价模型，并以江西铜业的认股权证江铜CWBI作为样本进行实证研究，对权证定价的新方法提出了一种新的解决方案。     

基于神经模糊系统的传感器故障诊断分析

将人工神经网络的学习算法与模糊逻辑理论结合起来建立了传感器故障诊断的模糊系统,使用最小二乘学习算法对模糊系统进行训练,大大地降低了设计难度。     

股票收益率预测模型的比较

本文的目的是对ARMA和人工神经网络模型预测股市的能力做比较,在介绍了文中用到的ARMA和人工神经网络模型的理论知识,建模过程,结果检验和预测的方法的基础上,将收益率数据和五个常见的技术指标和我国银行间债券市场7天回购加权平均利率作为神经网络的输入变量,并对模型的预测效果根据它们预测样本,预测范围等进行了对比,结果发现神经网络在输入变量较多时优于ARMA模型。     

基于神经网络的股票市场预测

本文将人工神经网络方法引入时间序列预测,针对股票市场这一非线性系统,运用神经网络,在历史数据时间序列的基础上,对股票市场的价格走势进行了理论、方法与模型的研究。本文利用RBF神经网络对上证综指进行了预测研究,获得了较好的预测效果。     

bp人工神经网络的原理及其应用

人工神经网络是计算智能和机器学习研究中最活跃的分支之一.本文对神经网络中的bp算法的原理做了详尽的阐述,并用matlab程序对其进行了应用,表明它具有强大的拟合功能.     

人工神经网络在采煤技术上的应用

随着现代采煤生产技术不断发展,相应综放工作面自动化采煤的水平不断提高一个必然趋势。自动化的综放工作面可以明显的提高煤炭产量,同时还能减轻劳动者的工作负担,进而提高采煤效率。针对我国国内放煤工作和综合采煤出现的问题,依靠现有的技术和设备,本文介绍一种综放工作面能达到智能控制的解决方案,进而使用先进的人工神经网络技术对综放工作面的生产达到控制的目标。针对综放工作面的设备,在对各个部分的功能进行分析之后,对使用人工神经网络技术对控制系统进行了研究分析。     

浅谈人工神经网络在林业中的应用

以C++程序设计为平台,运用人工神经网络的方法建立林分林种出材率的BP神经网络模型.通过查阅学习伐区设计资料和实际生产码单数据,最后确定以平均树高,平均胸径,树种年龄,保留密度,蓄积量为输入输入神经元,分析明确了从影响BP算法的学习率和预测精确度的因素中的隐含层的神经元数量,训练次数,隐含层函数,样本数量应诉进行对林分材种出材率预测的BP网络模型进行优化设计,也明确了林分材种出材率预测的人工神经网络模型.     

中国对东盟直接投资的政治风险预警分析

随着CAFTA启动之后,中国对东盟的投资高速增长,然而政治风险一直是中国对东盟投资进程的一大阻碍。本文运用因子分析,并建立BP人工神经网络模型,对东盟投资的政治风险进行了模拟及预测,对2014年东盟各国的风险等级进行了划分,为投资主体提供参考信息。     

基于BP人工神经网络的杭州入境旅游需求预测分析

利用3层BP人工神经网络模型对1986-2004年杭州入境旅游的现实数据为训练样本,采用多步预测法建立相应的预测模型,并以2005-2008年杭州入境旅游数据对预测模型进行了验证,平均相对误差较小,验证了模型的可行性.     

星级酒店人才需求预测模型构建及发展战略分析——以江苏为例

本文依据大样本调查数据,Elman人工神经网络模型,对江苏省"十二五"期间旅游星级酒店从业人才需求进行了预测,并运用模型最优组合对预测结果进行修正。在人才量预测的结果上,提出了实现预测目标的人才发展战略,以为江苏省酒店人才的开发和培养提供有效的决策性参考。