基于BP人工神经网络的中国金融风险预警模型分析

本文采用BP人工神经网络构建非线性系统模型,解决了传统模型难以处理高度非线性问题和自适应能力差的困难,通过对金融风险运行处于风险状态,并对此提出了相关政策建议.     

基于BP人工神经网络的供应商评价研究

供应商评价的最终目的是为了让企业选择值得信赖的供应商作为合作伙伴,从而在激烈的竞争中构建高效的供应链体系。本文构建了一种基于BP人工神经网络原理的企业供应商的评价模型,以MATLAB软件为平台进行学习,提高了供应商选择过程的客观性。     

智能控制与人工神经网络

本文首先介绍了智能控制的发展和智能控制系统与传统控制系统的比较,然后综述了几种智能控制的主要实现技术,并着重讨论了基于人工神经网络的智能控制。     

对人工神经网络的冷思考

<正>一、人工神经网络的基本特征(1)非线性。非线性关系是自然界的普遍特性。大脑的智慧就是一种非线性现象。人工神经元处于激活或抑制     

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.     

基于人工神经网络的时间序列分析方法在物流需求预测中的应用

当在对物流需求进行预测遇到较大波动的时间序列数据时,传统的以统计学为基础的预测方法在进行预测分析时误差会很大,本文建立了基于人工BP神经网络的预测方法并证明了其有效性。     

略论人工神经网络方法在经济管理领域的应用

人工神经网络方法在经济管理领域的应用与发展主要表现在应用领域的拓展和与其他经济管理研究方法的结合。本文首先论述了人工神经网络发展历史，其次分析了该方法在微观经济、宏观经济，以及金融、证券、社会评价和辅助决策领域的应用，最后阐述了该方法在与主成分分析、计量经济、专家系统的结合中取得的进展。     

数据挖掘技术的应用分析

本阐述了数据挖掘技术的概念，方法和数据挖掘的工作过程，对数据挖掘技术的应用现状和未来发展作了简要分析。     

BP人工神经网络在我国工业企业景气指数预测中的应用

影响企业景气指数波动的因素十分复杂,采用常规的数理统计预测方法难以准确及时地反映景气运行的真实规律.因此,本文引入人工智能技术,利用神经网络能从历史数据资料中自动提取特征规律并进行智能预测的优点,对我国2000～2005年24个季度的工业企业景气指数进行了仿真和预测,并获得了满意的结果.     

基于神经网络的股票发行定价方法探析

以神经网络去模拟股市这个“黑箱”，以上市公司的财务状况为输入变量，那么得出的网络输出值则可以看作为公司要发行股票的价格。通过实例分析，证明了这种思想的充分性，但同时列举了影响定价精确性的几个因素。