人工免疫神经网络在上市公司财务危机预警中的应用

根据我国证券市场和上市公司发展的现状,采用K-L信息量等方法选取财务比率指标和样本,使用人工免疫神经网络,以140家上市公司的财务指标作为建模样本,建立了财务危机预警模型,并使用同期不同的60家公司作为检验样本,对模型进行了检验.实证分析的结果表明,模型取得了91.7%判正率,高于使用BP神经网络对同一样本数据的预测精度87.6%.     

基于BP神经网络的第三方物流企业顾客满意度评价研究

科学、系统地分析和评价第三方物流企业客户满意度是企业决策者最关心的课题之一,它关系到企业的兴衰和存亡。建立了基于BP神经网络的第三方物流顾客满意度的评价模型。能较好地避免传统方法人为选取权重和相关系数过程中的主观性和不确定性。     

商业银行操作风险度量管理的神经网络方法

随着全球金融一体化进程的加速,商业银行面临的风险日益复杂和隐蔽,对商业银行操作风险的管理不仅影响着商业银行的经营业绩和竞争力,甚至决定着商业银行的生死存亡。文章针对商业银行操作风险的特点,尝试在商业银行操作风险度量与管理中引入BP神经网络构建预测模型,用于商业银行操作风险损失程度的预测。实例研究表明,BP网络预测方法是有效可行的。     

基于量子粒子群优化的油气资源经济可持续发展评价

在构建油气资源经济可持续发展能力评价指标体系的基础上,提出了一种基于量子粒子群优化的神经网络评价方法。该方法用三层前馈神经网络建立评价指标和评价结果之间的非线性映射关系,用量子粒子群算法优化神经网络权值完成网络训练。以中国2001—2005年的油气资源经济可持续发展评价为例,验证了方法的有效性和可行性。     

基于神经网络的制造业企业供应链合作绩效模糊综合评价

本文应用主成分分析法,对制造业企业供应链合作绩效的评价指标进行了研究,建立了适用于制造业企业供应链合作绩效评价的指标体系。运用神经网络确定模糊综合评价中的权重值,克服了现有其他方法主观性判断的不足。提出了制造业企业供应链合作绩效模糊综合评价模型。最后利用该模型进行实际应用分析,验证了该模型的有效性。     

基于BP神经网络的产业集群创新能力评价实证研究

正确分析和评价产业集群的创新能力,对于提高企业的整体创新水平、增强产业国际竞争力具有重要的现实意义。在阐述产业集群创新能力及其评价指标体系的基础上,应用BP神经网络理论,以实例验证了这一评价方法,以期对产业集群创新能力评价提供参考。     

基于LM算法BP神经网络的审计重大错报风险识别

本文根据1998～2009年期间,证监会、深交所、上交所公布的财务舞弊违规处罚意见,参照2006年1211号审计准则的规定构建了涵盖持续经营能力、融资能力、营运能力、重大关联交易、关键人员变动、内部控制环境等因素的重大错报风险识别模型。通过与Logistic算法重大错报风险识别模型预测结果进行对比,发现基于LM算法BP神经网络重大错报风险识别模型具备较高的识别准确率,具有更强的实用性。     

相空间重构与神经网络相结合的预测方法研究

相空间重构技术与人工神经网络作为处理非线性系统问题的有效工具,文章通过介绍两者技术原理,寻求二者的结合点,提出了相空间重构与神经网络相结合的时间序列预测方法,并将其用于国际原油价格预测,经实证分析,该方法具有一定的准确性和有效性。     

基于改进GA神经网络的可持续发展水平研究

提出了基于改进遗传算法神经网络的可持续发展水平评估模型,该模型利用遗传算法辅助网络训练,克服了传统评价体系中权重确定带有主观性、评价结果缺乏公允等缺陷。建立了适合我国国情的可持续发展评价指标体系,并在此基础上利用样本数据对该模型的评分效果进行了实证研究,结果表明该模型具有良好的应用性。     

基于递归对角神经网络自适应均衡算法的研究

阐述了神经网络自适应均衡算法的基本原理,提出了一种基于递归对角神经网络的自适应均衡算法,推导了算法的迭代公式,进行了计算机仿真。结果表明,随着传输信号信噪比的增加,稳态剩余误差减小,误码率降低。