基于人工神经网络的财务危机预警

针对目前企业财务危机预警模型存在的问题,提出一种基于神经网络的企业财务危机预警方法,重点阐述了前向三层BP网络企业财务危机预警系统的构建,运用此模式可选30家上市公司作为样本,进行网络训练和测试,通过测试结果可表明所设计的预警模式是有效的。     

人工神经网络在市场研究中的应用方法

市场研究是采用科学的方法,收集、记录、整理、分析企业目标市场的消费需求及市场营销活动,令企业的市场营销适应外部市场。市场总是风云变幻的,为了能够更准确更深入地了解市场的情况,特别是预测未来市场是如何变化的,准确而全面地收集信息是非常重要的,但是更加重要的是如何通过有效的数据分析手段．从大量的原始数据中分析得到更有价值的信息和结论。基本的层次是能够使得研究的结论与市场的真实情况相吻合．更高的层次是能够发掘市场潜在的、不易察觉的信息。要达到这两个层次有赖于科学的数据分析方法。     

消费者品牌偏好变化分析的人工神经网络模型设计——基于绿色营销视角

消费者绿色品牌偏好的形成和变化除受到消费者自身因素的影响,还受到各种外部因素的复杂影响,为帮助企业准确评估消费者绿色品牌偏好,并有效引导消费者绿色品牌偏好的形成与发展,本文尝试建立人工神经网络模型对影响消费者品牌偏好的主要变量因素的变化趋势进行综合定量分析,以切实提高企业绿色营销活动的预见性、准确性和有效性.     

人工神经网络应用于海洋领域的文献综述

20世纪90年代以来,国内外掀起了应用人工神经网络（ANN）研究海洋问题的热潮。从船舶与海洋工程、海洋预报与预测、海洋资源评估和海洋环境监测等方面对ANN在海洋领域应用的文献进行初步梳理,以期为ANN在海洋领域的深入研究提供参考。     

非线性规划和Hopfield在物流选址中的应用

针对物流配送中心优化选址的问题，该文提出采用非线性规划算法和Hopfield人工神经网络算法，使物流配送的综合运输成本最省；并与货郎问题中最短运输线路做比较。微机仿真结果说明，这种算法能较好地选址并能在较少的迭代步骤内找到最优的路径。     

融合神经网络的边坡可靠度分析与应用

考虑边坡稳定性受多种随机因素影响,笔者尝试建立一种新的边坡可靠性分析模型,借助人工神经网络收敛快和精度高度的优点,进行边坡最小可靠度指标的求解,并进行临界滑动面的搜索。研究成果表明,与其它方法比较,该方法具有较高的精确度和实用价值。     

黑龙江省大豆价格预测分析

黑龙江省是国家重要的商品粮生产基地,全省70%的耕地生产粮食,70%的农民收入来自于种植业,而大豆的产量居全国第一,占1/3左右.农民种植大豆的收入占人均年收入的25%左右.正是由于大豆生产在黑龙江省粮食生产中的特殊地位,使大豆价格倍受关注.对大豆价格预测也显得尤为重要.因而,建立或选择合理的预测模型是问题的关键.     

基于蚁群算法和人工神经网络的物流配送中心选址决策

将蚁群聚类算法和人工神经网络进行融合,提出ACC—BP算法,并将其用于物流配送中心的选址问题,利用实验数据进行训练得出最终评价模型。     

基于神经网络技术的商业银行操作风险度量模型研究

当前,现有的操作风险高级度量模型在我国商业银行中使用具有很大的限制性,本文针对这一问题,首先对人工神经网络的基本原理进行简要介绍,然后对商业银行操作风险的人工神经网络模型进行了设计,最后对这种模型进行了实证检验,并认为这种模型在我国当前的商业银行操作风险度量中具有很好的适用性。     

关于磁流变阻尼器神经网络模型的设计分析

神经网络在控制领域受到重视主要归功于它的非线性映射能力、自学习适应能力、联想记忆能力、并行信息处理方式及其优良的容错性能。这些特．占、使得神经网络非常适合于复杂系统的建模和控制,特别是当系统存在不确定因素时,更体现了神经网络方法的优越性。考虑到建筑结构的不确定性和非线性,该文提出了基于神经网络的结构系统辨识方法,构造了具有一个隐含层的神经网络,用误差反向的传播算法训练,模拟了一个多层结构在地震作用下的动力响应特性。计算机仿真表明了该神经网络辨识结构的有效性。