神经网络分析法
大数据分析的神经网络法
大数据分析的神经网络法一、大数据 1、大数据的概念大数据一词诞生于1997年，并被沿用至今。
最初，大数据指在可容忍的时间内用传统信息技术和软硬件工具难以对其进行获取、管理、处理和分析的数据集合。
现在一般认为大数据具有以下四大特征: 1）体量浩大（volume），指大数据所包含的数据总量庞大，这是判断一个问题是否属于大数据问题的最基本特征。
大数据追求的是全样本数据（跟踪与记录事物全部信息），而非采样数据。
此外，很多大数据，如天文数据、气象数据、遥感数据等，也具有超高维的特性从而直接加剧了大数据体量浩大的特性。
2）多源异构（variety），指大数据所包含的数据来源广泛、模态繁杂。
例如，物联网系统需要收集来自成千上万的传感器传来的数据，这些数据既包含如视频、音频等多模态非结构化数据，也包含如温度、湿度等结构化数据。
3）生成快速（velocity），指大数据所包含的数据生成与产出迅猛，变化快速。
例如，天网等大规模监控系统每时每刻在产生视频流数据，各大互联网公司每日产生TB级用户数据或交易数据。
4）价值稀疏（value），指大数据所蕴含的价值密度极低。
例如，对于监控系统中的视频大数据，真正有价值的视频段落微乎其微。
然而，这些低密度的价值正是大数据研究的目标与意义。
2、大数据的关键技术大数据研究的目标是实现将大数据转换为价值。
其关键技术可划分为3个层次 1）数据平台。
其任务是完成大数据的采集、标记、存储与管理，为大数据计算与分析提供数据基础。
大数据的采集过程应该收集全样本数据而非少量的采样数据，容许误差数据。
对于收集到的原始数据，需要进行整理、清洗与标记。
带有标记的数据本身就具有很高的研究价值。
传统的存储理念是将所有原始数据进行存储，这需要消耗巨大的存储资源，更难以有效地提取需要的数据。
大数据时代，应该实现“只存储知识而非原始数据”这一机制，可极大地提高存储效率。
大数据的管理是指与大数据相关的更新、存储、使用、交易等事务。
链状分布的神经网络聚类分析
ｗ ｙ ｓｄ ｂ ａｉ ， ｅ ｌｓ ｒｔｅ ｓｍｐｅｗｔ Ｎ ｕａ Ｎ ｔｏｋ Ｎ ｉａ ｙｔｅ ｆ ｕ ｒ ｈ ｏ Ｔ ｅ ｃｏｓ ｏ Ｇ ｓ ｆ ｎ ｉ ａｓｕ ｅ ｙ ｒｄ ｎ ｔ ｎ ｃ ｔ ｈ ａ ｌ ｉ ｅｒｌ ｅｗ ｒ （ Ｎ） ｎｌ ｈ ａ ｓ ｇ ｐ ｆ“ ｈ ｒｓ ｆ ｕｔ ｓ ” ｓ ａ ｈ ｕｅ ｈ Ｆ ｌ ｍｏ ａ ａｏ
Ｃ ｍ ｕｅ ｎｔｅｒ ｇ ａ ｄＡ ｐｉ ｔ ｎ 计算机工程与应用 ｏ ｐ ｔｒＥ ｇｎ ｅｉ ｎ ｐ ｌ ａｉ ｓ ｎ ｃ ｏ
链 状分布的神经 网络聚 类分析
汪 力， 源， 冯 张持健
ＷＡ Ｇ Ｌ ， Ｅ Ｇ Ｙ ａ ，Ｈ Ｇ Ｃ ｉｊ ｎ Ｎ ｉＦ Ｎ ｕ ｎ Ｚ ＡＮ ｈ－ｉ ａ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｍａ ｙ ｏ ｈ ｔ ｏ ｓ ｏ ｈ ｌ ｓｅ ｎ ｏ ｎ ｔ ａ ｐ ｙ ｔ ｈ ａ ｌ ｉｈ ｈ ｓ ｔ ｅ ｃ ａｎ ｉ ｅ ｄ ｓｒ ｕ ｉ ｎＩ ｒ ｅ ｏ ｄ ｓ ｓｒ ｃ ： ｎ ｆ ｔ ｅ ｍｅｈ ｄ ｆ ｔ ｅ ｃ ｕ ｔ ｒ ｇ ｄ ｏ ｐ ｌ ｏ ｔ ｅ ｓ ｍｐ ｅ ｗｈ ｃ ａ ｈ ｈ ｉ ｌ ｉｔ ｂ ｔ ． ｏ ｄ ｒ ｔ ｉ— ｉ ｋ ｉ ｏ ｎ
安徽师范大学 物理与 电子信息 学院 ， 安徽 芜湖 ２ １０ ４００
Ｃ ｌ ｇ ｆ Ｐ ｙ ｉ ｓ ａ ｄ Ｅ ｅ ｔｏ ｉ ｎ ｏ ｍａ ｉｎ， ｈ ｉ Ｎｏ ａ ｉｅ ｓｔ Ｗｕ ｕ Ａｎ ｕ ４１ ０ Ｃ ｉ ａ ｏｌ ｅ ｏ ｈ ｓｃ ｎ ｌ ｃｒ ｎ ｃ Ｉ ｆ ｒ ｔ ｅ ｏ Ａｎ ｕ ｒ ｌ Ｕｎ ｖ ｒｉ ｍ ｙ， ｈ ， ｈ ｉ ２ ０ ０， ｈ ｎ
ｓ ｌ ｅ ｔ ｉ ｒ ｂ ｅ ｗ ｆ ｄ ａ ｎ ｗ ｅ ｔｒ ｏ ｒ ｖｔ ｙ ａ ｐ ｙｎ ｈ ｏ ｃ ｐ ｆ ｃｕ ｔｒ ａ ｄ ｉ ｓｅ ｄ ｏ ｈ ｉｔ ｎ ｅ ｗ ｉｈ ｗｅ ａ － ｏｖ ｈ ｓ ｐ ｏ ｌ ｍ， ｅ ｉ ｅ ｃ ｎｅ ｆ ｇ ａ ｉ ｂ ｐ ｌｉ ｇ ｔ ｅ ｃ ｎ ｅ ｔ ｏ ｌ ｓｅ ， ｎ ｎ ｔａ ｆ ｔ ｅ ｄ ｓａ ｃ ｈ ｃ ｌ ｎ ｙ
卷积神经网络模型分析
第19期 2018年10月
无 线 互 联 科 技·设 计分析
N o .19 O c t o b e r，2 018
其中：
∑ ∑ ∂E
∂yij−1
m−1 m−1
=
∂E
∂x
=a 0=b 0 (i−a)( j −b)
∂x (i−a)( j −b) ∂yij−1
∑ ∑ m−1 m−1
= ∂x ∂E ω =a 0=b 0
自2 0 0 6 年 H i n t o n 及其合作 者提出深度学习的 概 念之 后[1-2]，深层神经网络逐步成为机器学习领域一个重要的新 研究方向。深层神经网络是一种多层非线性结构，具有强大 的特征表达能力和对复杂函数的建模能力，其已经在许多 重要领域，例如图像处理、语音处理和自然语言处理等方面 取得振奋人心的进展，获得众多学者的高度关注和认可[3-9]。 典型的深层神经网络就是多层感知器，它将非线性可分的原 始数据通过一种方法映射到一个线性可分的高维空间中，使 用线性分类器完成分类。但是由于多层感知器是一个全连 接的网络，当输入较大时，权值会增多；而且会出现梯度发 散的问题。在这种情况下，卷积神经网络应运而生。卷积神 经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）是一种前 馈神经网络，每个神经元都只影响邻层的一部分神经元，具 有局部感受野。因此，该网络具有极强的捕捉局部特征的能 力。另一方面，权值共享和池化显著地降低了网络的计算复 杂度，使得C N Ns得到广泛应用。C N Ns是图像分类和语音 识别领域的杰出算法，也是目前大部分计算机视觉系统的核 心技术。从facebook的图像自动标签到自动驾驶汽车，乃至 AlphaGo都在使用。为了进一步理解CNNs的特点及应用，本 文对典型的C N Ns进行了理论和结构分析，并开展了相应的 比较实验，来验证其识别效果。 1 卷积神经网络数学模型
基于数学建模的股票价格预测模型研究
基于数学建模的股票价格预测模型研究随着互联网技术的不断发展，越来越多的人开始关注股票市场和股票投资。
股票价格的波动不仅受到市场经济波动、政策法规等因素的影响，更受到技术手段的干预。
因此，如何预测股票价格的走势成为了投资者们非常关注的一个问题。
近年来，随着数学建模技术的不断发展和应用，越来越多的人开始将数学建模应用于股票价格预测中。
在数学建模中，利用某些特征参数将数学模型应用到预测中，来预测股价走势变化。
一、基础理论在股票价格预测中，常用的数学方法有时间序列分析法、机器学习方法、神经网络分析法等。
1. 时间序列分析法：这是对股票价格的历史走势进行分析，并根据某类分析模型进行预测的方法。
这种方法根据历史走势，结合多种分析方法，如均值、方差、趋势线、周期分析等，对股票的未来波动进行预测。
2. 机器学习方法：机器学习方法是利用计算机科学和统计学中的算法和模型，通过学习大量历史数据来发现规律和预测未来趋势。
在股票预测中，机器学习方法可以通过训练数据集来预测股价和走势的变化。
3. 神经网络分析法：神经网络分析法是一种基于人工神经网络技术的分析方法。
神经网络是一种类似人脑神经系统的非线性系统，通过设定输入、中间层和输出层，模拟人类大脑过程，利用大量的历史数据进行训练，预测未来的股票价格波动。
二、数学建模在股票价格预测中的应用1. 基于时间序列分析法的股票价格预测模型时间序列分析法是一种对历史数据进行分析，然后根据历史数据的结果来预测未来趋势的方法。
在股票价格预测中，该方法可以对历史股票价格数据进行统计分析，然后通过数学模型对未来股价的波动进行预测。
时间序列分析法的主要思想是根据股票价格的历史走势，预测未来几个时期的股价波动情况。
该方法首先要建立一个时间序列模型，然后对这个模型进行分析，并用它预测未来的股票价格波动情况。
2. 基于机器学习的股票价格预测模型在数学建模中，机器学习是一种利用计算机来学习知识，并基于这些知识来预测未来趋势的方法。
如何利用神经网络进行预测分析(Ⅰ)
神经网络是一种模仿人脑神经元之间相互连接的数学模型，可以用来进行复杂的数据处理和预测分析。
利用神经网络进行预测分析是一种常见的应用，可以用于股票价格预测、天气预测、人口增长预测等多个领域。
本文将探讨如何利用神经网络进行预测分析，并介绍一些常用的方法和技巧。
1. 数据收集在利用神经网络进行预测分析之前，首先需要收集相关的数据。
数据可以来自各种渠道，如历史数据、实时数据、传感器数据等。
例如，如果要预测股票价格，可以收集历史的股票交易数据；如果要预测天气，可以收集气象局的观测数据。
数据的质量和数量对预测结果有很大的影响，因此在收集数据时需要尽量确保数据的完整性和准确性。
2. 数据预处理在收集到数据后，需要对数据进行预处理以便神经网络进行分析。
数据预处理包括数据清洗、数据标准化、数据归一化等步骤。
数据清洗是指去除数据中的噪声和异常值，以确保数据的质量；数据标准化是指将数据按照一定的规则进行转换，使得数据具有统一的尺度和分布；数据归一化是指将数据按照一定的比例进行缩放，以便神经网络更好地学习和训练。
3. 神经网络模型选择选择合适的神经网络模型是进行预测分析的关键一步。
常用的神经网络模型包括前馈神经网络、循环神经网络、卷积神经网络等。
不同的神经网络模型适用于不同的预测分析任务，需要根据具体的问题选择合适的模型。
例如，对于时间序列数据的预测分析，循环神经网络通常是一个较好的选择；对于图像识别和语音识别等任务，卷积神经网络通常是更合适的模型。
4. 数据分割和训练在选择了合适的神经网络模型之后，需要将数据分割成训练集和测试集，并对神经网络进行训练。
训练集用于训练神经网络模型，测试集用于评估模型的性能。
在训练神经网络时，需要选择合适的优化算法和损失函数，以使得神经网络能够更好地拟合数据并进行预测分析。
5. 参数调整和模型评估在训练神经网络模型过程中，需要对模型的参数进行调整，并对模型的性能进行评估。
参数调整包括学习率的选择、隐藏层节点数的选择等。
声发射信号处理分析
信 号 ， 据 此 修 改 各 层权 值 。 并
２ 频 谱 分 析 法
频谱分析方法分为 ： 典频谱分析和现代频谱分析 。 经 ２１ 经 典 频 谱 分 析 法 ．
经 典 频 谱 分 析 法 是 通 过 对 信 号 波 形 进 行 Ｆ ｕｉｒ 换 得 ｏｒ 变 ｅ 到 信 号 的频 谱 特 性 。 而 对信 号 进 行 分 析 处 理 。 由于 Ｆ ｕｉ 从 ｏｒ ｒ ｅ 变 换 可 用 ＦＴ 实 现 ， Ｆ ｒ 因此 ， 法 简 单 ， 度 快 。 经 典 频 谱 分 析 方 速
１ ． 列 表 显 示 法 ５
铃 计 数 就 是 声 发 射 信 号 越 过 设 定 门 槛 值 的次 数 ． 宜 于 表 征 适
收 稿 日期 ：０ １０ 一 １ ２ １－ ９ Ｏ 稿 件 编 号 ：０ １９０ ２ １０ ０ １
列 表 显 示 是 将 声 发 射 信 号 参 数 集 中 进 行 时 序 排 列 ， 括 包
１２ 历 程 图 法 ．
１ 参 数 分 析 法
参数 分 析 法 是 最 广 泛 使 用 的 经 典 声 发 射 信 号 分 析 方 法 ．
虽 然 有 很 多 地 方 不 足 ． 在 多 数 情 况 下 可 以解 决 实 践 工 程 中 但
的许 多 问 题翻 如 图 ２所 示 。 ，
上升时问 能嚣
作 用 ， 每个 节 点 都 试 图 保 持 自 己 的值 ， 抑 制 其 它 节 点 的 则 而
输 出 。 这样 Ｈ ｍｉ ｍ ａ ｎ ｇ网络 总 能 选 出 匹 配 程 度 最 好 的 节 点 ． 即 选出 Ｈ ｍ ｎ 距离最小值所对应的点 。 ａ ｍｉｇ
由 于 参 数 分 析 法 对 仪 器 的性 能 要 求 比较 低 ，方 法 简 单 、
人工神经网络用于荧光分析法同时测定苯酚和间苯二酚的含量
１ 实验部分
１ １ 计 算 原 理 及 方 法 ．
神经网络能够模拟人类学 习 、 感知 事物的过程 ， 处理高度 非线性 问题 ， 这一 优越 性能 使得 该技术 得 以广泛应 用于 复杂 系统 的预测计算问题 上 ， 到传 统速算 法难 以实 现的非 线性 达 映射效果 。神经网络 的基础 的神 经元 （ 亦称 节点 ） 它具 有处 ， 理信 息的功能 。将一定 的神经元 以网络 的形 式连接 成一定 的 拓扑结构 ， 以有效地处理化学 多组分 体系 同时分析 问题 。 可
差 分 别 为 ０．％ ， ．％ 。 ４ １３
６ Ｊ；：＿ （、 叫 —— ” ｚ ， ，＝ ＋ １
Ｃ－ ２
－ ＂
－
—
ｌ
ｔ Ｉｖ
ｌ Ｊ）
式中 ￡ 是输 出层节点数 ； 是输入层第 ｉ ∞ 个节点与隐含 层第 ， 个节点 间的连接权重 ， ｚ 是隐含层第 个节点与输 出 ， ， 层第 ， 个节点 的连接 权重 ； 。是 隐含层第 ｂ， 个节点 的偏置 ， ｂ 是输 出层第 ，个节点 的偏置 。考虑 到计算 和收敛 速 度 ， 工 本 作采用 Ｌ ｖｎ ｅｇＭａｑ ａｄ Ｐ算法 。 ｅｅ ｂｒ— ｒｕｒ ｔ Ｂ
摘
要
本文应用人工神经 网 络原理 ， Ｌ ｖｎ ｅｇＭａｑ ａｄ Ｐ算法 对荧 光光谱 严 重重叠 的苯 酚 、 苯二 以 ｅｅ ｂｒ— ｒｕｒｔ Ｂ 间
酚的混合体系进行同时测定。在 ２０ ４ ｒ 的范围内： １ 个特征波长处的荧光强度值作为网络特征参 ９ ～３５ｎ ｎ 以 ４
数， 并通过均匀设计安 排样 本进 行 网络训 练 和计算 。 网络 训练 ８次 即达 到误 差精 度要 求 （ 差 平方 和 小 于 误 ００ ） ． １ 。苯 酚 、 苯 二 酚 的平 均 回收 率 分 别 为 １０ ２ ，９ ９ ％ ， 对 标 准偏 差 分 别 为 ０ ４ ， ． ％ 。 间 ０ ． ％ ９ ．９ 相 ．％ １３ 主题词 人工神经 网络 ； Ｐ算法 ； Ｂ 荧光分析 ； 苯酚 ； 间苯二酚
自然语言中的词法分析、语法分析、句法分析
⾃然语⾔中的词法分析、语法分析、句法分析1.词法分析词是⾃然语⾔中能够独⽴运⽤的最⼩单位，是⾃然语⾔处理的基本单位。
词法分析就是利⽤计算机对⾃然语⾔的形态 (morphology) 进⾏分析，判断词的结构和类别等。
词法分析的主要任务是：①：能正确的把⼀串连续的字符切分成⼀个⼀个的词②：能正确地判断每个词的词性，以便于后续的句法分析的实现。
常见的中⽂分词算法：（分为三类，1.基于字符串匹配（机械分词）的分词⽅法、2.基于理解的分词⽅法、3.基于统计的分词⽅法） 最⼤匹配法（正向、逆向） 1基于字符串匹配 基于词典的中⽂分词 1基于字符串匹配 基于标记法 约束矩阵法 句模切分法 神经⽹络分析算法 2.基于理解 基于统计语⾔模型（共现率） 3.基于统计 专家系统分词算法 常见分词项⽬： word分词 FudanNLP Paoding MMSEG4J jcseg ICTCLAS 智呈分词 MFSOU分词 SCWS jieba2.句法分析（语法分析）运⽤⾃然语⾔的句法和其他知识来确定组成输⼊句各成分功能。
对句⼦中的词语语法功能进⾏分析。
（每个词充当的⾓⾊，主语、谓语等）。
句法分析的基本任务是：确定句⼦的语法结构或句⼦中词汇之间的依存关系。
句法分析分为：句法结构分析和依存关系分析两种。
采⽤语法树来表⽰3.语义分析4.语⽤分析5.常见的术语： 未登录词：命名实体（⼈名、地名）、新词，专业术语称为未登录词。
也就是那些在分词词典中没有收录，但⼜确实能称为词的那些词。
16种常用数据分析方法
16种常用数据分析方法数据分析是一种关键的技能，它帮助我们从大量的数据中提取有用的信息，并帮助我们做出正确的决策。
在这篇文章中，我将介绍16种常用的数据分析方法。
1. 描述性统计分析：描述性统计分析通过计算数据的中心趋势（如平均值、中位数）和离散度（如标准差、方差）来总结和解释数据的特征。
2. 相关分析：相关分析用于确定两个或多个变量之间的关系强度和方向。
相关系数范围从-1到1，其中正相关表示变量随着增加而增加，负相关表示变量随着增加而减少。
3. 回归分析：回归分析用于建立一个模型，预测一个或多个解释变量对因变量的影响。
它可以帮助我们了解变量之间的因果关系。
4. 平均数检验：平均数检验用于确定两个或多个样本的平均值是否存在显着差异。
它可以帮助我们判断不同组别之间是否存在显著性差异。
5. T检验：T检验用于确定两个样本均值之间是否存在显着差异。
它适用于小样本和未知总体标准差。
6. 方差分析：方差分析用于确定多个样本均值之间是否存在显着差异。
它可以帮助我们比较多个组别之间的平均值。
7. 卡方检验：卡方检验用于确定观察值与理论期望值之间的差异是否显著。
它常用于分析分类数据。
8. 因子分析：因子分析用于确定多个变量之间的隐藏关系，并将它们组合成更少的变量。
9. 聚类分析：聚类分析用于将观察值划分为相似的组，以便更好地理解数据的结构。
10. 时间序列分析：时间序列分析用于预测未来数据点的趋势和模式。
它可以帮助我们做出长期决策。
11. 生存分析：生存分析用于分析时间到事件发生的概率。
它常用于医学和生物学研究中。
12. 概率分布分析：概率分布分析用于确定数据是否符合某种特定的概率分布。
它可以帮助我们判断数据的特征。
13. 决策树分析：决策树分析通过树状图展示不同决策路径的结果概率。
它可以帮助我们做出复杂决策。
14. 置信区间分析：置信区间分析用于确定参数估计的不确定性范围。
它可以帮助我们评估数据的可靠性。
15. 多元分析：多元分析用于同时考虑多个解释变量对因变量的影响。
bp分析法
bp分析法BP分析法：1. 介绍：BP分析法是基于反向传播算法的一种神经网络形式，它是一种深度学习技术，20世纪80年代由Rosenblatt提出，这种神经网络分析技术广泛应用在以分类和标签为基础的商业场景分析中。
BP分析法从传统的传播算法中开发出一种更先进的算法来解决回归和分类问题。
它的优势在于最小化整个网络的误差，在解决复杂的问题时，展现出良好的优势，如此它便可以被引入到许多实际场景中。
2. 基本原理：BP分析法是基于反向传播算法实现的神经网络，它通过输入层、隐藏层和输出层组成一个有规律的神经网络的数据结构，神经元从输入层向隐藏层，再有隐藏层向输出层传递信息，信息在各个层之间通过定义好的权重（weight）来传输，最后在输出层形成一种问题解。
BP分析法是通过反向传播来让网络能够学习出一个最好的结果，为此它必须传递给各层预先设定好的权重大小，当网络接收到新的输入时，它首先根据配置好的权重从输入层出发，沿着神经网络传播到输出层，不断调整权重，最终在神经网络的输出层能够得到一个最好的解。
3. 应用场景：BP分析法广泛应用于以分类和标签为基础的商业场景分析中。
可以应用在客户购买分析、商品推荐系统、预测分析、语音识别系统等等。
4. 优点：1) BP网络可以拟合任何非线性关系；2) BP网络可以将一个完整的问题分解成一系列子问题，每个子问题可以有不同的权重或参数来控制网络的行为；3) BP网络可以用梯度下降算法求解，比较简单而且快速；4) BP网络比较容易拓展维度，可以递归增加训练样本的尺度和分辨率，即层数和个数；5) BP网络可以将大量的训练样本数据快速立体群聚，使得预测和分类能够高效且准确；6) BP网路可以克服噪声干扰，在训练数据中添加噪声对网络准确度几乎没有影响。
5. 缺点：1) 由于BP网络必须要有一定的训练集，所以当训练集的质量较低时，它的训练效果就较差，无法拟合出一个较好的结果；2) BP网络的迭代次数比较多，一般来说迭代次数越多，网络拟合能力越强，但是迭代次数也可能导致网络过拟合，从而出现局部最佳解；3) BP网络有限与复杂模型，它只能用于处理较小的问题，当复杂度增加时，BP 网络就无法解决当前的问题；4) BP网络需要大量的数据训练，这也意味着它所需要的训练时间可能很长；5) BP网络对参数要求比较高，网络不能准确地工作，如果参数不足。
神经网络分析
神经网络分析随着计算机技术的不断发展和应用的广泛，神经网络已经成为了近年来非常火热的话题。
神经网络是模拟人脑神经细胞之间相互作用的数学模型，其架构及其逆向与前向传递的算法和模型，正被广泛应用于计算机科学领域的各个方面，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别、搜索引擎优化、推荐系统、数据挖掘、医疗诊断等。
神经网络分析是现代人工智能技术中的一项重要技术工具。
它的原理基于人类的神经系统，能够类比于神经细胞之间的连接以及信号传递机制，从而构建起隐含的关系模型。
在进行神经网络分析时，需要给定一些历史数据，然后将数据分解成具有相似规律、趋势和内在关联的不同部分。
然后，神经网络方法会通过相应的算法，为数据建立一个数学模型，以此来寻求隐含规律最为准确的描述方式。
神经网络分析的基本构成神经网络分析包含基本构成如下：1.输入层输入层是处理数据的开始，它是神经网络模型的第一层，用于接收数据输入。
输入层会将数据反馈给神经网络模型的中间和输出层进一步处理。
2.隐层在中间层，可以通过运用算法进行计算和传递信息。
该层为神经网络模型的核心部分，它储存了各种关系模型和其他上层计算产生的反馈信号。
在该层的计算过程中，每个节点的权重会自动调整从而得到最优的运算结果。
3.输出层输出层通常由多个输出节点组成，用于输出最终预测结果。
每个节点都会有一个特定的输出值，代表了神经网络模型中最终的预测结果。
输出层的计算结果会被用于进行预测和解读。
神经网络分析的应用神经网络分析在当今社会中已广泛应用于各个领域，从市场营销、信用评估、预测快递送达时间、天气预报、到股票价格预测等诸多领域都有大量的应用实例。
1.股票价格预测神经网络分析可用于股票价格预测。
在这个领域，神经网络分析被广泛应用于股票市场的数据分析，以便预测未来股票价格和市场发展的趋势。
2.计算机视觉神经网络分析也被广泛应用于计算机视觉，如人脸识别、指纹识别、车牌识别等。
神经网络分析能够更快、更准确、更智能地处理这些图像数据，有效地提高了图像处理和分析的精度和速度。
公共政策分析人员必备定量分析方法
公共政策分析人员必备定量分析方法摘要: 科学决策需要公共政策分析人员必须掌握10种定量分析方法,熟练运用4种软件分析工具。
关键词:公共政策分析;定量分析;回归分析一、公共政策分析和定量分析的概念1.实现公共决策的科学化、民主化和法制化是我国政治体制改革及社会主义民主政治建设的一个基本任务。
而掌握实现决策科学化的方法、工具是当前各级各类公共政策分析人员迫切需要加强的能力。
公共政策分析是政策分析人员或者组织对政府为解决各类公共政策问题所采取的对政策的本质、产生原因、及实施效果的研究。
科学决策需要逐步采用现代化的决策方法、程序和技术,尤其需要掌握定量分析工具。
所谓定量分析方法,就是指用数学方法对自然界和人类社会中存在的各种现象进行研究,并用数学变量来描述和刻画其中的客观规律的方法。
定量分析方法的实质就是数学方法,在社会科学领域中,称其为定量方法,目的在于追求公共政策“ 是什么”,并同传统的定性方法相区别。
在政策制定过程中对各种有关的资料数据、信息等能够用确切的数字量化表示出来,建立数学模型,并运用计算机或有关分析软件进行计算,求得政策指定的各种方案并从中选优,最后进行决策[1]。
数学化、模型化和计算机化是定量分析方法的主要特点。
二、定量分析方法的过程和理论基础过程包括:搜集资料阶段;建立语言模型阶段;建立数学模型阶段;求解数学模型阶段;数学模型评估阶段;建立计算机模型求解阶段。
理论基础主要有:统计学;系统工程学;计量经济学;逻辑学;运筹学等。
三、定量分析方法的分类:1.线性规划线性规划是公共管理领域常用的定量分析方法,也是运筹学中最重要、最基础的技术。
线性规划问题是由前苏联学者康托洛维奇与1939年提出的,1947年George Dantzig提出了求解线性规划问题的有效方法――单纯形法。
2.回归分析回归是研究变量之间关系的主要统计方法,大约80%的科研项目研究使用回归分析的方法。
该法通过一个变量或一些变量的变化解释另一变量的变化。
信用风险的度量方法
一、信用风险度量方法与模型１．传统的信用风险评价方法（１）要素分析法。
要素分析法是通过定性分析有关指标来评价客户信用风险时所采用的专家分析法。
常用的要素分析法是５Ｃ要素分析法，它主要集中在借款人的道德品质（Ｃｈａｒａｃｔｅｒ）、还款能力（Ｃａｐａｃｉｔｙ）、资本实力（Ｃａｐｉｔａｌ）、担保（Ｃｏｌｌａｔｅｒａｌ）和经营环境条件（Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）五个方面进行全面的定性分析，以判别借款人的还款意愿和还款能力。
根据不同的角度，有的将分析要素归纳为“５Ｗ”因素，即借款人（Ｗｈｏ）、借款用途（Ｗｈｙ）、还款期限（Ｗｈｅｎ）、担保物（Ｗｈａｔ）及如何还款（Ｈｏｗ）。
还有的归纳为“５Ｐ”因素，即个人因素（Ｐｅｒｓｏｎａｌ）、借款目的（Ｐｕｒｐｏｓｅ）、偿还（Ｐａｙｍｅｎｔ）、保障（Ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ）和前景（Ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ）。
无论是“５Ｃ”、“５Ｗ”还是“５Ｐ”，其共同之处都是先选取一定特征目标要素，然后对每一要素评分，使信用数量化，从而确定其信用等级，以其作为其销售、贷款等行为的标准和随后跟踪监测期间的政策调整依据。
（２）特征分析法。
特征分析法是目前在国外企业信用管理工作中应用较为普遍的一种信用分析工具。
它是从客户的种种特征中选择出对信用分析意义最大、直接与客户信用状况相联系的若干因素，将其编为几组，分别对这些因素评分并综合分析，最后得到一个较为全面的分析结果。
一般所分析的特征包括客户自身特征、客户优先性特征、信用及财务特征等。
特征分析法的主要用途是对客户的资信状况做出综合性的评价，它涵盖了反映客户经营实力和发展潜力的所有重要指标，这种信用风险分析方法主要由信用调查机构和企业内部信用管理部门使用。
（３）财务比率分析法。
信用风险往往是由财务危机导致的，因此，可以通过及早发现和找出一些特征财务指标，判断评价对象的财务状况和确定其信用等级，从而为信贷和投资提供决策依据。
财务比率综合分析法就是将各项财务分析指标作为一个整体，系统、全面、综合地对企业财务状况和经营情况进行剖析、解释和评价。
预测的神经网络方法
预测的神经网络方法用于时间序列分析的大多数方法，如勃克斯-詹金斯（Box-Jenkins ）方法均假设各变量之间是一种线性关系，这种局限性使其在实际应用过程中很难准确地进行分析和预测。
在过去的十多年中，一些学者注意到这种局限性并提出了一些非线性时间序列模型，如H. Tong 和K. S. Lim 提出的阈值自回归模型等，这些方法均属于模型驱动的方法，即首先辩识出各数据间的关系，然后再估计模型参数。
近年来，神经网络模型作为一种非线性模型被用来研究预测问题，由于其自身的特性，神经网络模型属于数据驱的方法。
目前，神经元网络模型已成功地应用于许多领域，诸如经济预测、财政分析、贷款抵押评估和矿产预测等许多经济领域。
将神经元网络应用于预测领域，总的来说有两种方式：直接预测和非直接预测。
1）直接预测这种方式是利用神经元网络的非线性特性去逼近一个时间序列或者一个时间序列的变型，通过神经元网络清晰的逻辑关系，利用过去时刻的值去表达未来时刻的值，即))(,),1(),(()1(~n t X t X t X t X --=+ θ利用神经元网络来研究预测问题，一个很大困难就在于如何确定网络的结构，具体地讲，就是如何确定隐层的节点数。
当隐层节点数太少时，预测的精度无法得到保证；太多时，网络在训练过程中又容易陷入局部极小点。
因此，在不减少网络性能的前提下，选择一个最佳的网络结构成为网络设计的关键。
不少学者在这方面进行了一些研究，提出了一些方法，从总体上看，这些方法可分为4类。
（1）特定方法采用这种方法时，分析设计人员通常对所要处理的问题有比较清晰的概念，网络的结构由过去的经验主观地来决定。
采用这种方法的一个理由是神经元网络具有较强的鲁棒性，即网络的性能通常不会受网络结构的影响。
然而，尽管神经元网络模型在某种程度上对某些问题具有很好的鲁棒性，但网络的结构通常会对网络的性能造成影响，这也是这种方法的缺陷。
（2）动态方法与特定方法不同，动态方法是在网络训练过程中根据系统误差动态地增加或减少网络隐层节点的数目，直到系统的误差不再改变为止。
神经网络评价方法
wij vi v j
Hebb学习规则是人工神经网络学习的基本规则，几乎所有神经网络的学习 规则都可以看作Hebb学习规则的变形
人工神经元模型
一个神经元可以用以下公式表示：
uk wik xi
i 1
m
yk f(uk bk )
人工神经元模型
激活函数主要的三种形式：
阶梯函数
1 f v） （ 0
评 价 步 骤
进行综合评价，综合各大类指标的
评价值和总评价值。
二、人工神经网络评价
生物神经网
内容 提要
人工神经网络
人工神经网络的基本结构与模型
人工神经网络的matlab实现 人工神经网络特点及应用
生物神经网
基本特征：
1）神经元及其联接； 2）神经元之间的联接强度决定信号传递的强弱； 3）神经元之间的联接强度是可以随训练改变的； 4）信号可以是起刺激作用的，也可以是起抑制作 用的； 5）一个神经元接受的信号的累积效果决定该神经 元的状态； 6) 每个神经元可以有一个“阈值”。
BP算法的步骤
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.
k
前馈 网络
W (0) 初始值选择 a (t ) 前向计算，求出所有神经元的输出 (t a )a (1 a ) 对输出层计算δ 从后向前计算各隐层δ a (1 a ) w 计算并保存各权值修正量： w a w (t 1) w (t ) w 修正权值： 判断是否收敛，如果收敛则结束，不收敛 则转至Step 2
评价的意义
1 2 有利于调控管 理过程（调控 各项工作，使 管理达到预期 目标） 3
有利于管理 的正确决策
有利于检验 发展水平 （学生综合 素质评价）
聚类分析的方法
聚类分析的方法一、系统聚类法系统聚类分析法就是利用一定的数学方法将样品或变量（所分析的项目）归并为若干不同的类别（以分类树形图表示），使得每一类别内的所有个体之间具有较密切的关系，而各类别之间的相互关系相对地比较疏远。
系统聚类分析最后得到一个反映个体间亲疏关系的自然谱系，它比较客观地描述了分类对象的各个体之间的差异和联系。
根据分类目的不同，系统聚类分析可分为两类：一类是对变量分类，称为R型分析；另一类是对样品分类，称为Q型分析。
系统聚类分析法基本步骤如下（许志友，1988）。
（一）数据的正规化和标准化由于监测时所得到的数值各变量之间相差较大，或因各变量所取的度量单位不同，使数值差别增大，如果不对原始数据进行变换处理，势必会突出监测数据中数值较大的一些变量的作用，而消弱数值较小的另一些变量的作用，克服这种弊病的办法是对原始数据正规化或标准化，得到的数据均与监测时所取的度量单位无关。
设原始监测数据为Xij (i＝1，2，…，n；j＝1，2，…，m；n为样品个数，m为变量个数)，正规化或标准化处理后的数据为Zij (i＝1，2，…，n；j＝1，2，…，m)。
1. 正规化计算公式如下：（7-32）（i＝1，2，…，n；j＝1，2，…，m）2. 标准化计算公式如下：（7-33）（i＝1，2，…，n；j＝1，2，…，m）其中：（二）数据分类尺度计算为了对数据Zij进行分类，须对该数据进一步处理，以便从中确定出分类的尺度，下列出分类尺度计算的四种方法。
1.相关系数R两两变量间简单相关系数定义为：（7-34）（i，j＝1，2，…，m）其中一般用于变量的分类（R型）。
有一1≤≤1且愈接近1时，则此两变量愈亲近，愈接近-1，则关系愈疏远。
2.相似系数相似系数的意义是，把每个样品看做m维空间中的一个向量，n个样品相当于m维空间中的n个向量。
第i个样品与第j个样品之间的相似系数是用两个向量之间的夹角余弦来定义，即：（7-35）（i，j＝1，2，…，m）常用于样品间的分类（Q型）。
因子得分的各种估计方法
因子得分的各种估计方法1. 最小二乘法（OLS）：最小二乘法是一种常用的因子得分估计方法，它通过最小化观测值与因子得分之间的残差平方和来确定因子得分。
这种方法适用于大多数线性模型和多元统计分析中。
2. 主成分分析（PCA）：主成分分析是一种基于线性变换的因子得分估计方法，它试图找到数据中的主要结构，并将这些结构转化为新的变量或主成分。
这些主成分可被用作因子得分。
3. 极大似然估计（MLE）：极大似然估计是一种用于估计模型参数的方法，它试图找到使样本数据出现的概率最大的参数，然后将这些参数作为因子得分的估计。
4. 因子回归法：因子回归法通过对因子载荷矩阵和观测变量之间的线性回归来估计因子得分，从而得到因子得分的估计值。
5. 最大方差旋转（VARIMAX）：最大方差旋转是一种对主成分分析结果进行变换的方法，它试图通过旋转变量向量，使得每个因子的方差最大化，从而得到因子得分的估计。
6. 因子得分插补法：当某一观测变量缺失时，因子得分插补法采用其他相关变量的信息和样本的因子载荷矩阵来估计缺失观测变量的因子得分。
7. 贝叶斯方法：贝叶斯方法通过考虑先验概率和样本数据，来估计因子得分的后验概率分布，得出因子得分的估计值。
8. 最小二乘模型法（LSM）：最小二乘模型法是一种基于最小二乘原理来估计因子得分的方法，它适用于多因子模型，通过最小化模型的残差平方和来得到因子得分的估计。
9. 加权最小二乘法（WLS）：加权最小二乘法在最小二乘法的基础上加入权重，以更好地处理观测变量之间的相关性和方差不齐的情况，从而得到更准确的因子得分估计。
10. 广义最小二乘法（GLS）：广义最小二乘法是一种对最小二乘法的推广，它在处理观测变量之间相关性和异方差性时更具灵活性，可以得到更准确的因子得分估计。
11. 非线性最小二乘法（NLS）：非线性最小二乘法适用于包含非线性关系的因子得分估计问题，通过拟合非线性模型来估计因子得分。
12. 约束最小二乘法（CLS）：约束最小二乘法是一种考虑因子得分间约束条件的估计方法，通过加入约束条件来获得更符合理论和实际的因子得分估计。
神经网络反演分析法在基坑支护变形数值模拟和预测中应用
神经网络反演分析法在基坑支护变形数值模拟和预测中的应用【摘要】：本文将神经网络与数值模拟相结合，用神经网络反演分析被支护体“综合力学性能参数”，建立flac 3d模型，通过神经网络表达从基坑变形特征值到土体物性参数的非线性映射关系，创建神经网络结构，并将其应用于数值模拟中来实现对基坑支护变形的预测。
【关键词】：神经网络、反演分析、flac 3d、数值模拟abstract: in this article, authors combine neural network with numerical simulation, back analyse the“combination property parameter” of supported soil by neural network, create flac 3d model, express the nonlinear relationship from deformation character of foundation pit to property parameter of soil, establish neural network structure, and use it in deformation numerical simulation of foundation pit in order to realize forecast for deformation .keywords: neural network, back analysis, flac 3d, numerical simulation中图分类号：tn711 文献标识码：a 文章编号：基坑的变形对于开挖所引起的环境效应评价以及信息化施工都有着十分重要的意义。
然而，在目前的各种数值计算方法中，很难对基坑的变形做出较为准确的模拟和预测。
其原因就在于对岩土体的初始参数难于确定，这也是目前数值计算方法应用于岩土体模拟中遇到的最大困难之一【1，2】。
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神经网络分析法是从神经心理学和认知科学研究成果出发，应用数学方法发展起来的一种具有高度并行计算能力、自学能力和容错能力的处理方法。
神经网络技术在模式识别与分类、识别滤波、自动控制、预测等方面已展示了其非凡的优越性。
神经网络是从神经心理学和认识科学研究成果出发，应用数学方法发展起来的一种并行分布模式处理系统，具有高度并行计算能力、自学能力和容错能力。
神经网络的结构由一个输入层、若干个中间隐含层和一个输出层组成。
神经网络分析法通过不断学习，能够从未知模式的大量的复杂数据中发现其规律。
神经网络方法克服了传统分析过程的复杂性及选择适当模型函数形式的困难，它是一种自然的非线性建模过程，毋需分清存在何种非线性关系，给建模与分析带来极大的方便。
编辑本段神经网络分析法在风险评估的运用
神经网络分析方法应用于信用风险评估的优点在于其无严格的假设限制，且具有处理非线性问题的能力。
它能有效解决非正态分布、非线性的信用评估问题，其结果介于0与1之间，在信用风险的衡量下，即为违约概率。
神经网络法的最大缺点是其工作的随机性较强。
因为要得到一个较好的神经网络结构，需要人为地去调试，非常耗费人力与时间，因此使该模型的应用受到了限制。
Altman、marco和varetto（1994）在对意大利公司财务危机预测中应用了神经网络分析法；coats及fant（1993）trippi 采用神经网络分析法分别对美国公司和银行财务危机进行预测，取得较好效果。
然而，要得到一个较好的神经网络结构，需要人为随机调试，需要耗费大量人力和时间，加之该方法结论没有统计理论基础，解释性不强，所以应用受到很大限制。
编辑本段神经网络分析法在财务中的运用
神经网络分析法用于企业财务状况研究时，一方面利用其映射能力，另一方面主要利用其泛化能力，即在经过一定数量的带噪声的样本的训练之后，网络可以抽取样本所隐含的特征关系，并对新情况下的数据进行内插和外推以推断其属性。
神经网络分析法对财务危机进行预测虽然神经网络的理论可追溯到上个世纪40年代，但在信用风险分析中的应用还是始于上个世纪90年代。
神经网络是从神经心理学和认识科学研究成果出发，应用数学方法发展起来的一种并行分布模式处理系统，具有高度并行计算能力、自学能力和容错能力。
神经网络的结构是由一个输入层、若干个中间隐含层和输出层组成。
国外研究者如Altman，Marco和Varetto(1995)，对意大利公司财务危机预测中应用了神经网络分析法。
Coats，Pant(1993)采用神经网络分析法
分别对美国公司和银行财务危机进行了预测，取得了一定的效果。
然而神经网络的最大缺点是其工作的随机性较强。
因为要得到一个较好的神经网络结构，需要人为地去调试，非常耗费人力与时间，因此应用受到了限制。
Altman(1995)在对神经网络法和判别分析法的比较研究中得出结论：神经网络分析方法在信用风险识别和预测中的应用，并没有实质性的优于线性判别模型。
但神经网络作为一门崭新的信息处理科学仍然吸引着众多领域的研究者。