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[期刊] 电子科技大学学报(社科版)
[作者]
王鹏 谢筱薇
P2P网络借贷作为互联网金融的重要组成部分,近年来发展迅猛,但是风险事件也接连不断发生,引起业界、学界强烈的关注。研究主要是在P2P网贷平台的监管中的一个重要问题,即其中系统重要性机构的识别问题。根据我国P2P网贷平台的运营特点、运营环境等因素,设计了一个指标体系;之后运用BP神经网络得到了相应的权重,从而对国内最具代表性的P2P网贷平台进行了系统重要性排名。根据排名结果,得到了一批需要重点监管的P2P网贷机构,提出了重点监管名单,并且提出了其他相关的政策建议,对P2P网贷平台的监管有着一定的理论意义和实际业务参考价值。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
许琦
文献以及彼此的引证关系构成了文献引证网络,其中所蕴涵的研究成果的继承性和延续性为文献影响因子提供一个可靠的评价方法。文章提出了一种以马尔可夫链为模型的文献影响因子计算方法。论证了马尔可夫链对文献随机浏览过程的建模原理,文献引证网络的时间无关性、不可约性以及引证路径单向性满足马尔可夫链收敛的条件。建立了文献引证网络与马尔可夫链的对应关系,将文献影响因子的计算过程转化为计算马尔可夫链转移矩阵稳态分布的过程,设计了转移矩阵最大特征值和特征向量的迭代算法。实验结果表明,本文的算法快捷有效,而且满足对文献研究主题继承性和延续性的挖掘要求。
关键词：
文献 影响因子 引证网络
[期刊] 统计与决策
[作者]
易锐
传统BP分析方法受制于其自身存在的不足,导致其适用性不够广泛。针对这一问题,文章采用统计分析及泛函分析等理论与方法相结合的方式,自主构建了拓展的BP神经网络分析方法。通过对该拓展模型的分析与论证,解决了传统BP分析方法存在的部分不足。在此基础上,选定传统的BP分析方法无法解决的知识传播问题作为宏观研究对象,以浙江地区的小微型企业中的知识传播问题作为具体研究对象。通过对该问题的成功解决,再次验证了自主拓展的BP分析方法的正确性。
关键词：
回溯处理 神经网络 拓展性 论证与应用
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
吴晓群 温雅丽
一种基于模糊神经网络的信息融合方法 ,在以此构造的基于多源信息融合的分类系统中 ,采用了多层模糊IF/THEN规则进行分类。为了处理模糊语言值 ,提出了一种能够控制模糊输入矢量的神经网络体系结构 ,该方法能够对非线性实间隔矢量和模糊矢量进行分类。实验表明 ,此融合方法是切实可行的。
关键词：
神经网络技术 信息融合
[期刊] 物流技术
[作者]
严其飞 李俊山 张仲敏 周伟
针对备件需求影响因素众多且不同备件的影响因素不尽相同的情况,提出了一种基于灰色关联分析的BP神经网络需求预测模型。首先使用灰色关联度筛选出影响备件需求的主要因素;然后以主要因素的数据作为神经网络的输入对神经网络进行训练,使用训练好的神经网络对备件需求进行预测;最后通过实例验证了基于灰色关联度BP神经网络的预测模型相对于传统BP神经网络预测模型能够较大地提高预测的精度。
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
王忠福 张大澎 张安年
提出了一种基于神经网络的消费函数预测模型。与传统预测方法对比计算后发现 ,该模型在精度方面优于传统的消费函数预测模型 ,且具有随着样本点的增加进一步优化模型参数的功能 ,为经济系统建模和预测提供了新的思路。
关键词：
消费函数 神经网络 BP网络 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈义安
[期刊] 运筹与管理
[作者]
孙首群 于建华 杨凡 满微微
针对层次分析法中判断矩阵致性改进问题,提出了一种利用神经网络改善判断矩阵一致性的方法。本文在建立了BP神经网络模型的基础上,把判断矩阵一致性调整问题转化为BP神经网络的多输入多输出求解问题。经BP神经网络算法调整过的判断矩阵再返回给专家进一步调整使其符合萨迪标度。计算实例表明,此种方法是可行的。
关键词：
层次分析法 神经网络 判断矩阵 一致性
[期刊] 统计与决策
[作者]
汪灵枝 黄敢基 申锦标
文章利用Bagging技术和不同的神经网络算法生成集成个体,并用偏最小二乘回归方法从中提取集成因子,再利用贝叶斯正则化神经网络对其集成,以此建立上证指数预测模型。通过上证指数开盘价进行实例分析,计算结果表明该方法预测精度高、稳定性好。
[期刊] 上海海洋大学学报
[作者]
王振华 曲念毅 钟元芾 何婉雯 宋巍 黄冬梅
受不规律潮汐的影响,现有的海岛地物类别自动识别方法存在精度低和时效性差等问题,通过改进深度卷积神经网络提出了一种基于遥感影像的海岛快速识别方法:(1)在深度卷积神经网络的卷积层中增设1×1的卷积核作为瓶颈单元,对多波段的遥感影像进行降维;(2)在池化层引入了重采样方法,基于灰度值对海量的遥感影像进行特征压缩。以300景Landsat-8遥感影像为源数据,分别采用CNN、RCNN和本文改进的深度卷积神经网络对遥感影像中的海岛进行识别,实验结果表明:(1)改进的深度卷积神经网络降低了海岛识别的计算耗时,其计算耗时仅为CNN的4.56%和RCNN的5.60%;(2)改进的深度卷积神经网络较CNN和RCNN提高了海岛识别的精度,识别精度分别为96.0%、93.3%和95.0%。结果说明,改进的深度卷积神经网络适用于面向遥感影像的海岛自动识别。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
杜娟 李海滨
当结构中含有相关性变量时，结构可靠度的求解问题就会变得十分复杂。针对在Rosenblatt变换过程中变量的联合概率密度函数或条件累积分布函数难以求解的问题，提出一种基于Copula函数和对偶神经网络的Rosenblatt变换方法。通过引入Copula函数构造相关性变量的联合概率密度函数。另外，构建对偶神经网络模型，其中一个神经网络学习积分算式中的被积函数部分，另一个神经网络通过与被积函数网络在权值和激活函数上的特定联系，用于构建积分算式中被积函数的原函数，进而实现条件累积分布函数的求解。其中，为提高对偶神经网络的计算效率，分别采用dsigmoid和sigmoid作为被积函数网络和原函数网络的激活函数。该方法打破了Rosenblatt变换在求解结构可靠度时的局限性，拓宽了Rosenblatt变换方法的使用范围。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
李衡霞 龙陈锋 曾蒙 申佳
针对目前油菜虫害识别在背景、角度、姿态、光照等方面的鲁棒性问题,提出一种基于深度卷积神经网络的油菜虫害检测方法:首先在卷积神经网络和区域候选网络的基础上,构建油菜虫害检测模型,再在深度学习tensorflow框架上实现模型的检测,最后对比分析结果。油菜虫害检测模型利用VGG16网络提取油菜虫害图像的特征,区域候选网络生成油菜害虫的初步位置候选框,Fast R–CNN实现候选框的分类和定位。结果表明,该方法可实现对蚜虫、菜青虫(幼虫)、菜蝽、跳甲、猿叶甲5种油菜害虫的快速准确检测,平均准确率达94.12%,与RCNN、Fast R–CNN、多特征融合方法、颜色特征提取方法相比,准确率分别提高了28%、23%、12%、2%。
[期刊] 统计与决策
[作者]
郭秋艳 何跃
文章运用消除趋势波动分析方法(DFA),计算了全国GDP年度数据的标度指数。计算结果表明GDP时间序列具有持久性的长程相关,用已知的GDP值来预测未来一段时间内的GDP变化趋势是可行的,在此基础上,鉴于GDP预测的非线性、时变性和不确定性,利用人工神经网络自学习、自适应和非线性的特点,将经济变量数据归一化处理,建立BP神经网络预测模型。
关键词：
DFA BP神经网络 GDP 预测
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
李杨 余嘉元 王元元
本文首先在分析企业员工满意度特点和影响因素的基础上,选取了影响企业员工满意度的相关因素,并将这些相关因素分为三个维度9个具体指标。之后将员工满意度的评价与BP神经网络的学习算法相结合,构建了一种基于企业员工满意度评价的BP神经网络模型,根据该模型对企业员工进行了满意度的评价研究。该研究为组织管理者全面高效评价员工满意度水平,了解该组织员工在同行业员工中满意度的具体情况,提供了一种客观、科学的衡量标准。组织管理者可以根据研究结果及各项指标内容,在提升员工满意度方面实施差异化的管理模式。同时,该研究结论对于组
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