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[期刊] 工业工程与管理
[作者]
徐湖 潘尔顺
采用了一种改进的BP神经网络,针对BP神经网络的不足进行了改进:采用变学习率法减少网络训练时间、采用高斯惩罚函数避免局部最小值,并使整个网络能自主调整其隐层节点的数量。运用改进的BP神经网络对于样本进行训练,训练后的神经网络能够较为精确的预测SMT产品质量问题。
关键词：
SMT 人工神经网络 BP算法
[期刊] 企业经济
[作者]
李全亮
人工神经网络是近年来在经济景气分析、经济时间序列预测、组合证券优化、股票预测等领域广泛应用的一种人工智能技术,取得了良好的效果。本文提出了一种综合共轭梯度和自适应变步长的改进BP算法,并利用改进的BP算法建立了税收预测模型,通过与传统回归分析预测方法结果的比较,证明了该算法收敛速度快,学习精度高,而且有效地避免了常规BP算法的局部极小值问题。
关键词：
人工神经网络 BP算法 税收预测
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
方懿
人工智能和人工神经网络的合壁方懿（南京大学信息管理系江苏２１００９３）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｅｐａｐｅｒｒｅｖｉｅｗｓｔｈｅｈｉｓｔｏｒｙｏｆＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ（ＡＩ）ａｎｄＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ（Ａ...
[期刊] 农业现代化研究
[作者]
淦冲 李春旺 赵学梅 张声权 刘雪梅 夏永秋
通过智能手机反演进行环境监测越来越受到关注，目前研究主要利用可见光反射率进行光学活性参数反演。本文基于水质现场监测数据，同步应用智能手机拍照，通过偏振镜、手机望远镜、不同规格滤波片、24色标准色卡，获取水体图像信息，结合逐步回归与人工神经网络方法，开展了长三角地区典型小微水体水质光学参数叶绿素和浊度以及非光学参数可溶性有机碳（dissolved organic carbon，DOC）反演监测。结果表明，研究区水体总体DOC浓度值变异范围在2.73-16.90 mg/L，浊度变异范围在6.53-91.10 NTU，叶绿素a浓度值变异范围在0.36-245.47 μg/L。通过逐步回归方法提取了水体DOC浓度的五个图像特征参数为R1＇、B/G2＇、R2"、R4"、B/G6＇，浊度图像特征参数为B/R3＇、G5"、R6"，叶绿素a的图像特征为B/G1＇、R2"、B/G4＇。结合人工神经网络模型反演水体水质参数，DOC浓度纳什系数NSE为0.62，浊度NSE为0.65，叶绿素NSE为0.67，具有较高的反演精度。本研究构建了基于智能手机反演水质光学参数的方法，并探讨了非光学参数反演的可行性，为后续开发APP应用程序和反演水质参数提供了基础和依据。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
罗茜 王鸿斌 张真 孔祥波
昆虫发出的各种声音具有种间特异性,是非常可靠的分类依据。利用这一特性,本实验旨在探索一种对昆虫自动分类的新方法。本实验录制了红脂大小蠹、云南切梢小蠹、短毛切梢小蠹和华山松大小蠹4种小蠹虫的胁迫声,利用Adobe Adition2.0对每个声音文件进行降噪,再将其截取成只含有一个脉冲组的声音片段。在MATLAB环境下对这些声音片段进行端点监测并提取12维的MFCC(Mel频率倒谱系数),然后将此特征参数输入BP神经网络进行训练和检测。设置训练样本数为20、40、60、80、100,4种小蠹检测样本数分别为54、95、54、50,结果显示识别率随着训练样本数的增加而提高,在训练样本量为100时的最...
关键词：
小蠹 声音 识别 神经网络 MFCC
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
赵哲耘 刘玉敏 王宁
为实时识别动态过程质量异常模式，提出了基于改进卷积神经网络的在线识别方法。根据动态过程数据流的特点构建一维卷积神经网络识别模型；通过改进卷积神经网络损失函数提升模型在不平衡分类问题下的识别准确率；为减少实验次数和节约计算资源，利用正交试验法对改进后的卷积神经网络进行参数优化；以某铅酸蓄电池涂板过程为例验证了所提模型的有效性。实验结果表明，所提方法在处理不平衡样本问题时表现出了良好的识别能力，能够有效的应用于动态过程质量异常模式的在线识别。
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐欣 徐立鸿
BP算法是一个用于预测与评价的很有效的算法。文章综合考虑了影响教学质量的各方面的复杂因素,采用改进的BP神经网络算法用于教学质量评价与预测,给出了神经网络的教学质量评价与预测的模型结构,并在MATLAB中仿真实现。结果表明,该评价与预测方法克服了专家评价的主观因素,得到了合理的结果,具有很好的适用性。
[期刊] 中国内部审计
[作者]
杨鸿运
结合商业银行经济责任审计的特点,尝试引入具有分布式存储、并行处理、高容错能力及良好的自组织、自学习和自适应能力的BP人工神经网络模型,以MATLAB数值计算可视化软件为平台,设计商业银行经济责任审计智能评价模型,在商业银行经济责任审计评价意见形成阶段提供更为科学、客观的理论支持。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
罗海艳 杨勇 王珏 于海龙
如何根据不同的用户行为，来为移动用户提供精准的个性化服务是目前移动应用服务开发技术发展的主流。为解决ＢＰ神经网络建模算法收敛速度慢及预测不准确问题，提出基于人工蜂群算法改进的ＢＰ神经网络算法。为测试改进后算法的准确性，采用ＭａｔｌａＢ编程进行试验仿真，通过黑盒子测试方法输出预测的用户行为和实际的用户行为。在１８次预测中只有２次预测失败，预测成功率达８０％以上。为了验证改进的ＢＰ神经网络算法的效率，采用初始总群数为１０００，进行了收敛性测试。试验结果表明：基于人工蜂群算法改进的ＢＰ神经网络算法可以有效的提高移动用户行为分析的效率和准确性，对在使用移动用户行为分析模型构建过程中，准确定位用户上网需．．．
[期刊] 科技管理研究
[作者]
陆晓琴 黄元君 王喜
随着新一轮政府和社会资本合作(public—private—partnership,PPP)模式在基础设施领域的推广运用,对其风险评估也开始备受关注。鉴于PPP项目风险影响因素众多和传统评估方法过度依赖主观评价等问题,在构建PPP项目风险评价指标体系的基础上,通过将主成分分析(principal component analysis,PCA)技术降维并结合模糊综合评价结果,建立自适应的径向基神经网络(RBF)的智能风险评价模型,并以入库的浙江省发改委10个PPP项目为例进行实证检验,结果显示3个项目处于风
[期刊] 会计之友
[作者]
朱敏
企业财务信息使用者对传统财务体系变革的需求和呼声持续了很多年,管理决策必然越来越依赖新技术,财务数字化转型的终极目标是智能财务,而智能财务变革有待深入研究,人工智能发展对智能财务转型提供技术支持并产生深远影响。文章阐述了智能财务发展现状和实现基础,分析了深度学习之BP神经网络技术的优势,梳理了BP神经网络技术与智能财务的相关性,提出运用BP神经网络技术构建企业资金管理、产品定价、风险识别、预算分析等智能财务应用场景,旨在更好地推动财务智能化实现,创造企业适应性优势。文章以LA气体公司业务场景为例,探索构建基于BP神经网络技术的智能财务应用体系,为智能财务变革数据治理提供解决思路和借鉴。
[期刊] 预测
[作者]
茆田杨 黄朝贵
基于人工神经网络的股票选择系统茆田杨，黄朝贵（武汉水利电力大学４３００７２）１引言从事股票投资的投资者都要面临两个最基本的问题，一种是股票投资对象的选择问题，另一种是股票投资时机的选择问题。本文讨论第一种问题，即在投资风险相当的情况下，究竟选择阿种股...
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
刘倩 熊丽荣
水稻需水量预测是节水灌溉规划的基础,由于BP神经网络在解决多参数非线性问题表现出极强的自适应能力,从而可以科学准确预测需水量。本研究从多个影响因子分析出发,得到了BP神经网络模型,并结合实际数据进行了检验。试验结果表明,该模型能够较好地反映气象因子与水稻需水量之间的关系,预测精度高。
关键词：
神经网络 需水量 预测模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
惠彦涛
自1980年我国开始实施住宅制度改革以来,商品住宅价格的确定已成为我国住宅市场的核心问题,也是各级政府房地产业宏观管理与调控的指示灯,商品住宅价格的变化直接关系到广大消费者的切身利益,是社会关注的热点问题。因此,本文从市场价格的确定机制出发,寻求影响商品住宅价格的因素,并采用BP人工神经网络定量分析这些影响
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨成 程晓玲 殷旅江
本文从影响公司股价的核心上市公司质量出发,利用公司在各个层面的财务指标来预测股价,实现了在思想上的创新。在传统的线性模型预测的基础上,探索应用BP神经网络模型对上市公司的股价表现做出预测。
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