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[期刊] 运筹与管理
[作者]
黎明 刘伟兵 王先甲
本文提出了一种基于神经网络与群智能技术的多代理人决策模型。该决策模型以神经网络作为决策控制器,神经网络的输入层是代理人的历史行为策略,输出层决定了代理人的当前策略,神经网络的权重通过群智能优化技术进行训练。权重值的更新过程刻画了代理人行为策略的动态变化过程。仿真实验表明该决策模型具有自适应学习的能力,并能克服代理人之间的冲突取得Pareto最优。
关键词：
多代理人系统 决策 神经网络 群智能
[期刊] 统计与决策
[作者]
黄向荣 谢如鹤
文章根据大型突发事件的突发性和不确定性,以及食品在物流过程中极易腐损等特点,确立一个用于食品物流应急配送中心选址决策的评价指标体系,并在这基础上,将蚁群算法(ACA)和径向基神经网络(RBFNN)结合起来,建立一个选址决策模型。该模型既具有神经网络的广泛映射能力,又具有蚁群算法所带来的高效率、全局收敛、分布式计算等特点,能够在安全、可靠、高效的原则下,较好地解决大型突发事件中食品应急配送中心的选址决策问题,以便确保和加快灾区的食品供应。最后,通过模拟算例表明该模型的适用性。
[期刊] 软科学
[作者]
张鹏 王兴元
通过分析品牌延伸决策方面现有研究的不足,探讨了消费者品牌延伸评价因素,建立了品牌延伸决策指标体系;结合品牌延伸决策问题具有的非线性和机理不明确等特征,基于品牌延伸决策指标体系,利用BP神经网络建立了品牌延伸决策模型;最后进行了模型应用。
关键词：
品牌延伸 决策模型 BP神经网络
[期刊] 中央财经大学学报
[作者]
方先明 熊鹏 张谊浩
为克服商业银行信用风险评价中所遇到的模糊综合评判失效及警限确定的难题,通过能量极小点的设计,利用Hopfield神经网络记忆与联想功能,建立基于Hopfield神经网络的风险评价模型。将其应用于信用风险评价,网络运行结果可以反映信用风险的当前状态。研究还表明,该模型能在一定程度上反映样本数据的数字特征,适合于信用风险的评价,但其评价能力受记忆容量及样本差异的影响。
[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] 金融论坛
[作者]
杨胜刚 朱琦 成程
本文以德国某商业银行的真实客户信用数据为样本,将决策树方法应用于个人信用指标的筛选过程中,并与BP神经网络模型相结合构建成一个两阶段组合模型。研究表明,基于决策树—神经网络构建的个人信用评估组合模型对于测试样本的分类预测精度高于单一BP神经网络模型的分类预测精度。组合模型对于测试样本的总正确率平均值为75.45%,高出单一BP神经网络模型的总正确率近3个百分点。基于信息熵增益率分类原理的最优决策树挑选指标方法能合理去除非重要属性指标的干扰,使真正有效的属性指标输入神经网络主模型,提高模型分类预测的精准度。
关键词：
个人信用评估 决策树 神经网络 组合模型
[期刊] 预测
[作者]
高辉清 孙卫东
人工神经网络预测和决策模型作者：ＴｉｍＨｉｌｌ，ＬｅｏｒｅｙＭａｒｑｕｅｚ，ＭａｒｃｕｓＯ＇ｌｏｎｎｏｒ，ＷｉｌｌｉａｍＲｅｍｕｓ译者：高辉清，孙卫东（国家信息中心经济预测部１０００４５）（北京经济学院）１引言在过去的几十年，预测和决策方面已有了许多...
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
牛文全 李靖
由于影响因素的复杂性 ,预测降水量具有相当的难度。在假设区域长时间内降水量和蒸发量保持平衡的基础上 ,用 BP人工神经网络建立了陕西省汉中市的降水量预测模型 ,根据前 3个月降水量和蒸发量对降水量资料进行了模拟预测 ,结果认为其准确率为 84% ,合格率为 10 0 %。
关键词：
降水量 BP人工神经网络 预测模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨世娟 卢维学 方辉平
影响财政收入的因素有很多,各因素之间信息重叠的现象较严重,文章通过逐步回归选择了影响财政收入的几个显著因素。又鉴于灰色系统对小样本数据预测的优良特性,对每个选定的影响因素建立灰色预测GM(1,1)模型,得到各因素2015年、2016年的预测值。运用BP神经网络模型对1995—2014年数据进行训练,将灰色预测得到的预测值代入训练好的网络中,预测出2015年、2016年的安徽省的财政收入。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨世娟 卢维学 方辉平
影响财政收入的因素有很多,各因素之间信息重叠的现象较严重,文章通过逐步回归选择了影响财政收入的几个显著因素。又鉴于灰色系统对小样本数据预测的优良特性,对每个选定的影响因素建立灰色预测GM(1,1)模型,得到各因素2015年、2016年的预测值。运用BP神经网络模型对1995—2014年数据进行训练,将灰色预测得到的预测值代入训练好的网络中,预测出2015年、2016年的安徽省的财政收入。
[期刊] 福建农林大学学报(自然科学版)
[作者]
伍雄斌 刘伟 郭建钢
以福建省公路旅客周转量和货物周转量的统计资料为基础,结合神经网络技术原理,应用BP神经网络方法建立3维输入、单输出、隐层单元数为15的3层神经网络模型,分别对福建省公路旅客周转量和货物周转量进行预测.结果表明,各月的旅客周转量和货物量预测值的最大相对误差的绝对值分别为0.4890%和0.4495%.该模型具有简便实用、预测精度高的优点.
[期刊] 经济师
[作者]
任洁 杨宇 张媛 邵帅 黄昊
文章以企业智能会计满意度分析为主线，通过问卷调研及实地访谈等方式研究，探讨我国企业智能会计的发展情况及实践应用的问题作用。利用层次分析法（AHP）设计了4个准则，分析了16个标准指标，并利用BP神经网络验证了模型的适用性，为企业智能会计满意度模型的设计应用提供参考。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
吴巍 周孝德 王新宏 程文
【目的】针对传统多沙水库冲淤预测模型难以准确、迅速预测某一具体水库调度运行方式下泥沙的冲淤变化过程,无法为制定合理水库调度运行方式提供决策依据的不足,构建一种计算效率高、能保证一定计算精度且相对简便的泥沙冲淤预测模型。【方法】将人工神经网络及粒子群优化算法引入到多沙水库冲淤预测中,构建基于自适应粒子群算法优化BP神经网络的多沙水库冲淤预测模型,并将该模型应用于冯家山水库库区泥沙冲淤形态、冲淤量的预测,验证其实用性。【结果】将多沙水库冲淤变化过程视为一个非线性动力系统,利用人工神经网络处理大规模复杂非线性动力学问题的优势,在采用自适应粒子群优化算法对BP神经网络的初始连接权值和阈值进行优化的基础...
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
王文广 陈运文 蔡华 曾彦能 杨慧宇
在法律文书智能化处理过程中,针对罪名预测、法条推荐、刑期预测,该文提出了一种长文本分类的混合深度神经网络模型HAC (hybrid attention and CNN model),该模型利用残差网络融合了改进的层次注意力网络(iHAN)和深度金字塔卷积神经网络(DPCNN)。在"中国法研杯"司法人工智能挑战赛(CAIL-2018)的测试数据集上,该模型对罪名的预测与相关法条的推荐的F1-Score(Micro-F1和Macro-F1的均值)分别为85%和87%。对于刑期的预测,由于地区、年代、法院、法官、被告人的态度等方面的差异会导致刑期预测难度加大。该模型具有优良的预测性能和泛化能力,能够很好地适应这些差异。同时,将该模型在罪名预测和法条推荐的输出结果加入到刑期预测任务的输入中,并使用分类方法对刑期进行预测,进一步提升了模型的效果,最终在刑期预测任务中F1-Score超过77%,获得CAIL-2018刑期预测优秀成绩。
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