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[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)  [作者] 龙满生  何东健  宁纪锋  
充分利用计算机视觉和人工神经网络技术 ,建立了一个苹果综合外观品质检测与分级系统 ,实现了对苹果的正确分级 ,正确识别率可达 90 .8%。还借助于遗传算法对 BP网络进行设计 ,提高了其学习速度。
[期刊] 统计与决策  [作者] 刘娜  赵永乐  邵光成  
以企业人力资源结构为研究对象,将企业人员分为管理人员、科技人员和普通员工,根据这三类人员的影响因素,利用遗传算法的全局寻优能力,构造了预测人力资源结构的遗传神经网络模型(GANN),并以ZC集团公司为实例,对其人力资源结构进行了预测。结果表明,该文建立的遗传神经网络模型对描述管理人员、科技人员分别占总职工比重与其影响因素的非线性关系方面具有较高的精度和应用价值。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 赵伟  张秀华  
针对国内外图书馆成效评估的研究现状,以基于遗传神经网络算法的组合模型对图书馆成效进行评估。首先,构建了图书馆成效评估的评估体系,其次,建立遗传神经网络算法模型,对图书馆成效进行评估仿真实验及实证分析,得到了图书馆成效评估的实际输出值,与传统神经网络算法的输出结果相对比可知,遗传神经网络算法具有更好的拟合精度、准确度及效率,从而证明了遗传神经网络算法在图书馆成效评估中的实用性及可行性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 李辰颖  田治威  杨海燕  
独立机构投资者持股有何偏好,这对独立机构投资者和上市公司都很重要。文章针对此问题提出了一种改进遗传神经网络算法,并对上市公司相关指标与独立机构投资者持股比例关系建模,结果显示改进后的算法在效率和精度上有一定的提升;最后在建模的基础上采用平均影响值方法研究影响关系,实证表明独立机构投资者偏好安全性高和盈利性好的上市公司,独立机构投资者具有追求盈利且规避风险的特性。
[期刊] 商业研究  [作者] 刘新允  庞清乐  刘爱国  
针对基于神经网络的财务危机预警方法模型结构复杂、收敛速度慢且容易陷入局部最小的缺点,提出基于遗传神经网络的财务危机预警方法。首先对神经网络模型的结构和参数进行编码并将其串联,形成一个个体,随机产生N个个体形成初始种群。然后分别进行复制、交叉和变异操作,得到神经网络的结构和初始参数。再通过BP算法对该神经网络进行训练,训练后的神经网络即可实现财务危机预警。测试结果表明,该模型训练速度快、预警精度高。
[期刊] 中南林业科技大学学报  [作者] 邓力为  周中伟  李阳  段辉良  
P2P流量智能检测是目前网络安全领域的研究热点。针对网络P2P流量检测存在高误警率、低检测率问题,提出一种基于遗传神经网络的P2P流量检测模型,该模型有机地结合遗传算法和神经网络,把遗传算法优化网络初始权重用于P2P流量检测,研究表明:这种检测模型能够提高P2P流量检测的效率,降低误警率。
[期刊] 金融理论与实践  [作者] 刘磊  
在我国信贷扩张与通货膨胀联系紧密,而且独特的信贷结构对物价的影响也不可忽视,但是目前信贷结构对价格水平及经济增长的研究几乎空白。针对这一研究现状,将贷款分为生产性贷款和消费性贷款,采用遗传神经网络方法着重研究我国信贷结构与物价水平的关系。研究结果表明,生产性贷款对物价水平的影响小于消费性贷款的影响;但生产性贷款对经济增长的影响高于消费性贷款,这一结论表明信贷资金集中投向生产性领域和消费性贷款集中于住房领域体现了投资拉动与房地产业不仅影响物价水平,也对我国经济增长产生显著的影响,同时也从信贷的视角解释了"中国之谜"形成的原因。
[期刊] 统计与决策  [作者] 汪劲松  石薇  
为了克服神经网络易陷入局部最小值和收敛速度慢等缺点,文章引入多种群遗传算法,将神经网络的初始权值和阈值作为寻优目标,利用遗传算法求出最优值,并且建立了一个多种群结构,在克服遗传算法早熟收敛的同时,可以兼顾算法的全局寻优和局部寻优。实证结果表明:优化后的神经网络模型比传统的神经网络模型有更好的预测效果。在数据处理上,考虑到金融数据的非线性特征,采用了非参数核估计方法,将无关变量进行剔除。
[期刊] 物流技术  [作者] 齐兴敏  徐海  段晨  樊锐  
首先运用灰色关联分析法对襄阳市货运量及其影响因素进行分析,得出影响襄阳市货运量变化的主要因素有地区生产总值(GDP)、第二产业产值、第三产业产值、全社会交通运输行业固定资产投资、进出口总值、社会消费品零售总额和人均GDP,然后将这些因素作为遗传神经网络的输入神经元,建立物流货运量预测的遗传神经网络模型,并对其进行训练;最后用训练好的模型预测2017-2019年襄阳市物流货运量。结果显示,基于灰色关联分析的遗传神经网络模型预测的平均相对误差为0.215 3%,预测精度较高,在物流货运量预测方面具有一定的参考价值。
[期刊] 统计与决策  [作者] 何丹  
文章针对神经网络预测存在的缺陷,提出了GA-BP神经网络经济预测模型,将遗传算法用于优化BP网络的初始权值和阀值,在此基础上对BP神经网络进行训练,对CPI历史数据进行检验分析,实例证明该模型在预测的精度和收敛速度上都高于纯BP神经网络模型,具有良好的应用前景。
[期刊] 统计与决策  [作者] 何丹  
文章针对神经网络预测存在的缺陷,提出了GA-BP神经网络经济预测模型,将遗传算法用于优化BP网络的初始权值和阀值,在此基础上对BP神经网络进行训练,对CPI历史数据进行检验分析,实例证明该模型在预测的精度和收敛速度上都高于纯BP神经网络模型,具有良好的应用前景。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 张新红  
Based on the construction of an evaluation index system for the management information system,this paper proposes a neural network model for comprehensive evaluating the management information system.Integrating with the expert system,the neural network model can be used to facilitate intelligent an...
[期刊] 财会月刊  [作者] 李健  刘翔  
本文将遗传算法与BP神经网络结合起来,对我国制造业上市公司进行实证分析,结果发现遗传神经网络预测准确度达到91.67%,高于Logistic回归模型的76.67%和BP神经网络预测模型的88.33%,是一种准确度更高、性能更优的预警模型。
[期刊] 统计与决策  [作者] 熊志斌  
神经网络已经被广泛运用于公司财务危机状况的预测,然而,神经网络常常存在着收敛于局部最优解、学习时间长等缺陷而影响其预测效果;而遗传算法(Genetic Algorithm)是一种全局寻优搜索算法,能够有效克服上述缺陷。因此,文章提出的将遗传算法和神经网络相结合的遗传神经网络模型(Genetic Neural Networks),既保留了神经网络原有的优点,又克服了上述的缺点。并利用我国上市公司财务数据对公司财务危机状况进行实证分析,结果表明,该模型预测效果令人满意,预测结果明显优于一般神经网络模型。
[期刊] 技术经济  [作者] 朱双东  赵建国  
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