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[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
王小燕 冮建伟 徐龙滔
二分类问题在经济领域十分常见，深度神经网络(DNN)是现有最为常用的分类方法之一。然而在处理高维特征数据时，DNN仍然面临着巨大的挑战。为此，本文基于CMCP和余弦间隔交叉熵损失建立了一个新的深度神经网络(CMCP-CMDNN),它既实现高维输入特征的筛选，又改进分类预测能力。其中，CMCP方法用于压缩输入特征到第1隐藏层的权重，通过融合权重的组结构，能够剔除无关特征以及不重要的连接。余弦间隔交叉熵损失函数可以增大判别边界的间隔，提高分类准确率和稳健性。为了求解模型，本文基于局部线性近似(LLA)和近端梯度下降算法估计参数。模拟分析表明，对比已有DNN和分类方法，所提出的方法具有良好的特征选择性能和预测表现。信用贷款违约风险实证研究表明，该方法能够有效选择风险指标并进行违约风险预警。本文拓展了深度神经网络的理论研究，为高维复杂交互作用的大数据建模提供新思路，为解决金融、管理、生物等领域的分类问题提供有力的分析工具。
[期刊] 统计研究
[作者]
王小燕 冮建伟 姚欣悦
多分类问题涉及信用风险管理、股票走势预测等多个领域。深度神经网络（DNN）是常用于多分类预测的机器学习模型，然而输入特征维度较高且存在冗余信号时，将加重其可解释性不强和结构冗余等缺陷；同时，常用的Softmax损失也可能面临分类边界模糊导致预测效果不佳等问题。为此，本文针对多分类问题，提出一个新的深度神经网络CMCP-LMCL，利用CMCP变量选择方法压缩输入特征到第1隐藏层的权重。该方法融合权重的组结构，能够剔除无关特征以及不重要的连接；同时，对特征层之外的权重施加权重衰减L2惩罚，有利于改进过拟合问题。新方法的增强边缘余弦损失（LMCL）在Softmax基础上引入扩大参数和距离参数，增大分类决策边界的间隔以期提高分类预测性能。模拟分析表明，对比已有DNN和传统分类方法，无论特征以简单线性形式还是复杂非线性形式映射到因变量，本文所提出的方法均具有良好的特征选择性能和预测表现。基于信用贷款数据的实证分析表明，该方法能够有效选择风险指标并进行违约风险预警。
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
闫新国 谢赤 朱玉国 杨敏佳
以中国基金市场中123家基金公司持有的投资组合为样本,综合运用余弦相似度(CS)和最小生成树(MST)方法,考量基金市场复杂网络。结果显示:各家基金公司持有股票组合的相似程度比持有债券组合的相似程度更高,表明他们持有的债券组合较之股票组合更加多元化,基金公司持有的股票相对集中于市值大、成长性高的公司。同时,全部资产投资组合、股票投资组合和债券投资组合等三类基金MST网络的节点度均服从幂律分布,表明大多数基金公司以少数强影响力基金公司为中心聚集起来,彼此之间具有较强的业务关联。此种网络结构特征可能导致市场风险向基金聚集团体集中,其抵御系统性风险的能力偏弱,也不利于满足投资者的理财多元化需求。
[期刊] 统计与决策
[作者]
雍龙泉
针对非线性数据拟合问题，文章建立了以残差的平方和与绝对值和为目标的最小二乘与最小一乘模型，采用正弦余弦算法计算模型参数。结果表明，如果数据分布是对称且无异常值的，则最小二乘得到的结果与最小一乘得到的结果相差不大。最后给出一个应用实例，通过检测某人饮酒后血液中的酒精含量，得到了酒精含量随时间的变化规律。
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
喻胜华 张静
在变量选择的基础上，构建基于Ｌａｓｓｏ方法和ＢＰ神经网络的预测模型，并对我国城乡居民的消费支出进行预测，结果显示：基于Ｌａｓｓｏ方法和ＢＰ神经网络的组合预测精度要明显高于ＢＰ神经网络、Ｌａｓｓｏ方法的预测精度；在２０１４～２０２０年，我国农村居民消费增长率有所提升，城镇居民消费增长率减缓，城乡居民消费增长率之间的差距呈下降趋势，但短期内城乡居民消费差距依然难以缓和。
关键词：
消费 Lasso方法 BP神经网络 预测
[期刊] 农业现代化研究
[作者]
谭丽丽 潘英华 谷晓岩 夏艳玲 郝春红
本文以塿土和黄绵土作为实验材料,尝试使用BP神经网络方法(Back-Propagation neural network)模拟人工降雨条件下,间隔覆盖坡面的产流产沙状况。通过设置不同坡度、降雨强度、面积比,获得各种因素不同水平组合下的实测数据;以实际降雨强度、坡度、面积比、径流起始时间和初始含水率5个因子为输入变量、坡面产流量和产沙量为输出变量,利用BP神经网络模型与多元线性回归模型对数据进行模拟分析,并检验其模拟效果。研究结果表明:训练样本集平均相对误差为18.23%,预测样本集平均相对误差为5.21%;与多元线性回归模型相比,BP神经网络模型拟合精度较高,拟合效果更理想,表现出更强的预测能...
[期刊] 图书情报工作
[作者]
孔德婧 董放 陈子婧 刘宇涵 周源
[目的/意义]由于新兴技术本身的超前性,其刚出现的关注度往往不是很高。目前研究更多遵循技术发展路径依赖进行新兴技术的识别,会忽略一些颠覆现有技术轨道的技术研发。通过对与领域内主流技术相似度较低的离群专利进行分析,可以更有效地识别这类技术研发并预测新兴技术。[方法/过程]提出一种基于深度学习的离群专利识别与新兴技术预测方法。首先使用BERT预训练模型基于专利文本构建相似度网络,识别离群专利,然后基于DNN模型构建离群专利指标与技术影响力之间的关系,实现从海量离群专利中快速、准确地预测新兴技术。最后以数控系统领域为例,从德温特专利数据库获取近10年领域内所有专利,进行实证分析。[结果/结论]数控系统领域的实证分析结果验证了模型的有效性,同时对国家的技术发展政策制定以及相关领域企业技术布局具有重要的指导意义。
关键词：
新兴技术 深度学习 离群专利 数控系统
[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] 技术经济
[作者]
朱双东 赵建国
[期刊] 建筑经济
[作者]
陈惠娥 陈长征
本文就招标活动中存在的专家评标时随意性大的问题,从招标活动的关键性环节—评标方法着手,针对建设工程的不同特点,对评标内容进行分类剖析,利用人工神经网络的智能识别功能,建立基于神经网络的评标方法。应用该方法可以科学地评价多因素建设工程投标方案。
关键词：
投标方案 评标 神经网络
[期刊] 物流技术
[作者]
李蕊
指出利用熵权法确定供应链合作伙伴选择各评价指标的权重合理有效地规避了主观性带来的影响,并建立了合理的评价指标体系,利用RBF神经网络对训练集样本进行学习,再对评估对象的测试集样本进行评价,综合考虑各评价指标的影响,实现供应链合作伙伴的最优选择,同时能够充分展现RBF神经网络的泛化能力。通过将基于熵的供应链合作伙伴RBF神经网络选择方法应用于具体实例进行仿真研究,验证了该方法的有效性。
关键词：
供应链 RBF神经网络 熵权 评估指标
[期刊] 情报学报
[作者]
尹锋 林亚平
人工神经网络是一门近年来得到迅速发展的理论，它是人工智能的重要分支学科。本文从分析神经网络的基本特征和信息处理能力以及情报业务问题入手，论述了情报神经网络的设计原理与方法，提出了情报神经网络模型，并以存贮检索和文献自动分词为例，阐述了情报神经网络的设计与应用等基本问题、作者希望在情报科学领域引入神经网络技术，以加速情报业务的智能化、自动化进程。
关键词：
神经网络,情报科学,计算机应用
[期刊] 图书情报工作
[作者]
朱娜娜 景东 薛涵
［目的 ／意义］微博作为一种新兴的社交媒体平台，被互联网用户广泛关注。微博数据中包含着大量的用户信息、用户行为及用户生成内容，基于微博内容自动识别图书名有利于分析用户阅读兴趣、收集用户对图书的评价和挖掘图书相关知识。［方法 ／过程］基于微博的数据特点，提出一种基于深度神经网络的表示学习方法，利用微博中候选图书名的上下文连续向量化表示，实现微博内容中的图书名自动识别。［结果 ／结论］实验结果表明，所提出的方法显著优于传统基于特征工程的有指导机器学习方法，并达到９１．９２％的精确率。
关键词：
图书名识别 神经网络 深度学习 微博
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