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1、WIND一、人工神经网络理论概述(一人工神经网络基本原理神经网络(Artificialneuralnetwork,ANN是由大量的简单神经元组成的非线性系统,每个神经元的结构和功能都比较简单,而大量神经元组合产生的系统行为却非常复杂。人工神经元以不同的方式,通过改变连接方式、神经元的数量和层数,组成不同的人工神经网络模型(神经网络模型。人工神经元模型的基本结构如图1所示。图中X=(x1,x2,…xnT∈Rn表示神经元的输入信号(也是其他神经元的输出信号;wij表示神经元i和神经元j之间的连接强度,或称之
2、为权值;θj为神经元j的阀值(即输入信号强度必须达到的最小值才能产生输出响应;yi是神经元i的输出。其表达式为yi=f(nj=iΣwijxj+θi式中,f(·为传递函数(或称激活函数,表示神经元的输入-输出关系。图1(二人工神经网络的发展人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork是一门崭新的信息处理科学,是用来模拟人脑结构和智能的一个前沿研究领域,因其具有独特的结构和处理信息的方法,使其在许多实际应用中取得了显著成效。人工神经网络系统理论的发展历史是不平衡的,自1943年心理学家McC
3、ulloch与数学家Pitts提出神经元生物学模型(简称MP-模型以来,至今已有50多年的历史了。在这50多年的历史中,它的发展大体上可分为以下几个阶段。60年代末至70年代,人工神经网络系统理论的发展处于一个低潮时期。造成这一情况的原因是人工神经网络系统理论的发展出现了本质上的困难,即电子线路交叉极限的困难。这在当时条件下,对神经元的数量n的大小受到极大的限制,因此它不可能去完成高度智能化的计算任务。80年代中期人工神经网络得到了飞速的发展。这一时期,多种模型、算法与应用问题被提出,主要进展如:Bol
4、tzmann机理论的研究,细胞网络的提出,性能指标的分析等。90年代以后,人工神经网络系统理论进入了稳健发展时期。现在人工神经网络系统理论的应用研究主要是在模式识别、经济管理、优化控制等方面:与数学、统计中的多个学科分支发生联系。(三人工神经网络分类人工神经网络模型发展到今天已有百余种模型,建造的方法也是多种多样,有出自热力学的、数学方法的、模糊以及混沌方法的。其中BP网络(BackPropagationNN是当前应用最为广泛的一种人工神经网络。在人工神经网络的实际应用中,80%~90%的人工神经网络模
5、型是采用BP网络或它的变化形式,它也是前向网络的核心部分,体现了人工神经网络最精华的部分。其结构简单,应用范围主要在模式识别、分类、非线性映射,复杂系统仿真,过程控制等方面。(四人工神经网络模型的研究及相关应用神经网络一直是科学界的研究热点,无论是理论研究还是应用实践都有大量的成果报道。人工神经网络历史上首先应用于电子科技领域,如模式识别、信号和图像处理、控制理论等。随着人们对神经网络的认知和了解,其应用领域将更加广泛。由于人工神经网络具有任意逼近函数、自学习自适应能力极强的特点,因此,在这里,可以将人
6、工神经网络应用到经济预警问题之中。如王春峰,万海晖,张维应用BP网络对股票价格进行预测,应用BP网络模型对商业银行的信贷风险进行预警,运用BP网络模型评估借贷方的信用风险等等,这些应用都取得了比较好的效果。顾海军等人利用BP网络的较高的自组织、自适应和自学能力,对商业银行风险进行综合评价,从而为商业银行风险评价走向使用化奠定了基础。为了避免传统参数期权定价模型(parametricoptionpricingmodels,POPMS的缺陷,马文伟课题的研究,借助人工神经网络探讨实物期权定价,这将有利于实物
7、期权定价理论的完善和发展。王洪利等人采用人工神经网络方法,对最常用于体育场馆建设的网架结构形式进行了选型研究,结果表明,该方法能较好的进行网架结构的选型,从而节约建造成本。吴煜等人通过人工神经网络寻找组合预测权重的方法,有效的解决预测城市用水需求量这样的复杂性问题。段玉波等人使用的递归神经网络可以满足短期负荷预测的需要,效果较好对于合理地进行电力系统调度,计划,用电与规划具有一定的现实意义。刘历波提到利用改进的BP神经网络算法对建设项目集成管理绩效进行了综合评价,证明该方法的可行性和有效性,为我国建设项
8、目集成管理绩效评价提供了一条新的可操作性方法。付辉指出应用Hopfield网络对非定量因素进行科学的分析,可以消除一些人为因素的影响,使评选结果更加合理。杨俊琴通过对投标项目风险因素辨识,建立了基于BP神经网络的风险分析模型,对项目的风险度进行评估,为投标人在进行投标决策时提供了一个有效的风险分析工具。二、总结人工神经网络在各个领域中的应用,为工作的顺利进行提供了保障,克服了以往的常用方法的缺陷,解决了很多难题。比如在工程造价预测中的应用,
