2021-4-13 | 經(jīng)濟管理論文
1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生物學(xué)基礎(chǔ)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接受神經(jīng)生理學(xué)和生物解剖學(xué)研究的啟發(fā)。一個簡單的神經(jīng)細(xì)胞通常稱之為神經(jīng)元,細(xì)胞的胞體是一球形,由胞體延伸出來的主要管狀信號傳輸神經(jīng)纖維稱為軸突,胞體上其他又細(xì)又短的纖維稱為樹突,整個神經(jīng)細(xì)胞—胞體、軸突和樹突—都包含在細(xì)胞膜內(nèi)。胞體和樹突接受來自其他神經(jīng)元的信息,在軸突的終端附近,通常分成許多分支,稱為突觸區(qū)域。突觸將一個神經(jīng)元的信息傳給其他神經(jīng)細(xì)胞。信息從突觸前細(xì)胞神經(jīng)元傳到突觸后神經(jīng)元。信息通過突觸的傳遞稱為化學(xué)傳遞,因其利用化學(xué)物質(zhì)的擴散來完成信息的傳遞。神經(jīng)元有許多不同的種類,具有相似或相關(guān)功能的神經(jīng)元通常相互連接。緊密連接的神經(jīng)元通常在神經(jīng)系統(tǒng)中聚集在一起(它們具有明顯的解剖學(xué)特征),其主要原因是短突觸更有效:它容易生成,所費材料少,占據(jù)更小的空間,且傳遞信息快。這一結(jié)構(gòu)的形成原理可用于城市規(guī)劃、網(wǎng)絡(luò)建沒和研究各種自然現(xiàn)象的自組織行為。自組織特征映射算法便是基于這一結(jié)構(gòu)的形成原理而設(shè)計的。大腦大致包含了數(shù)百個這樣的細(xì)胞聚合塊,它們的形狀多為球形和盤狀。短的連接出現(xiàn)在同一結(jié)構(gòu)中,結(jié)構(gòu)和結(jié)構(gòu)之間由大量長神經(jīng)纖維形成的束來連接,球或盤的順序連接稱為通道。大腦便通過這些以復(fù)雜方式連接起來的神經(jīng)元形成的網(wǎng)絡(luò),處理各式各樣的從外部世界輸入的信息。由于現(xiàn)代計算技術(shù)的發(fā)展,人們對于外部世界的表示通常用一個數(shù)字向量來表示,這一表示使得人類在自然科學(xué)的諸多領(lǐng)域獲得了巨大的成功。大腦是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表示外部世界刺激,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)亦可用一組向量表示外部事件的刺激,但其計算方式卻與現(xiàn)行的數(shù)字計算機的運算方式大相徑庭。
2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本功能
(1)聯(lián)想記憶。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計使其具有分布存儲信息和并行計算的功能,所以它能對輸入其中的信息和輸入的模式有聯(lián)想記憶的能力。
(2)非線性映射。在大多數(shù)的現(xiàn)實的設(shè)計中,大多數(shù)的系統(tǒng)的輸入和輸出之前不能建立線性的關(guān)系,導(dǎo)致不能在這種類型的系統(tǒng)上建立相關(guān)的熟悉模型。而設(shè)計合理的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以十分精準(zhǔn)的逼近非線性映射,利用它的這一優(yōu)良的能力,可以建立多維非線性函數(shù)的通用數(shù)學(xué)模型,可以應(yīng)用于幾乎所有的領(lǐng)域。
(3)分類與識別。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對輸入其中的樣本具有分類與識別,能力十分強大和精準(zhǔn),區(qū)別于傳統(tǒng)分類方法只能局限于同類相聚、異類分離的識別與分類問題,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對非線性曲面的逼近一類問題也有很強的解決能力。
(4)知識處理。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取知識的路徑與我們?nèi)祟愊嗤?,也是通過對輸入和輸出的信息分析進而發(fā)現(xiàn)規(guī)律從而獲得相關(guān)知識,并進一步在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中儲存。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的另外一大優(yōu)勢,就是可以缺少先驗知識的條件下,自動通過從輸入的數(shù)據(jù)中抽取特征,發(fā)現(xiàn)規(guī)律,并構(gòu)建成適合于表達(dá)的規(guī)律。
3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在經(jīng)濟管理中的應(yīng)用領(lǐng)域
(1)信貸分析.對于這類型的,信用評估的機構(gòu)要有特異性的,基于不同申請公司的各自不同的特點,總結(jié)出信用判斷的條件,即使是這樣的復(fù)雜,判斷失誤的機率也是較大的,最終的后果是給信貸機構(gòu)帶來經(jīng)濟和信譽上的損失。而利用計算機科學(xué)技術(shù)的成果即人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評價系統(tǒng),由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價系統(tǒng)的機理是:將需要貸款公司填寫的申請表中的關(guān)鍵信息編碼為向量輸入系統(tǒng),輸出的是公司的實際的信用情況的客觀評價,同時還要輸入上千例的歷史數(shù)據(jù)對網(wǎng)絡(luò)進行校正,以提高準(zhǔn)確率。這樣一方面可給出較為準(zhǔn)確和客觀的評價結(jié)果,另一方面可以避免從事信貸分析的人的主觀性造成的錯誤。正是基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評價系統(tǒng)的種種優(yōu)勢,故其在在金融風(fēng)險分析領(lǐng)域應(yīng)用十分廣泛。
(2)市場預(yù)測。預(yù)測是為決策服務(wù),是為了提高管理水平減少決策盲目性,降低風(fēng)險。應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行市場預(yù)測的一個實例是期貨市場的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測。它是根據(jù)某期貨市場每月平均期貨價格、價格不定性和市場心理指標(biāo)量等因素,建立較為準(zhǔn)確可靠的市場模型。該模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)覆蓋了3年時間,它不僅能判斷價格的未來走勢,而且能在走勢持續(xù)一段時間后預(yù)測到價格的反轉(zhuǎn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)市場預(yù)測在股票走勢預(yù)測中也有廣泛應(yīng)用。
總之,在新時代信息化要以電子化為基礎(chǔ),最終以知識化為升華。電子化和信息化構(gòu)成了知識經(jīng)濟發(fā)展的全過程?,F(xiàn)代的經(jīng)濟管理中的數(shù)據(jù)處理與傳統(tǒng)經(jīng)濟有許多不同點,這些信息的處理可以統(tǒng)一在由計算機信息系統(tǒng)支持的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)平臺上。
本文作者:劉驕陽 單位:四川大學(xué)