基于优化BP神经网络的营销风险衡量与控制
基于ＢＰ神经网络的ＥＲＰ实施风险评价
基于ＢＰ神经网络的ＥＲＰ实施风险评价内容摘要:企业ERP项目实施是高投入、高风险项目，在ERP项目实施过程中正确的评价风险是保证企业ERP项目实施成功的重要环节。
本文确定了在ERP 实施过程中的各项风险指标，并从项目管理的角度，采用BP神经网络对ERP项目实施风险进行评价，达到了企业预防各项实施风险和控制ERP项目实施的目的。
关键词:ERP实施风险评价 BP神经网络所谓ERP(Enterprise Resource Plan，企业资源计划)是指建立在信息技术基础上，以系统化的管理思想，为企业决策层及员工提供决策运行手段的管理平台，可增强企业的管理效率和水平，提高企业的经济效益和竞争能力。
ERP实施虽然能够为企业带来巨大效益，但它也具有高投入性、高风险性的特点。
只有正确认识、评价ERP实施风险，才能采取有针对性的措施来降低风险，推动ERP在企业中的成功应用，才能真正促进企业竞争力的提高。
ERP项目实施过程风险评价指标体系建立ERP项目实施风险是指企业ERP项目实施的行为过程中，消极的、不确定的因素和潜在的损失或不利的事件等的存在，导致对实施ERP的企业造成既定目标的偏差与失败。
影响ERP实施成败的因素众多且纷繁复杂，大体上可分为以下几类: 领导风险。
ERP项目是一项一把手工程，领导的支持直接对项目成败具有关键的作用。
在项目实施中，领导风险包括控制能力风险(x1)、执行力风险(x2)、协调能力风险(x3)、推行力风险(x4)。
工作人员风险。
实施ERP是需要聘请资深的实施人员知道和参与实施的全过程，使其在业务流程重组、建模、实施技术路线、实施计划与具体目标、实施质量控制等多方面发挥积极的作用。
其风险指标包括实施团队风险(x5)、人员合作风险(x6)、人员培训风险(x7)、实施培训风险(x8)。
基础数据准备风险。
ERP软件是企业管理有效的工具，而其运行的基础是企业的数据。
真实可靠的数据将运行出正确科学的结果，而不准确的数据将运算出不准确的结果。
BP神经网络风险评估论文-最新范文
BP神经网络风险评估论文摘要：软件需求分析不仅仅是为了让开发者满足用户要求,而且还可以帮助用户了解软件的性能和功能,具有一举两得的效果,但是如果软件需求不符合实际需求,就会出现风险,导致返工。
在BP神经网络的基础上,我们建立了软件需求分析风险评估模型,以减少软件开发的失败率,规避因软件需求分析失误而带来的实际存在的或潜在的风险。
关键词：风险;软件需求;BP神经网络;研究;分析软件开发过程中,需求分析是一个关键性的阶段。
导致它失败的原因有很多,例如开发者和用户之间的沟通障碍、软件本身的隐含性、需求信息的不对称等等。
这些问题导致的返工,增加了开发的成本,也损坏了企业形象,更可能流失掉部分用户。
因此,我们必须对软件需求分析进行风险评估管理,把负面影响降到最低。
现代商业发展中,各企业和企业之间的竞争日趋激烈,掌握最新的技术,对技术进行创新,才是企业在行业内立足脚跟,获得更加长远发展的方法,因此要想牢牢地把握企业的运命就需要我们保持对技术创新的热情,并在这条道路上乐此不疲。
21世纪,只有掌握了最新和最具有创造性的技术,才能赢的最后的胜利,本文把BP网络与软件需求分析风险评估模型相结合,具有十分重要的意义。
1BP神经网络BP神经网络是开发者使用最多的神经网络之一,它具有算法简单、极强的鲁棒性、收敛速度极快等优点。
最重要的一点是能够最大限度的接近其真实系统,非常适合于线性的、不确定的、模糊的软件风险数据。
BP算法是一种用于前向多层神经网络的的反传学习算法。
采用BP算法的数层感知器神经网络模型,它的基本思想是,学习过程由信号的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。
模糊理论采用模糊数学的方法,通过抽象思维,对处于多种因素作用下的事物做出总体评价。
它的两大主要特征是：第一,结果清晰;第二,系统性强,这非常适合于各种非确定性问题的解决。
2软件需求分析风险评估模型开发过程中,了解软件需求是很重要的。
软件开发主要是依据需求的不同而设计出的产品。
基于BP神经网络的营销绩效评价研究
Ａｔ ｌ ｓ ， ａｎｕ ｅ ｉ ａ ｘ ｍ ｐｌ ｓ ｇ ｖ ｎ，ｗ ｈｉｈ ｍ ａ ａ ｅ ｓ ｍ ｅｒ ｆ ｒ ｎｃ ｓｆ ｒｅ ｔ ｒ ｉｅ ’ｍ ａ — ａ ｔ ｍ ｒｃ ｌｅ ａ ｅｉ ｉ ｅ ｃ ｙｍ ｋ ｏ ｅ ｅ ｅ ｅ ｏ ｎ ｅ ｐｒｓ ｓ ｒ
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Ｋｅ ｒ ｓ：ＢＰ ｎ ｕ ａ ｅ ｗｏ ｋ；ｍ ａ ｋｅ ｉ ｅ ｆ ｒ ａ ｃ ｙ ｗｏ ｄ ｅ ｒ ｌｎ ｔ ｒ ｒ ｔｎｇ ｐ ｒ ｏ ｍ ｎ ｅ；ｍａ ｋｅ ｉ ｒｏｒ ｎｃ ｓ ｅ ｓ ｅ ｔ ｒ ｔｎｇ ｐｅ ｆ ｍａ ｅ ａ ｓ ｓ ｍ ｎ
侧重 于对传统评 价方法 的运用 ， 如模糊 综合 评价 和 灰色综合评价等． 文应用人 工神经 网络 的有 关理 本
收 稿 日期 ： ０ ７—１ ２０ ２一Ｏ ２
作 者 简 介 ： 月 恒 （ ８ 一 ， ， 士 研究 生 许 １ ５ ）男 硕 ９
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长期的生存 和持续 的发展 ， 必须 注重和加 强对企 业
营销绩效 的管 理． 由于营销 系统 的复杂性 和贫 信 但 息， 营销绩效并非 显而 易见 ， 因此 ， 需要 对 营销绩 效 进行定量和科学 的评价． 目前 ， 营销绩 效的定量评价
基于神经网络的市场营销策略分析研究
基于神经网络的市场营销策略分析研究随着时代的发展，营销领域也在不断发展，其中神经网络（Neural Network）的应用正在逐渐成为市场营销策略分析研究的重要工具。
神经网络是一种类比于人脑神经系统结构的模型，在处理数据时可以模拟人脑处理信息的方式。
因此，神经网络在市场营销中被广泛应用，掌握了其应用技巧与方法对于市场营销的决策制定和效果提升具有重要的指导意义。
一、神经网络在市场营销中的应用市场营销中常用的神经网络模型有BP神经网络、RBF神经网络、Hopfield神经网络和SOM神经网络。
神经网络的应用在市场营销中有如下优点：1. 可以进行大量数据处理市场营销数据是大量数据的集合，传统的分析过程采用手工处理，耗时耗力成本高，而神经网络处理数据的量大、精确度高、速度快，适合市场营销数据的处理分析工作。
2. 针对消费者个性化的需求市场营销的目的是让消费者对产品产生购买欲望，而神经网络可以分析消费者的个性化需求，进行个性化营销，推动营销效果的提升。
3. 确定营销策略和目标神经网络可以从大量的市场数据中分析出消费者的需求、市场的趋势以及产业的方向，制定出适合的营销策略和目标，实现最优化的营销方案。
二、神经网络在市场营销中的应用案例1. 百度推荐在百度推荐中，使用了基于神经网络的深度学习算法，通过分析用户的点击历史和搜索行为，可以为用户提供更加智能化的推荐服务。
2. 美团点评在美团点评中，使用了基于深度学习的神经网络算法，可以对用户的个性化需求进行分析，提供更加个性化的服务和营销推广。
3. 网易音乐在网易音乐中，采用了基于神经网络的用户画像分析算法，通过分析用户的音乐收听历史，为用户推荐更加符合其音乐口味的歌曲。
三、神经网络营销策略的实施流程1. 选择合适的神经网络模型根据市场的需求和数据的特点，选择适合公司的神经网络模型，其训练方式和参数设置都应根据实际情况选择。
2. 数据分析和处理通过对市场营销数据进行分析和处理，将数据转化为神经网络可以接受的格式，包括样本集、输入变量和输出变量。
基于BP神经网络模型的商业银行风险评估研究
【摘要】随着我国利率市场化的不断推进，商业银行的竞争环境发生变化，如何有效地对商业银行进行风险防控，实现商业银行在大环境下的稳定持续发展是非常重要的。
文章以2016—2019年20家商业银行为研究样本，运用因子分析法进行降维，利用特征值计算指标权重，通过加权因子值构造风险指数，以8个评价要素为输入，风险指数为输出，建立了8×15×1的BP 神经网络商业银行风险评估与分析模型，通过对原始样本和测试样本进行网络训练和仿真测试，结果表明所构建的BP 神经网络能很好地进行风险评估，更重要的是加入“弹性分析”可以进行商业银行风险的影响要素分析。
实证分析结果表明：商业银行的流动性、资本充足和不良贷款性指标对风险影响较大，且流动性和资本充足等指标的变动与风险指数呈反向变化，不良贷款率等与风险指数呈正向变化。
【关键词】商业银行；风险评估；BP 神经网络；因子分析法；弹性分析【中图分类号】F832.33【文献标识码】A【文章编号】1004-5937（2021）05-0113-07基于BP 神经网络模型的商业银行风险评估研究杨君岐1任瑞1阚立娜1任昊悦21.陕西科技大学经济与管理学院2.北京交通大学经济管理学院【基金项目】国家社会科学基金青年项目“‘三权分置’下农地抵押贷款产权价值评估分类设计研究”（17CJY028）【作者简介】杨君岐（1962—），男，陕西岐山人，陕西科技大学经济与管理学院教授、硕士生导师，研究方向：经济管理的数学模型和大数据挖掘；任瑞（1996—），女，陕西富县人，陕西科技大学经济与管理学院硕士研究生，研究方向：会计学、财务大数据挖掘；阚立娜（1982—），女，河北廊坊人，博士，陕西科技大学经济与管理学院副教授，研究方向：财务管理、农村金融；任昊悦（1998—），女，陕西咸阳人，北京交通大学经济管理学院一、引言在利率市场化的不断推进下，商业银行面临的经营环境、业务种类以及竞争环境等都发生了较大的改变。
基于BP神经网络的分销商绩效指标评价及应用
包括分 销商 所直 接 管理 和决 策 的工 作 ， 次包 括 分 其
销商投 人较 大精 力参 与 、 调 、 持 的工 作 ， 成 这 协 支 完
些 绩效 指标所 衡 量 的工 作 ， 分 销 商 完 成其 职 责 不 是
它是 以计算 机 网络系统模 拟生 物神 经网络 的智 能计
算 系统 ， 用 隐 式 数 学 处 理 方 法 ， 须 建 立 数 学 模 采 无
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第 ２ 第 ４期 ４卷 ２０ ０ ７年 ８月 华东交通大学
学
报
Ｖｏ ． ４ Ｎｏ． １２ ４ Ａｕ ． ０ ７ ｇ． ２ ０
Ｊ ｕｎ ｌ ｆＥ ｓ Ｃ ｉａＪａ ｔ ｇ Ｕｎｖ ｒｉ ｏ ｒａ ａ ｔ ｈ ｎ ｉ ｏ ｉ ｓ ｙ ｏ ｏ ｎ ｅ ｔ
经不 太 可能 ． 而营销 是 由不 同组织 中的人 相 互作 用 、 由不 同组织 之 间相 互 合作 完 成 的 ， 是一 种 系统 性 的 复杂 工作 ， 竞争 对 手很难 在短期 内模仿 ． 业在 推进 企 营销 工作 的过 程 中很重要 的一项 工作 就是选 择 合适 的分销 商 ． 销 商绩 效 是 指分 销 商 在企 业 产 品的 分 分 销过 程 中所表 现 出来 的能 力和实 际效果 Ｉ ． ｔ 目前 ， Ｊ 我 国采用 的评 价分 销 商 绩效 的 方 法 大 多有 两 种 ． 一 其
置是 否合理 ， 首先 以其 是 否 最终 推 动 公 司 整体 业 务
战略 为衡量 标准 ． 销 商 绩 效 指标 应 从 分销 商 的 职 分 责权 限 出发 ， 选择 对 其 绩 效 表现 最 具 有 体现 力 的 指 标， 反映 与分销 商职 责直接 相关 的工 作成果 ． 这首 先
于对 企业整 体业 务 战 略 的 清 晰 了解 ． 切 指标 的 设 一
基于BP神经网络的信用评估模型建立与预测
基于BP神经网络的信用评估模型建立与预测信用评估在金融领域中扮演着至关重要的角色。
随着金融市场的发展和信用管理的复杂性增加，建立准确可靠的信用评估模型变得越来越重要。
为了满足这一需求，研究者们借鉴人类大脑的运作机制，提出了基于BP神经网络的信用评估模型。
本文将详细探讨如何建立和预测这种信用评估模型。
在建立基于BP神经网络的信用评估模型之前，首先需要获取与信用相关的数据。
这些数据可以包括个人信息、财务状况、历史信用记录等。
获取完数据后，还需进行数据预处理。
这一步骤包括数据清洗、数据转换和特征选择。
数据清洗主要是处理缺失值、异常值和重复值等，确保数据的完整性和准确性。
数据转换则是将数据转化为适合神经网络处理的形式，例如将文本数据转化为数值型数据。
特征选择是从大量的数据特征中筛选出对信用评估有关联性的特征。
接下来，通过构建BP神经网络模型，实现信用评估功能。
BP 神经网络由输入层、隐含层和输出层组成。
输入层接受经过数据预处理的特征数据，隐含层是神经网络的核心部分，主要负责特征抽取和模式识别。
输出层返回信用评估结果，通常是一个连续值或者离散类别。
在BP神经网络模型中，各层之间的连接根据权重来确定，通过反向传播算法进行权重的调整和迭代更新，不断降低模型的误差。
在模型训练阶段，需要将数据集分为训练集和测试集。
训练集用于权重的初始化和模型参数的训练，测试集用于模型的评估和验证。
通过将训练集输入到BP神经网络中，利用反向传播算法不断调整权重，直到模型的拟合误差达到预定的要求。
然后，使用测试集进行模型的验证和评估，计算出预测结果的准确性和精度。
为了提高模型的预测能力，可以采用模型集成等技术。
模型集成通过结合多个BP神经网络模型的预测结果，来提高模型的鲁棒性和泛化能力。
常用的模型集成方法包括Bagging、Boosting和Stacking等。
在使用模型集成方法时，需要注意模型之间的差异性，以及模型之间的协同作用。
基于BP神经网络的信息安全风险评估
影响的严重性Βιβλιοθήκη 有影响 破坏性的低低
低
低
中等
中等
中等
高
高
高
严重的 低
中等 高 高 高
极严重的 低
中等 高 高 高
公 告 、自 动 工 具 和 技 术 安 全 评 估 等 来 识 别 威 胁 和 薄 弱 点 。 这 些 薄 弱 点 包 括 漏 洞 和 后 门 、电 磁 辐 射 、串 音 干 扰 、硬 件 故 障 、软 件
表 １ 可能性等级
经过函数作用后， 再把隐含节点的输出信息传递到输出节点，
可能性 可忽略的
很低 低
中等 高
很高 极高
描述 基本不可能发生 每 ５ 年可能发生两到三次 每一年或不到一年可能发生一次 每 ６ 个月或不到 ６ 个月可能发生一次 每个月或不到一个月可能发生一次 每个月可能发生多次 每天可能发生多次
１ 引言
信息安全风险评估， 指依据有关信息技术标准， 对信息系 统 及 由 其 处 理 、传 输 和 存 储 的 信 息 的 保 密 性 、完 整 性 和 可 用 性 （ ＣＩＡ） 等安全 属 性 进 行 科 学 、公 正 的 综 合 评 估 的 过 程 。 它 要 评 估 信 息 系 统 的 脆 弱 性 、信 息 系 统 面 临 的 威 胁 以 及 脆 弱 性 被 威 胁 源利用后所产生的实际负面影响， 并根据安全事件发生的可能 性和负面影响的程度来识别信息系统的安全风险。
识别现有的安全控制 确定发生的可能性 确定造成的后果
因素的等级。
影响严重性
表 ２ 影响严重性等级
描述
确定各风险因素等级
确定系统风险等级
图 １ 风险评估流程 人 为 的 、恶 意 的 和 非 恶 意 的 、内 部 攻 击 和 外 部 攻 击 等 。对 信 息 安
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风险等级 ， 并根据企业承受 营销风 险的能 力厦风 险管理水平 。 采取相 应的预 警控制措施 。
关键词 ： 营销 风 险 ； 险衡 量 ； 险预 警 ； Ａ 指 标 处 理 Ｉ Ｐ神 经 网络 模 型 风 风 Ｆ Ｂ 中 田分 类 号 ：８ ０ ９ Ｆ ３ ． 文献标识码 ： Ａ 文 章 编 号 ：０ ９ １７ ２０ ）２ ０６ －０ １ ０ —９ ０ （０ ６ ０ － ０ ９ ６
摘
要： 营销 风 险 是 由 营销 环境 等 因 素 的 不确 定 变化 带 来 的 ， 销 风 险 衡 量 是 营销 风 险 管 理 的 棱 ・ 营 。文 章 提
出了基 于改进 Ｂ Ｐ神经 网络 的营销风 险评价 方法。这种方 法的步璩 包括建 立营销风 险评 价指 标体 系， 并进 行 Ｆ Ａ
理 论化 的数 学模 型 ， 由大 量 的处 理 单元 通 过适 当 它
引 言
市场经济是信用经济 ， 又是风险经济 。近年来 ， 由于营销环境的不断变化、 消费者需求的不断变换、
营销 活动 的复杂 性 以及 竞 争对手 力 量 的对 比变化等 不确定 因 素增 加 ， 导致我 国企业 营销 风险 不断 上升 ， 它不仅 影 响了企业 的正 常 经 营 ， 且 严 重 制 约 了企 而 业 的发 展 。我 国多 数 企 业 虽 然 对 营 销 风 险 较 为 重 视 ， 没有从根 本上 解决 营 销风 险控 制的 机制 问题 ， 但 尤其是 缺乏有效 的营 销 风 险 衡 量方 法 ， 营销 风 险 对 难 以进行 定 量 的分 析 和评 价 。］ ［ 随着 我 国企业 市 场 １
４ 输入 要评价 的指标值 ， 据输 出值 ， ． 根 对企 业 的
营销 风险 的质 和 量 都 在 变 ， 可 能 出现 前所 未 有 的 还 风 险 ， 非 连 续 地 工 作 ， 难 发 现 所 面 临 的潜 在风 若 很 险 。文 中根据 营销 微 观环境 引起 的企业 营销 风险 的
实 际 ， 建 了市场 风 险 、 客风 险 、 应风 险 、 构 顾 供 对手风
营销 风险状 态给 出评价 结论 。 “ 【］ ３
系统 ； ２ 以连续 方 式 进行 学 习 ， 习 方法 简 单 ；３ （） 学 （）
以并 行 方式处 理 信息 ， 大 加 快 了运行 速 度 ；４ 以 大 （） 分 布式 存储信 息 ， 即使 网络 的某 一部 分受 到破坏 ， 仍 然 能恢 复 出原 来 的信 息 。人 工神 经 网络模型 发展到 今 天 已有百余 种模 型 ， 这百 余种 神经 网络模 型 中 ， 在
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第 ６卷第 ２ 期
２０ 年 ３ 月 ０６
西 北 农 林 科 技 大 学学 报 （ 会 科 学 版 ） 社
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆ ｒ ｗ ｓ ｏ ｒ ａ ｏ ｔ ｅ ｔ Ｎｏ ｈ Ａ＆Ｆ Ｕ ｉｅｓ ｙ Ｓ ｃａ Ｓ ｉ ｃ ｄｔ ｎ ｎ ｖ ｒｉ （ ｏ ｉｌ ｃ ｎ ｅＥ ｉ ｏ ） ｔ ｅ ｉ
Ｖｏ＿ Ｎｏ ２ ｌ６ ．
Ｍａ．２ ０ ｒ ０６
基 于优化 Ｂ Ｐ神 经 网络 的营 销风 险衡 量 与控 制
张 云起 ， 国杰 梁 文 东 。赵 ，
（． 津大学 管理学 院， 津 １天 天 ３ ０ ７ ； ． 东 工 商学 院 管 理 系 ， 东 烟 台 ００２ Ｚ山 山 ２４０） ６ ０ ５
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７ ０
西北农林科技大学学报 （ 社会科学版）
第６ 卷
３ 搜集 多组 被 评 企 业 的 指 标 值 ， 练 Ｂ ． 训 Ｐ神 经
所 谓连续 性 ， 因为 营销环 境 总是 在不 断变化之 中 ， 是
网络 ， 将输 出值 同理想 值进 行 比较 ， 如有 误差就 进行 反 向传播输 出 ， 正权 重系 数 ， 修 如此 反复 直到结 果误 差小 于给定 的误差 。
的方式 互连 构成 ， 一 个 高 度 复 杂 的 非线 性 动 力学 是 系统 ， 具有学 习 、 记忆 、 想 、 纳 、 联 归 概括 、 容错 以及 自 学习、 自适应 的 能 力 。它 有 以 下 特 点 ；１ 以众 多 的 （）
神经元组成一个 网络 ， 可以逼 近任意复杂的非线性
量 已具有可行性 。 在此基础上进行营销风险预警和 控制具有较强的应用价值， 对提高企业 营销管理水
平， 防范 营销风 险具 有现 实意 义 。
有实用价值。因此文 中选取 比较完善 的 Ｂ Ｐ神经网 络作为营销风险评价模 型。其评价的主要步骤大致
可分 为 四步 ：
１构建评价指标体 系。主要根据企业面临的营 ．
一
、
人 工神 经 网 络 评 价 法
销环境和企业营销风险管理侧重点来确定。
２根 据被 评 价 企 业 的 实 际情 况 ， 建 Ｂ ． 构 Ｐ神 经 网络模 型 。
人工神经网络（ Ｎ 是人 脑及其 活动的一个 Ａ Ｎ）
收疆 日 ：０ ５１－８ 期 ２ ０－００
作者简介： 张云起（ ９ ４ ） 男 ， 涡阳人 ・ 津大学管理学 院博士研究生 ， １ ６一 ， 安徽 天 山东工商学 院管理系教授 ・ 研究方 向为营销风险管理．
人们 较 多用 的 是 Ｈｏ ｆ ｌ 络 、 Ｐ 网络 、 ｈ ｎ ｎ ｐｉ ｄ网 ｅ Ｂ Ｋｏ ｏ ｅ
信息化水平的提高 ， 在对企业营销风险分析的基础
上， 以人 工神经 网络 理论 为工 具 ， 对营 销风 险进行 衡
网络 和 ＡＲ 自适应 共 振理 论 ） Ｔ（ 网络 。２目前多 数神 ［ 经 网络模 型 的研究 不 是 很 成 熟 ， 只 有少 数 模 型具 并