神经网络分析法
大数据分析的神经网络法
大数据分析的神经网络法一、大数据 1、大数据的概念大数据一词诞生于1997年，并被沿用至今。
最初，大数据指在可容忍的时间内用传统信息技术和软硬件工具难以对其进行获取、管理、处理和分析的数据集合。
现在一般认为大数据具有以下四大特征: 1）体量浩大（volume），指大数据所包含的数据总量庞大，这是判断一个问题是否属于大数据问题的最基本特征。
大数据追求的是全样本数据（跟踪与记录事物全部信息），而非采样数据。
此外，很多大数据，如天文数据、气象数据、遥感数据等，也具有超高维的特性从而直接加剧了大数据体量浩大的特性。
2）多源异构（variety），指大数据所包含的数据来源广泛、模态繁杂。
例如，物联网系统需要收集来自成千上万的传感器传来的数据，这些数据既包含如视频、音频等多模态非结构化数据，也包含如温度、湿度等结构化数据。
3）生成快速（velocity），指大数据所包含的数据生成与产出迅猛，变化快速。
例如，天网等大规模监控系统每时每刻在产生视频流数据，各大互联网公司每日产生TB级用户数据或交易数据。
4）价值稀疏（value），指大数据所蕴含的价值密度极低。
例如，对于监控系统中的视频大数据，真正有价值的视频段落微乎其微。
然而，这些低密度的价值正是大数据研究的目标与意义。
2、大数据的关键技术大数据研究的目标是实现将大数据转换为价值。
其关键技术可划分为3个层次 1）数据平台。
其任务是完成大数据的采集、标记、存储与管理，为大数据计算与分析提供数据基础。
大数据的采集过程应该收集全样本数据而非少量的采样数据，容许误差数据。
对于收集到的原始数据，需要进行整理、清洗与标记。
带有标记的数据本身就具有很高的研究价值。
传统的存储理念是将所有原始数据进行存储，这需要消耗巨大的存储资源，更难以有效地提取需要的数据。
大数据时代，应该实现“只存储知识而非原始数据”这一机制，可极大地提高存储效率。
大数据的管理是指与大数据相关的更新、存储、使用、交易等事务。
链状分布的神经网络聚类分析
ｗ ｙ ｓｄ ｂ ａｉ ， ｅ ｌｓ ｒｔｅ ｓｍｐｅｗｔ Ｎ ｕａ Ｎ ｔｏｋ Ｎ ｉａ ｙｔｅ ｆ ｕ ｒ ｈ ｏ Ｔ ｅ ｃｏｓ ｏ Ｇ ｓ ｆ ｎ ｉ ａｓｕ ｅ ｙ ｒｄ ｎ ｔ ｎ ｃ ｔ ｈ ａ ｌ ｉ ｅｒｌ ｅｗ ｒ （ Ｎ） ｎｌ ｈ ａ ｓ ｇ ｐ ｆ“ ｈ ｒｓ ｆ ｕｔ ｓ ” ｓ ａ ｈ ｕｅ ｈ Ｆ ｌ ｍｏ ａ ａｏ
Ｃ ｍ ｕｅ ｎｔｅｒ ｇ ａ ｄＡ ｐｉ ｔ ｎ 计算机工程与应用 ｏ ｐ ｔｒＥ ｇｎ ｅｉ ｎ ｐ ｌ ａｉ ｓ ｎ ｃ ｏ
链 状分布的神经 网络聚 类分析
汪 力， 源， 冯 张持健
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安徽师范大学 物理与 电子信息 学院 ， 安徽 芜湖 ２ １０ ４００
Ｃ ｌ ｇ ｆ Ｐ ｙ ｉ ｓ ａ ｄ Ｅ ｅ ｔｏ ｉ ｎ ｏ ｍａ ｉｎ， ｈ ｉ Ｎｏ ａ ｉｅ ｓｔ Ｗｕ ｕ Ａｎ ｕ ４１ ０ Ｃ ｉ ａ ｏｌ ｅ ｏ ｈ ｓｃ ｎ ｌ ｃｒ ｎ ｃ Ｉ ｆ ｒ ｔ ｅ ｏ Ａｎ ｕ ｒ ｌ Ｕｎ ｖ ｒｉ ｍ ｙ， ｈ ， ｈ ｉ ２ ０ ０， ｈ ｎ
ｓ ｌ ｅ ｔ ｉ ｒ ｂ ｅ ｗ ｆ ｄ ａ ｎ ｗ ｅ ｔｒ ｏ ｒ ｖｔ ｙ ａ ｐ ｙｎ ｈ ｏ ｃ ｐ ｆ ｃｕ ｔｒ ａ ｄ ｉ ｓｅ ｄ ｏ ｈ ｉｔ ｎ ｅ ｗ ｉｈ ｗｅ ａ － ｏｖ ｈ ｓ ｐ ｏ ｌ ｍ， ｅ ｉ ｅ ｃ ｎｅ ｆ ｇ ａ ｉ ｂ ｐ ｌｉ ｇ ｔ ｅ ｃ ｎ ｅ ｔ ｏ ｌ ｓｅ ， ｎ ｎ ｔａ ｆ ｔ ｅ ｄ ｓａ ｃ ｈ ｃ ｌ ｎ ｙ
卷积神经网络模型分析
第19期 2018年10月
无 线 互 联 科 技·设 计分析
N o .19 O c t o b e r，2 018
其中：
∑ ∑ ∂E
∂yij−1
m−1 m−1
=
∂E
∂x
=a 0=b 0 (i−a)( j −b)
∂x (i−a)( j −b) ∂yij−1
∑ ∑ m−1 m−1
= ∂x ∂E ω =a 0=b 0
自2 0 0 6 年 H i n t o n 及其合作 者提出深度学习的 概 念之 后[1-2]，深层神经网络逐步成为机器学习领域一个重要的新 研究方向。深层神经网络是一种多层非线性结构，具有强大 的特征表达能力和对复杂函数的建模能力，其已经在许多 重要领域，例如图像处理、语音处理和自然语言处理等方面 取得振奋人心的进展，获得众多学者的高度关注和认可[3-9]。 典型的深层神经网络就是多层感知器，它将非线性可分的原 始数据通过一种方法映射到一个线性可分的高维空间中，使 用线性分类器完成分类。但是由于多层感知器是一个全连 接的网络，当输入较大时，权值会增多；而且会出现梯度发 散的问题。在这种情况下，卷积神经网络应运而生。卷积神 经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）是一种前 馈神经网络，每个神经元都只影响邻层的一部分神经元，具 有局部感受野。因此，该网络具有极强的捕捉局部特征的能 力。另一方面，权值共享和池化显著地降低了网络的计算复 杂度，使得C N Ns得到广泛应用。C N Ns是图像分类和语音 识别领域的杰出算法，也是目前大部分计算机视觉系统的核 心技术。从facebook的图像自动标签到自动驾驶汽车，乃至 AlphaGo都在使用。为了进一步理解CNNs的特点及应用，本 文对典型的C N Ns进行了理论和结构分析，并开展了相应的 比较实验，来验证其识别效果。 1 卷积神经网络数学模型
基于数学建模的股票价格预测模型研究
基于数学建模的股票价格预测模型研究随着互联网技术的不断发展，越来越多的人开始关注股票市场和股票投资。
股票价格的波动不仅受到市场经济波动、政策法规等因素的影响，更受到技术手段的干预。
因此，如何预测股票价格的走势成为了投资者们非常关注的一个问题。
近年来，随着数学建模技术的不断发展和应用，越来越多的人开始将数学建模应用于股票价格预测中。
在数学建模中，利用某些特征参数将数学模型应用到预测中，来预测股价走势变化。
一、基础理论在股票价格预测中，常用的数学方法有时间序列分析法、机器学习方法、神经网络分析法等。
1. 时间序列分析法：这是对股票价格的历史走势进行分析，并根据某类分析模型进行预测的方法。
这种方法根据历史走势，结合多种分析方法，如均值、方差、趋势线、周期分析等，对股票的未来波动进行预测。
2. 机器学习方法：机器学习方法是利用计算机科学和统计学中的算法和模型，通过学习大量历史数据来发现规律和预测未来趋势。
在股票预测中，机器学习方法可以通过训练数据集来预测股价和走势的变化。
3. 神经网络分析法：神经网络分析法是一种基于人工神经网络技术的分析方法。
神经网络是一种类似人脑神经系统的非线性系统，通过设定输入、中间层和输出层，模拟人类大脑过程，利用大量的历史数据进行训练，预测未来的股票价格波动。
二、数学建模在股票价格预测中的应用1. 基于时间序列分析法的股票价格预测模型时间序列分析法是一种对历史数据进行分析，然后根据历史数据的结果来预测未来趋势的方法。
在股票价格预测中，该方法可以对历史股票价格数据进行统计分析，然后通过数学模型对未来股价的波动进行预测。
时间序列分析法的主要思想是根据股票价格的历史走势，预测未来几个时期的股价波动情况。
该方法首先要建立一个时间序列模型，然后对这个模型进行分析，并用它预测未来的股票价格波动情况。
2. 基于机器学习的股票价格预测模型在数学建模中，机器学习是一种利用计算机来学习知识，并基于这些知识来预测未来趋势的方法。
如何利用神经网络进行预测分析(Ⅰ)
神经网络是一种模仿人脑神经元之间相互连接的数学模型，可以用来进行复杂的数据处理和预测分析。
利用神经网络进行预测分析是一种常见的应用，可以用于股票价格预测、天气预测、人口增长预测等多个领域。
本文将探讨如何利用神经网络进行预测分析，并介绍一些常用的方法和技巧。
1. 数据收集在利用神经网络进行预测分析之前，首先需要收集相关的数据。
数据可以来自各种渠道，如历史数据、实时数据、传感器数据等。
例如，如果要预测股票价格，可以收集历史的股票交易数据；如果要预测天气，可以收集气象局的观测数据。
数据的质量和数量对预测结果有很大的影响，因此在收集数据时需要尽量确保数据的完整性和准确性。
2. 数据预处理在收集到数据后，需要对数据进行预处理以便神经网络进行分析。
数据预处理包括数据清洗、数据标准化、数据归一化等步骤。
数据清洗是指去除数据中的噪声和异常值，以确保数据的质量；数据标准化是指将数据按照一定的规则进行转换，使得数据具有统一的尺度和分布；数据归一化是指将数据按照一定的比例进行缩放，以便神经网络更好地学习和训练。
3. 神经网络模型选择选择合适的神经网络模型是进行预测分析的关键一步。
常用的神经网络模型包括前馈神经网络、循环神经网络、卷积神经网络等。
不同的神经网络模型适用于不同的预测分析任务，需要根据具体的问题选择合适的模型。
例如，对于时间序列数据的预测分析，循环神经网络通常是一个较好的选择；对于图像识别和语音识别等任务，卷积神经网络通常是更合适的模型。
4. 数据分割和训练在选择了合适的神经网络模型之后，需要将数据分割成训练集和测试集，并对神经网络进行训练。
训练集用于训练神经网络模型，测试集用于评估模型的性能。
在训练神经网络时，需要选择合适的优化算法和损失函数，以使得神经网络能够更好地拟合数据并进行预测分析。
5. 参数调整和模型评估在训练神经网络模型过程中，需要对模型的参数进行调整，并对模型的性能进行评估。
参数调整包括学习率的选择、隐藏层节点数的选择等。
声发射信号处理分析
信 号 ， 据 此 修 改 各 层权 值 。 并
２ 频 谱 分 析 法
频谱分析方法分为 ： 典频谱分析和现代频谱分析 。 经 ２１ 经 典 频 谱 分 析 法 ．
经 典 频 谱 分 析 法 是 通 过 对 信 号 波 形 进 行 Ｆ ｕｉｒ 换 得 ｏｒ 变 ｅ 到 信 号 的频 谱 特 性 。 而 对信 号 进 行 分 析 处 理 。 由于 Ｆ ｕｉ 从 ｏｒ ｒ ｅ 变 换 可 用 ＦＴ 实 现 ， Ｆ ｒ 因此 ， 法 简 单 ， 度 快 。 经 典 频 谱 分 析 方 速
１ ． 列 表 显 示 法 ５
铃 计 数 就 是 声 发 射 信 号 越 过 设 定 门 槛 值 的次 数 ． 宜 于 表 征 适
收 稿 日期 ：０ １０ 一 １ ２ １－ ９ Ｏ 稿 件 编 号 ：０ １９０ ２ １０ ０ １
列 表 显 示 是 将 声 发 射 信 号 参 数 集 中 进 行 时 序 排 列 ， 括 包
１２ 历 程 图 法 ．
１ 参 数 分 析 法
参数 分 析 法 是 最 广 泛 使 用 的 经 典 声 发 射 信 号 分 析 方 法 ．
虽 然 有 很 多 地 方 不 足 ． 在 多 数 情 况 下 可 以解 决 实 践 工 程 中 但
的许 多 问 题翻 如 图 ２所 示 。 ，
上升时问 能嚣
作 用 ， 每个 节 点 都 试 图 保 持 自 己 的值 ， 抑 制 其 它 节 点 的 则 而
输 出 。 这样 Ｈ ｍｉ ｍ ａ ｎ ｇ网络 总 能 选 出 匹 配 程 度 最 好 的 节 点 ． 即 选出 Ｈ ｍ ｎ 距离最小值所对应的点 。 ａ ｍｉｇ
由 于 参 数 分 析 法 对 仪 器 的性 能 要 求 比较 低 ，方 法 简 单 、
人工神经网络用于荧光分析法同时测定苯酚和间苯二酚的含量
１ 实验部分
１ １ 计 算 原 理 及 方 法 ．
神经网络能够模拟人类学 习 、 感知 事物的过程 ， 处理高度 非线性 问题 ， 这一 优越 性能 使得 该技术 得 以广泛应 用于 复杂 系统 的预测计算问题 上 ， 到传 统速算 法难 以实 现的非 线性 达 映射效果 。神经网络 的基础 的神 经元 （ 亦称 节点 ） 它具 有处 ， 理信 息的功能 。将一定 的神经元 以网络 的形 式连接 成一定 的 拓扑结构 ， 以有效地处理化学 多组分 体系 同时分析 问题 。 可
差 分 别 为 ０．％ ， ．％ 。 ４ １３
６ Ｊ；：＿ （、 叫 —— ” ｚ ， ，＝ ＋ １
Ｃ－ ２
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ｌ Ｊ）
式中 ￡ 是输 出层节点数 ； 是输入层第 ｉ ∞ 个节点与隐含 层第 ， 个节点 间的连接权重 ， ｚ 是隐含层第 个节点与输 出 ， ， 层第 ， 个节点 的连接 权重 ； 。是 隐含层第 ｂ， 个节点 的偏置 ， ｂ 是输 出层第 ，个节点 的偏置 。考虑 到计算 和收敛 速 度 ， 工 本 作采用 Ｌ ｖｎ ｅｇＭａｑ ａｄ Ｐ算法 。 ｅｅ ｂｒ— ｒｕｒ ｔ Ｂ
摘
要
本文应用人工神经 网 络原理 ， Ｌ ｖｎ ｅｇＭａｑ ａｄ Ｐ算法 对荧 光光谱 严 重重叠 的苯 酚 、 苯二 以 ｅｅ ｂｒ— ｒｕｒｔ Ｂ 间
酚的混合体系进行同时测定。在 ２０ ４ ｒ 的范围内： １ 个特征波长处的荧光强度值作为网络特征参 ９ ～３５ｎ ｎ 以 ４
数， 并通过均匀设计安 排样 本进 行 网络训 练 和计算 。 网络 训练 ８次 即达 到误 差精 度要 求 （ 差 平方 和 小 于 误 ００ ） ． １ 。苯 酚 、 苯 二 酚 的平 均 回收 率 分 别 为 １０ ２ ，９ ９ ％ ， 对 标 准偏 差 分 别 为 ０ ４ ， ． ％ 。 间 ０ ． ％ ９ ．９ 相 ．％ １３ 主题词 人工神经 网络 ； Ｐ算法 ； Ｂ 荧光分析 ； 苯酚 ； 间苯二酚
自然语言中的词法分析、语法分析、句法分析
⾃然语⾔中的词法分析、语法分析、句法分析1.词法分析词是⾃然语⾔中能够独⽴运⽤的最⼩单位，是⾃然语⾔处理的基本单位。
词法分析就是利⽤计算机对⾃然语⾔的形态 (morphology) 进⾏分析，判断词的结构和类别等。
词法分析的主要任务是：①：能正确的把⼀串连续的字符切分成⼀个⼀个的词②：能正确地判断每个词的词性，以便于后续的句法分析的实现。
常见的中⽂分词算法：（分为三类，1.基于字符串匹配（机械分词）的分词⽅法、2.基于理解的分词⽅法、3.基于统计的分词⽅法） 最⼤匹配法（正向、逆向） 1基于字符串匹配 基于词典的中⽂分词 1基于字符串匹配 基于标记法 约束矩阵法 句模切分法 神经⽹络分析算法 2.基于理解 基于统计语⾔模型（共现率） 3.基于统计 专家系统分词算法 常见分词项⽬： word分词 FudanNLP Paoding MMSEG4J jcseg ICTCLAS 智呈分词 MFSOU分词 SCWS jieba2.句法分析（语法分析）运⽤⾃然语⾔的句法和其他知识来确定组成输⼊句各成分功能。
对句⼦中的词语语法功能进⾏分析。
（每个词充当的⾓⾊，主语、谓语等）。
句法分析的基本任务是：确定句⼦的语法结构或句⼦中词汇之间的依存关系。
句法分析分为：句法结构分析和依存关系分析两种。
采⽤语法树来表⽰3.语义分析4.语⽤分析5.常见的术语： 未登录词：命名实体（⼈名、地名）、新词，专业术语称为未登录词。
也就是那些在分词词典中没有收录，但⼜确实能称为词的那些词。
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神经网络分析法是从神经心理学和认知科学研究成果出发，应用数学方法发展起来的一种具有高度并行计算能力、自学能力和容错能力的处理方法。
神经网络技术在模式识别与分类、识别滤波、自动控制、预测等方面已展示了其非凡的优越性。
神经网络是从神经心理学和认识科学研究成果出发，应用数学方法发展起来的一种并行分布模式处理系统，具有高度并行计算能力、自学能力和容错能力。
神经网络的结构由一个输入层、若干个中间隐含层和一个输出层组成。
神经网络分析法通过不断学习，能够从未知模式的大量的复杂数据中发现其规律。
神经网络方法克服了传统分析过程的复杂性及选择适当模型函数形式的困难，它是一种自然的非线性建模过程，毋需分清存在何种非线性关系，给建模与分析带来极大的方便。
编辑本段神经网络分析法在风险评估的运用
神经网络分析方法应用于信用风险评估的优点在于其无严格的假设限制，且具有处理非线性问题的能力。
它能有效解决非正态分布、非线性的信用评估问题，其结果介于0与1之间，在信用风险的衡量下，即为违约概率。
神经网络法的最大缺点是其工作的随机性较强。
因为要得到一个较好的神经网络结构，需要人为地去调试，非常耗费人力与时间，因此使该模型的应用受到了限制。
Altman、marco和varetto（1994）在对意大利公司财务危机预测中应用了神经网络分析法；coats及fant（1993）trippi 采用神经网络分析法分别对美国公司和银行财务危机进行预测，取得较好效果。
然而，要得到一个较好的神经网络结构，需要人为随机调试，需要耗费大量人力和时间，加之该方法结论没有统计理论基础，解释性不强，所以应用受到很大限制。
编辑本段神经网络分析法在财务中的运用
神经网络分析法用于企业财务状况研究时，一方面利用其映射能力，另一方面主要利用其泛化能力，即在经过一定数量的带噪声的样本的训练之后，网络可以抽取样本所隐含的特征关系，并对新情况下的数据进行内插和外推以推断其属性。
神经网络分析法对财务危机进行预测虽然神经网络的理论可追溯到上个世纪40年代，但在信用风险分析中的应用还是始于上个世纪90年代。
神经网络是从神经心理学和认识科学研究成果出发，应用数学方法发展起来的一种并行分布模式处理系统，具有高度并行计算能力、自学能力和容错能力。
神经网络的结构是由一个输入层、若干个中间隐含层和输出层组成。
国外研究者如Altman，Marco和Varetto(1995)，对意大利公司财务危机预测中应用了神经网络分析法。
Coats，Pant(1993)采用神经网络分析法
分别对美国公司和银行财务危机进行了预测，取得了一定的效果。
然而神经网络的最大缺点是其工作的随机性较强。
因为要得到一个较好的神经网络结构，需要人为地去调试，非常耗费人力与时间，因此应用受到了限制。
Altman(1995)在对神经网络法和判别分析法的比较研究中得出结论：神经网络分析方法在信用风险识别和预测中的应用，并没有实质性的优于线性判别模型。
但神经网络作为一门崭新的信息处理科学仍然吸引着众多领域的研究者。