经济管理应用及财务知识分析.ppt

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1、人工神经网络及其经济管理应用TheApplicationofANNtoEconomics&Management第一章导论什么是人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork）人脑结构对ANN的启示ANN的特点人工神经网络的发展历史ANN在经济管理领域的应用什么是ArtificialNeuralNetworkNeuralnetworksarecomposedofsimpleelementsoperatinginparallel.Theseelementsareinspiredbybiologicalnervoussystems.As

2、innature,thenetworkfunctionisdeterminedlargelybytheconnectionsbetweenelements.Wecantrainaneuralnetworktoperformaparticularfunctionbyadjustingthevaluesoftheconnections(weights)betweenelements.模拟人脑，人工智能（AI）的基础之一。人脑结构对ANN的启示Howhumanbrainworks?StimuliPreceptorEffecter人脑结构人脑是由大量神经

3、细胞组成的复杂网络。神经细胞与神经传导人脑功能的基础—神经网络人脑功能Who？？？？？？对人脑进行模拟的两条道路黑箱方法－功能模拟－电子计算机白箱方法－结构模拟－智能机器（ANN）电子计算机（或称为VonNeumann计算机）以逻辑代数为基本原理，模拟人的逻辑思维。人工神经网络试图模拟人脑的结构从而得到类似于人脑的功能。人脑与电脑共同点：获取、传递、存储、处理、输出信息（知识）。不同点：电脑：程序性、串行工作方式、储用分离、易损（Robust）、精确性。人脑：单元结构简单、整体结构复杂；并行处理；具有自主学习能力（环境可塑性）；联想功能；遗忘功能

4、；复杂决策；高冗余、自我恢复；非线性特征明显。ANN的特点ANN是AI（ArtificialIntelligence）的一个分支。致力于从结构上模仿人脑的功能。分为软件模仿和硬件模仿。1、采用大规模分布式结构，通过学习具有非线性输入输出影射能力。2、通过学习存储知识，具有适应性、容错性及泛化能力（举一反三）。ANN的基本工作原理从环境样本中学习，学习的结果存储于连接之中（不可见），学习的过程叫做训练，训练成功的ANN可以用来解决特定的问题。学习的规则是ANN的核心，但学习规则与网络结构有关，以下是有监督学习的一般工作原理。ANN的软件模拟—Mat

5、labToolboxMATLAB®isahigh-performancelanguagefortechnicalcomputing.ThenameMATLABstandsformatrixlaboratory.Typicalusesinclude：MathandcomputationAlgorithmdevelopmentDataacquisitionModeling,simulation,andprototypingDataanalysis,exploration,andvisualizationScientificandengineering

6、graphicsApplicationdevelopmentincludinggraphicaluserinterfacebuildingANN的发展历史奠基时期早在十九世纪初就已经有人关注人类神经活动的复制。1943年McCulloch&Pitts发表“神经活动中蕴涵的思想与逻辑活动”成为这一领域的奠基之作，其来源是神经生理学。1946年ENIAC建成，1948年Wiener完成Cybernetics，开创了电子计算机的时代，从不同的方面做出了贡献。1949年，DonaldHebb提出了著名的Hebb学习规则。Hebb学习规则“如果相互连接的两

7、个神经元都兴奋，则二者的联系将加强”——“TheOrganizationofBehavior”Hebb是一个心理学家，他的理论一开始并没有受到工程界的重视。（Why？）但是稍后Rochester等人的研究证明，在引入控制论和信息论（Shannon）的相关约束后，Hebb规则是一贯而通用的，并构成了其他学习规则的基础。ANN的发展历史第一次研究热潮——1950‘s1957年，Rosenblatt发明感知机和ADALineWidrow&Hoff提出著名的最小均方（LMS）算法。但出现了恶炒问题——人工大脑就要问世了！被发现无法解决一个简单的XOR问题

8、。遭到Minsky和Papert等人的全面否定。沉默期：要命的XOR问题XOR（0，0）＝0XOR（1，1）＝0XOR（0，1）＝1XO