神经网络就业方向精选(九篇)

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第1篇：神经网络就业方向范文

（山西农业大学资源环境学院，山西 太谷 030801）

摘要：改革开放以来，中国的城镇化进程快速推进，在城镇化快速发展的同时，也产生了诸多问题，城镇化质量状况逐渐受到高度重视。为探清中国城镇化质量状况，通过构建指标体系，应用BP神经网络方法，对中国31个省级行政区（包括直辖市和自治区）的城镇化质量状况进行了差异研究和分析，并提出了具有针对性和可行性的建议。

关键词 ：BP神经网络；城镇化质量；指标体系；建议；中国

中图分类号：F291．1文献标识码：A文章编号：0439－8114（2015）01－0229-06

DOI：10．14088／j．cnki．issn0439－8114．2015．01．060

Quality Difference of Urbanization in China based on BP Neural Network

LIU Xue，SUN Tai－sen

（College of resources and environment， Shanxi Agricultural University， Taigu 030801， Shanxi， China）

Abstract： Since the reform and opening up， urbanization has been proceeding rapidly in China． Some problems generated during this period and the urbanization quality attracted great attention． To clarify the urbanization quality in China， the index system was built， BP neural network was used to study the urbanization quality in 31 provincial－level administrative regions in China， and suggestions were put forward．

Key words： BP neural network； urbanization quality； index system； suggestion；China

收稿日期：2014－03－18

作者简介：刘 学（1989-），男，河北秦皇岛人，在读硕士研究生，研究方向为土地利用与规划，（电话）18234487364（电子信箱）1456214165＠qq．com；

通信作者，孙泰森，教授，主要从事土地利用与规划研究，（电子信箱）suntaisen＠163．com。

当前，在国家着力推进和实施城镇化战略的社会背景条件下，中国城镇化进程明显加快，到2011年末我国大陆总人口134 735万人，城镇人口69 079万人，城镇人口占总人口的比重达51．27％，城镇化发展势头强劲，我国社会形态正在发生重大变化。然而，在城镇化快速发展的背景下，我国的城镇化进程中也出现了很多问题，主要表现在：城镇规模结构不尽合理，城镇对外辐射能力还比较弱；城镇宏观区域和内部空间布局等问题致使城镇盲目外扩，出现“城中村”等现象；城镇向农村转嫁环境污染，农村向城镇提供有害食品等生态环境问题；城乡差距不断加大，农民失地问题严重，基本公共服务未能实现均等化等一系列问题［1］。由此，为了探清我国城镇化质量状况，本研究从经济发展质量、环境质量、居民生活水平、公共交通水平、市政公用设施水平、城乡统筹水平6个方面，选取36个指标对我国31个省级行政区（包括直辖市和自治区，下同）的城镇化发展质量状况进行了差异研究，并根据研究结果，提出了具有针对性和可行性的建议。

1 城镇化质量的内涵

关于城镇化质量的内涵，国内外学者给予了多种界定。其中，Sorokin等［2］侧重于认为城镇化质量是指人行为方式和价值观的转变状况。Schnore［3］认为城镇化质量是对一个社会整体的生活质量和价值观的综合水平的反映。朱洪祥［4］认为城镇化作为一个系统，它的质量应包括四个最基本的内涵：推动城镇化系统发展的“动力因子”、认识城镇化系统差异的“公平因子”、度量城镇化系统水平的“质量因子”以及测度对资源能源消耗和生态环境影响的“集约因子”。何平等［1］认为城镇化质量是指城镇化发展的综合水平，同时还包括其发展的集约性、公平性（均等化）和可持续性。魏后凯等［5］认为城镇化质量是指在城镇化进程中与城镇化数量相对的反映城镇化优劣程度的一个综合概念，特指城镇化各组成要素的发展质量、协调程度和推进效率。由上述各种对城镇化质量内涵的界定可知，上述几种内涵界定的本质基本相同，综合比较上述几种界定，笔者认为，魏后凯等［5］在《中国城镇化质量综合评价报告》中对城镇化质量的界定更具有权威性和代表性。由此，基于城镇化质量的内涵，在城镇化质量评价研究中，不仅要考虑城市发展质量，还要考虑城乡协调程度；不仅要考虑城镇化带来的文明成果，还要考虑为此付出的社会、经济、环境等方面的代价。

2 城镇化质量研究的必要性

2．1 开展城镇化质量研究，提高城镇化质量是现阶段城镇化进程中的新主题

中央经济工作会议上提出，要积极稳妥推进城镇化，着力提高城镇化质量。要围绕提高城镇化质量因势利导，趋利避害，积极引导城镇化健康发展。要把有序推进农业转移人口市民化作为重要任务抓实抓好。要把生态文明理念和原则全面融入城镇化全过程，走集约、智能、绿色、低碳的新型城镇化道路。由此可以看出，提高城镇化质量是新型城镇化道路的必然要求。因此，开展城镇化质量研究已成为相关学者的神圣使命和历史责任。

2．2 开展城镇化质量研究是转变传统理念的标志

多年以来，城镇化率一直是衡量各地城镇化水平的惟一标准；很多时候，不断上升的城镇化率被直接视为不断提高的城镇化水平。人口城镇化是城镇化的核心，但并不是城镇化的全部，城镇化是一个综合的概念，它包括人口城镇化、土地城镇化、经济产业结构城镇化以及生活质量的城镇化。在城镇化进程中，单纯地以人口城镇化状况来衡量各地城镇化水平，会导致各地盲目、热衷追求城镇化率，而忽略了城镇化的实质，可能会带来一系列的问题，因为城镇化率并不是越高越好，城镇化速度亦非越快越好。城镇化的速度要与经济发展阶段、工业化程度、资源环境承载力、吸纳人口就业能力等相适应，否则会带来很多社会问题。因此，将城镇化质量作为评判各地城镇化水平的重要指标，开展城镇化质量研究是转变传统理念的标志，具有科学性和必要性。

2．3 开展城镇化质量研究是解决城镇化进程中各类问题的需要

我国在城镇化战略推进过程中，遇到了多方面的问题。例如：大量农业转移人口难以融入城市社会，市民化进程滞后；土地城镇化快于人口城镇化；城镇规模结构不合理；“城市病”问题日益突出；体制机制不健全等。鉴于此，开展城镇化质量研究，查清各地在城镇化进程中所面临的突出问题，才能有针对性地采取措施来解决问题，引领各地城镇化健康发展，提高城镇化发展的综合水平。

3 中国城镇化质量差异研究

3．1 评价指标体系的构建

城镇化质量是一个综合的概念，是受多因素影响的系统工程，需要建立一套系统的指标体系来对其进行评价。构建指标体系时，要遵循相关性、主导性和可操作性原则，结合国内外相关研究成果［1，6，7］，本研究从经济发展质量、环境质量、居民生活水平、公共交通水平、市政公用设施水平、城乡统筹水平6个方面，选取36个指标来构建评价指标体系，对我国31个省级行政区的城镇化质量状况进行差异研究。城镇化质量评价指标体系见表1。

3．2 评价方法的选取

本研究选用BP神经网络方法对31个省级行政区的城镇化质量进行综合评价，BP神经网络方法的计算过程通过软件Matlab7．0来协助实现。

3．3 BP神经网络方法的实现过程

BP神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP神经网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层、隐含层和输出层。BP神经网络具有良好的容错性，对于一个大规模的网络来说，个别节点和连接的损坏不会影响整体的结果；它具有很强的学习能力，网络可在学习过程中不断完善自己；它的结构简单明了，训练方法物理概念清楚， 通用性较强［8］。我国城镇化质量评价的BP神经网络模型是以BP神经网络为平台，以城镇化质量评价指标体系为核心的城镇化质量评价模型。建立我国城镇化质量评价模型包括评价模型网络结构的确定，评价模型激活函数和训练函数的选取，评价模型网络配置参数的设置，原始数据的归一化，归一化后数据的分等量化，网络训练并用训练好的模型进行仿真6个步骤。

3．3．1 评价模型网络结构的确定 一个BP神经网络包括输入层、隐含层和输出层。网络结构的确定主要指输入层神经元个数、隐含层神经元个数和输出层神经元个数的确定。我国城镇化质量评价的BP神经网络模型的输入层神经元个数由城镇化质量评价指标体系所包含的指标个数来确定，输入层神经元个数本质上就是反映城镇化质量的因子个数，因而评价模型确定的输入层神经元个数为36。评价模型的输出层神经元个数则由输出目标决定，模型期望输出的是我国31个省级行政区的城镇化质量综合值，因此，确定输出层神经元个数为1。评价模型的隐含层神经元个数的确定影响网络的学习精度，一般而言，BP神经网络隐含层神经元个数越多，学习精度就越高，但是该网络推广（即将网络应用于未经学习的输入量）的能力也会越差，所以如果确定的隐含层神经元个数过多，就会影响学习速度与推广能力。通过参考相关书籍和文献，对于三层BP神经网络，隐含层神经元个数可由以下公式确定：，式中， j表示最终确定的隐含层神经元个数，m表示输入层神经元个数，n表示输出层神经元个数，a是取值在1～10的常数［8］。由此可以确定隐含层神经元个数的取值范围为7～16，对隐含层神经元个数分别取上述10个值进行模拟学习训练，发现当隐含层神经元个数取12时最合适。综上所述，我国城镇化质量评价的BP神经网络模型的拓扑结构如图1所示。

3．3．2 评价模型激活函数和训练函数的选取 激活函数的选择是构建神经网络过程中的重要环节，即输入层、隐含层和输出层所需采用的传递函数，对于BP神经网络而言，常用的激活函数有3种：S形函数（Log－sigmoid）、双极S形函数（Tan－sigmoid）和线性函数（Liner）。S形函数和双极S形函数属于非线性函数，S形函数和双极S形函数主要区别在于函数的值域，S形函数值域是（0，1），而双极S形函数值域是（－1，1）。BP算法要求激活函数要可导，而S形函数和双极S形函数都是可导的，所以适合用在BP神经网络中。激活函数无论对于识别率或收敛速度都有显著的影响，在逼近高次曲线时，非线性函数的精度要比线性函数的精度高得多，因此输入层和隐含层多采用非线性函数；由于为了保持输出的范围，使得输出的结果分布在划定的范围内，所以，输出函数采用线性函数。综上所述，确定输入层和隐含层采用S形函数，输出层采用线性函数。

常用的训练函数有梯度下降BP训练函数（Traingd）和梯度下降自适应学习率训练函数（Traingdx）。梯度下降BP训练函数的收敛速度慢，而相比之下，梯度下降自适应学习率训练函数的收敛速度较快，所以，评价模型的训练函数采用梯度下降自适应学习率训练函数。

3．3．3 评价模型网络配置参数的设置 评价模型网络配置参数的设置包括学习速率、神经网络训练的目标误差、最大迭代次数和显示中间结果的周期4个方面的设置。学习速率参数设定时，不能选择太大，否则会出现算法不收敛，导致系统不稳定；也不能太小，否则会使训练时间过长。在一般情况下，倾向于选取较慢的学习速率，以保证系统的稳定性，学习速率的范围一般在0．01～0．80，本评价模型的学习速率选为0．05。目标误差是模型运算结果与输入期望之间的差值。在网络误差大于目标误差时，网络会调整各层权值及其阈值，重新进行训练，直到网络误差小于设定的目标误差为止，本评价模型的目标误差选为0．001。最大迭代次数的设定是保证网络在设定的最大次数内进行训练，使得目标误差达到设定值，本评价模型的最大迭代次数选为1 000，显示中间结果的周期选为50。

3．3．4 原始数据的归一化处理 采用Sigmoid激励函数的BP神经网络的输入必须在［0，1］之间，才能达到较高的精度，否则网络的性能会很差。同时为了消除各特征分量幅度差异的影响，防止小数值信息被大数值信息淹没，有必要对各评价指标进行归一化处理。归一化处理的公式如下：

正向指标：

3．3．5 归一化后数据的分等量化 我国城镇化质量评价的BP神经网络模型最终输出的是31个省级行政区的城镇化质量综合值，对于输出的定量数据，模型选择某一定量数据所落入的区间为标准来分等评价。我国城镇化质量评价的BP神经网络模型将最终输出的31个省级行政区的城镇化质量综合值分为6个等级，城镇化质量综合值分等情况见表2。

同时，经上述归一化处理后的城镇化质量评价各项指标在作为学习样本输入时也要进行分等，这样才能与城镇化质量综合值等级区间配伍，被BP神经网络所接受。归一化处理后的城镇化质量评价各项指标的分等量化方法为：首先，计算出归一化后各项指标的平均值来作为三等和四等的分界值。其次，采用公式：

Ai＝Ai－1＋i×0．2×（1－A1）／i＋1（2≤i≤3）

计算出一等和二等、二等和三等的分界值。最后，采用公式：Ai＝Ai－1－i×Ai－1×（1－A1）／i＋1（2≤i≤3）计算出四等和五等、五等和六等的分界值［9］。至此，城镇化质量评价的学习样本与输出期望值均予以确定，具体见表3。

3．3．6 网络训练并仿真 综上所述，在matlab7．0中输入相关命令进行网络训练，当网络训练次数达到95次时，其训练误差小于0．001，达到所期望的精度要求，并停止训练。输入命令使用网络进行仿真，得到城镇化质量实际输出的分界值分别为5．017 2、3．991 5、2．979 1、2．022 1、0．989 6，与期望分界值相当接近。

3．4 省域城镇化质量综合值的确定与分等

利用已经建立好的BP神经网络，对表2中31个省级行政区归一化后的指标值均进行仿真，得到31个省级行政区城镇化质量的综合值，见表4。

按上述等级划分标准，对31个省级行政区的城镇化质量进行等级划分，等级划分结果见表5。

3．5 评价结果分析

1）北京市的城镇化质量最高。北京市在影响城镇化质量的经济发展质量、环境质量、居民生活水平、公共交通水平、市政公用设施水平、城乡统筹水平6个方面均表现较好，城镇化质量最高。

2）上海市、天津市、广东省和海南省4个省级行政区的城镇化质量较高。上海市除城乡统筹水平外，其他5个方面均表现较好，在城乡统筹水平方面，上海市要注重增加对农村的投资，不断缩小与城镇投资的差距；天津市除公共交通水平和城乡统筹水平外，其他4个方面均表现较好，天津市公共交通整体水平较低，今后应该注重提高，同时，天津市的城镇固定资产投资与农村的比值最高，今后要更加注重增加对农村的投资；广东省各个方面的表现均较好；海南省同样应注重提高公共交通水平，同时，海南省的污水处理率和工业烟尘去除率较低，今后应该采取相应措施加以改善。

3）内蒙古、青海、广西、云南、宁夏、贵州6个省级行政区的城镇化质量较低。其在影响城镇化质量的6个方面均表现相对较差，今后要着重提高区域经济发展质量，与此同时，青海省还应注重改善环境质量和公共交通水平，广西还应注重提高居民生活水平和改善公共交通水平，云南省还应注重提高居民生活水平，宁夏还应注重改善公共交通水平，贵州省除环境质量外，其他方面都应该注重提高。

4）西藏和甘肃的城镇化质量最低，各方面均表现很差，城镇化建设方面依然任重道远。

5）总体看来，我国城镇化质量表现出比较显著的地区特征，东部地区的城镇化质量显著高于东北、中部和西部地区，这与我国各地区经济发展水平基本相符，即经济发展水平高的地区往往城镇化质量也较高，经济发展相对落后的地区城镇化质量也较低。

4 对策与建议

基于城镇化质量的评价结果及分析，结合现阶段我国城镇化进程所遇到的问题，为提高我国城镇化质量，现提出以下建议。

4．1 坚持以经济建设为中心，提高经济发展质量是提高城镇化质量的根本手段

依据评价结果可以看出，经济发展水平高的地区往往城镇化质量也较高，经济发展落后的地区城镇化质量也较低，由此可见，经济发展水平对城镇化质量起决定性作用。经济建设是兴国之要，是解决我国所有问题的关键，经济持续健康发展是开展各方面工作的物质基础，而提高经济发展质量是现阶段经济建设的核心任务，这也就要求各省级行政区要有效地实施经济结构的战略性调整，全面推进科技进步和创新，将保障和改善民生作为经济发展的最高目标，大力提倡建设资源节约型、环境友好型社会，如此才能不断提高区域城镇化质量。

4．2 科学制定城镇化发展战略规划，为城镇化发展指明方向

城镇化要有科学的规划，各省级行政区要在国家城镇化战略的指导下，结合区域城镇化发展规律，科学、合理地制定长远的城镇化发展规划。区域城镇化发展规划要与本地区的经济社会发展规划、主体功能区规划、土地利用总体规划、生态环境保护规划、人口发展规划等相衔接，要把教育、医疗、文化、社会保障等配置好，做到公共服务的均等化。产业发展所需的基础设施、公共服务配套得好，就能创造更多的就业机会，吸引更多的人才。产业集聚和人口集聚有机结合的城镇化，质量会比较高，最终将促进经济社会的发展。

4．3 打破城乡二元体制障碍，促进城乡一体化发展

城乡二元经济结构是我国在经济结构上存在的突出矛盾，也是我国相对贫困和落后的重要原因，打破城乡二元体制障碍，促进城乡一体化发展是提高我国城镇化质量的重要措施。由此，各省级行政区需要不断推进土地、户籍、财税、行政管理等各方面体制机制改革，为城镇化健康有序发展提供保障。比如：要创新农业人口有序转移机制，努力实现基本公共服务和社会保障全覆盖；创新农业转移人口承包土地和宅基地流转机制，积极破解城乡二元结构和城镇内部二元结构；创新资金多元筹措机制，尽量满足农村转移人口市民化的资金需要。

参考文献：

［1］ 何 平，倪 苹．中国城镇化质量研究［J］．统计研究，2013， 30（6）：11－18．

［2］ SOROKIN P A， ZIMMERMAN C C．Principles of Rural－Urban Sociology［M］． New York：HenryHolt，1929．

［3］ SCHNORE L F． Urbanization and economic development： The demographic contribution［J］． American Journal of Economics and Sociology，1964，23（1）：37－48．

［4］ 朱洪祥．山东省城镇化发展质量测度研究［J］．城市发展研究，2007，14（5）：37－44．

［5］ 魏后凯，王业强，苏红键，等．中国城镇化质量综合评价报告［J］．经济研究参考，2013（31）：3－32．

［6］ 陈 明，张云峰．城镇化发展质量的评价指标体系研究［J］．城市理论前沿，2013（2）：16－24．

［7］ 郝华勇．基于主成分分析的我国省域城镇化质量差异研究［J］．青岛行政学院学报，2011（5）：27－30．

［8］ 谭术魁，游和远．基于BP神经网络的湖北省城市土地可持续利用评价［J］．科技进步与对策，2006（10）：147－150．

第2篇：神经网络就业方向范文

论文关键词：科技进步：生产函数；劳动价值论；BP神经网络；预测

论文摘要：从实证角度出发，以大连市的经济社会发展数据为样本，分别采用生产函数方法和基于劳动价值论的科技进步贡献率方法对大连市的科技进步贡献率做了对比研究，结果表明后者比前者更具有实际操作性、客观性和真实性。在此基础上，采用BP神经网络对大连市未来近20年的科技进步贡献率进行了预测。

科技贡献率是科技进步增长对经济增长的贡献份额.它是衡量区域科技竞争实力和科技转化为现实生产力的综合性指标，也是当前“科教强市”战略实施绩效的第一考量指标。对于科技进步贡献率的测算，主要采用生产函数法.这是目前国内外理论界广泛采用的一种方法，如生产函数模拟法、索罗余值法、CES生产函数法、增长速度方程、丹尼增长因素分析法，等等。但是众所周知，生产函数法需要选取至少两个以上的参数，需要各个生产要素均保持正增长，另外使用科技进步因素来代替除生产要素作用外的所有一切不可量化因素的作用，这在发达市场的西方国家容易实现，而作为转型的中国经济系统，很大程度上存在着诸如政策因素、结构因素、计划因素、市场信息失真等因素的作用，若用科技因素来代替综合影响因素的作用，显然不妥。因此，在本文中，笔者选取基于劳动价值论的科技进步贡献率推导公式进行测算，并同生产函数法测算结果进行比较，在此基础上采用BP神经网络对2002-2020年大连市科技进步贡献率作了预测。

一、基于生产函数法的大连市科技进步贡献率测算

对于生产函数法公式的具体推导，已经比较熟悉了，在此不再赘述。一般根据C-D生产函数得到科甘支进步速率方程:

其中，.Y为产出的年均增长速度，A为技术的年均增长速度，K为资本的年均增长速度，L为劳动的年均增长速度，α为资本产出弹性，β为劳动产出弹性，通常假定生产在一定时期内α、β为一常数，并且α+β=1，即规模效应不变.令e= X 100%，即为科技进步贡献率。为此，对以上得到的速度方程两边同除以Y，并整理可得到科技进步贡献率测算的一般公式:

关于资本产出弹性a和劳动产出弹性刀的确定，在当前大约有上百种方法。但总的说来可以分为两类，一是采用历史数据进行回归求取，二是根据经验直接给定.这两类方法都有自己的长处和不足。前者的基本假定是a和刀在一段时期是一个常量，这显然有悖经济动态发展的现实特点，而后者既有与前者同样的不足，更有忽略地区经济科技发展差异性的现实特点，过分主观和笼统。在下面具体测算中，笔者将采用这两种方法来分别测算大连市科技进步.可能采取的经济变量见表1

表1中的国内生产总值按1990为基期计算、固定资产投资和职工工资总额均为当年价格，考虑到我国统计发展的现实，这两个量的折算统一采用辽宁省零售商品价格指数进行。另外在具体计算中有时还将对数据进行平滑处理，限于篇幅所限，在此不再一一列出。

劳动力采用职工工资总额或者采用职工人数，产出采用1990为基期的国内生产总值，资本采用价格调整后的固定资产投资。正如前面所述，方案一，就是严格按照最小二乘法回归求取α和β值。经过计算，当采用{国内生产总值，固定资产投资，职工工资总额}(1 978-1998)这组变量时，得到“α=0.093， t=40.65，概率p≤0.001，β=0.505， t=1.652，概率p=0.1 17， F=741.864， p≤0，00 1。可见这组结算结果无论是经济经验还是统计学检验都通过;当采用{国内生产总值，固定资产投资，职工人数( 1978-2001)这组变量时，得到α=0，504， t=223.946，概率P≤0，00 1， β=-0.889，t=-4.577，概率P≤0.001，F =703，667， p≤0， 00 1，回归结果通不过经济检验。另外笔者缩短时间序列数据或者对数据采取差分和平滑处理，其结果变化更大，如采用上面第一组变量的后11年时，得到α值为93.4410都通不过经济检验和统计学检验。可见要实现方案一，困难非常大。当采用方案二时，结合当前一些地区科技贡献率测算结果和国家有关部门推荐的测算方法，取α =0.30，β=0.70和α =0.40， β=0.60，分别采取上面两组变量，计算得到表2中的结果。

应该说在计算过程中，可能还有许多数据上的技术处理，但是不管怎样处理，测算出来的结果出入不会太大.结果表明科技进步贡献率在大多年份都为负值，而且，一些年份，贡献率绝对值超过了1，这主要是由于某些生产要素存在负增长所致，另外采用工资额来代替劳动投入也存在很大误差。同时，从表1中可知，固定资产投资增长速率较大，这说明大连经济主要是靠资金投入引致发展的，在测算中采用较小的资本产出弹性系数，是不恰当的，这也可以从表2测算结果中看出，随着资本产出弹性系数增加，其测算结果更趋合理。但从测算结果整体上讲，和现实之间是不吻合的。可见生产函数法在实际应用中存在较大缺陷。下面采用基于劳动价值沦的方法进行侧算。

二、基于劳动价值论的技术进步贡献率测算公式推导

按照劳动价值论的观点，用于购买生产资料的资本C(称为不变资本)，在生产过程中随着生产资料的物资存在形式的改变而把价值转移到产品中去，并不发生任何量上的变化，不发生增值。而劳动者才是价值增值的源泉，是附加值，剩余价值的创造者.在生产过程中，劳动者的作用一是付出体力，二是促进科技进步。这就是说，劳动力L的增长与科技进步创造价值。这样，决定经济增长的直接因素是不变资本的增长、劳动力的增长和科技进步，而它们促进经济的机制是不同的。这样可以得到:

Q=C+S+H （1）

其中Q为商品的价值量，C为消耗掉的生产资料的价值，s为科技进步所创造的附加值，H为体力劳动所创造的附加值。因而从t到l+Δ t这段时间内:

其中ΔQ为商品的价值量的增加量，ΔC为生产资料的增量，ΔS为科技进步所带来的附加值的增量，ΔH为在t时的科技水平上重复进行t时的劳动而带来的附加值的增量。设科技进步在经济增长中的贡献率为η，则得到:

所以t时单位劳动所创造的附加值为: 从而由于ΔL而带来的附加值的增量为：

将(3 )和 (5)带入(2)则得:

这就是我们所建立的差分形式的经济增长模型。对(1)式两边取微分并经变换可以得到：

再对(7)式两边同时除以dQ/dt并变换后写成差分形式，就得到了我们测算科技进步贡献率的最终计算公式，即(8)式。

其中W=dL/Ldt为劳动增长率，:为同一时期的生产资料投人与产出的比，Y为经济增长率。从(8)式可以看出，没有需要估计的参数，所要的数据都是可以直接观测得到。但在此需要指出的是当前采用此公式时，对于劳动力有不同的理解，通常是采用城市职工人数加上农村就业人数，物耗采用的是前期的物耗，”。在本次测算中，我们采用城镇职工人数表示劳动力，物耗采用当期物耗。

三、大连市科技进步贡献率计算

长期以来由于我国所使用的国民经济测算体系的差异，导致统计数据在不同的时期呈现出了很大的差异性。因此，当我们在引用统计年鉴数据时，受此影响，无法得到1994年以前的总产出数据，仅获得了1994年至今的几个相关数据，如表3所示。国内生产总值增长即为经济增长，职工人数增长为劳动力增长，中间物资消耗率即用物耗率表示。

在实际计算中，由于ε这项非常小，常常可以忽略掉它的影响，所以将上面的数据代入公式(8)中，可以得出1994-2001年大连市科技进步贡献率的具体数据。从表4结果中可以看出1999年的科技贡献率达到了90.33%，这是由于该年劳动力出现了大幅度的负增长，达到了16.48%，而经济仍保持了8.29%的正增长，所以该年的经济增长主要是由于精简人员，使劳动生产率大幅度提高所致。除去该年以外，其他各年的测算结果基本上符合实际，这也同当前大多数人测算的国家层面上的结果相差无几。从现实情况看，也是比较吻合的，自从20世纪90年代以来，大连市实施强有力的科教强市战略，大力提高科技进步在经济发展中的作用，努力实现经济发展从粗放型的外延式生产向集约型的内含式转变，为把经济增长转移到依靠科技进步轨道上进行了大量卓有成效的工作。这个很明显的反映到了我们的测算结果中，如图1，大连市科技进步贡献率表现出一种递增的发展趋势。科技进步在经济中的贡献在不断提高。

如前文所述，从理论上讲，使用两种计算方法中的任何一种，测算结果都能从整体上体现科技在经济中作用不断加强、深化的发展态势。但通过对具体城市的测算，我们会发现基于劳动价值理论的科技进步贡献率测算结果优于生产函数法。除此，从测算过程看，该方法应用起来也非常简单，也易于理解.

四、大连市科技进步贡献率预测

第3篇：神经网络就业方向范文

人工智能专业要学哪些课程

数学基础课程：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析等。

算法基础课程：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等，还有各个领域需要的算法，比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM。

人工智能是一个综合学科，人工智能专业的主要领域是：机器学习、人工智能导论、图像识别、生物演化论、自然语言处理、语义网、博弈论等。

人工智能专业就业方向

1、机器人设计、制作相关方向

学习人形机器人相关技术和知识，可以成为当今和以后国家急需的机器人人才，系统了解机器人结构、应用和设计开发，培养科学的工科思维方式，激发兴趣、自由发挥创作、培养沟通、协调、专注能力。

2、基于AI相关知识和技能的各个工种方向

利用AI和机械臂的结合，可以培养动手、制造，维护和解决问题的能力。桌面机械臂的课程，是引向人工智能技工的就业方向;AI技工需要掌握轻工业设备的使用和维护。

3、编程相关的方向

通过学习机器人编程课程，你能领悟或培养出工程结构思维和编程思维，这也是AI时代里任何工作都需要具备的应用技能，部分优秀的学生还能晋级为国家都需要的人工智能高级编程人才。

4、新制造和新设计相关方向

3D打印是未来新制造的基石技术， 3D打印相关技术，将为你打开一扇通往新制造、新设计的就业大门。不管以后你是上班还是自主创业，3D打印技能和思维都能助你一臂之力。

第一：智能化是未来的重要趋势之一。随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一。人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用，然后陆续普及到其他行业。所以，从大的发展前景来看，人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的。

第二：产业互联网的发展必然会带动人工智能的发展。互联网当前正在从消费互联网向产业互联网发展，产业互联网将综合应用物联网、大数据和人工智能等相关技术来赋能广大传统行业，人工智能作为重要的技术之一，必然会在产业互联网发展的过程中释放出大量的就业岗位。

第4篇：神经网络就业方向范文

关键词：数据挖掘技术；应用型本科；理论教学；实验教学

中图分类号：G642 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）22-0148-02

1 引言

数据挖掘总是让人觉得就是“高大上”、“深不可测”，而该领域当前主要是博士生、硕士生所研究的，另外，也只在一些研究生或重点大学的高年级的本科生中开设数据挖掘课程，在应用型本科院校中很少开设 [1]。

数据挖掘技术应用很广，应用较好的领域、行业有：金融保险业、电信、市场营销分析、医学、体育、生物信息学（Bioinformatics）等方面[2]。在商业领域中，主要应用如：客户细分、客户获得、公司风险管理、企业危机管理、欺诈行为检测和异常模式的发现等；在计算机领域中，主要应用如：信息安全（入侵检测，垃圾邮件的过滤）、互联网信息挖掘、自动问答系统、网络游戏（网络游戏外挂检测、免费用户到付费用户的转化）等[3]。这一技术的广泛应用，必然在相关的企业中迫切需求掌握这一技术的人才。所以，开设数据挖掘技术课程对于应用型本科来说是很有必要的。

但对于应用型本科来说，若是像重点本科院校或研究生课程那样，在教学中以研究型为主，会导致学生的培养要求与教学内容的深度和广度不适应，学生会感觉到学习得很吃力，而且他们今后工作中的需求与所学到的知识相差也较大。对于应用型本科的数据挖掘技术课程的内容的安排，不仅要反映出数据挖掘技术的特点及前沿，还应该结合学生的学习能力及兴趣，也还需要综合考虑本校该课程的学时分配、教学条件等，要具针对性，突出应用这一重点，目的是使学生能够“学以致用”。

本文从应用型本科的实际出发，讨论了数据挖掘课程的理论教学内容及方法、实验教学内容及方法，使学生能够掌握和应用所学的知识。

2 先导课程及课程的基本要求

先导课程有：程序设计语言、数据结构、数据库技术、Web技术、概率论等[4]。必须深入学习一门程序设计语言，从计算机发展和应用角度，推荐学习C/C++和Java；对于“数据结构”课程，掌握树的知识，数据挖掘中的很多算法都涉及树的应用；对于“数据库技术”课程，掌握数据库操作和应用，因为数据挖掘的主要对象是数据库中的数据；对于“Web技术”，因为Web已经存在于我们生活方方面面，对于Web挖掘相当重要，而且还具有巨大的应用价值；对于“概率统计”课程，要能够熟练掌握其中的思维方式、条件概率以及各种分布，在数据挖掘中的关联规则、分类预测等，都会涉及概率统计中的思维和方法。

课程的基本要求：①了解数据挖掘的重要性，了解国内外的发展的状况及未来发展的方向；②掌握数据挖掘中的一些基本概念、经典算法及相关技术；③对于实际应用问题，能熟练地运用数据挖掘技术及工具解决；④为以后进一步深造或进行高级应用开发打下基础。[5，6]

3 理论教学及方法

对于应用型本科生数据挖掘技术课程的教学，本人认为重要的是普及经典算法，若有多余时间，可以补充一些较难的算法。对于经典算法原理的讲解，采取的是一步步地对小数据集案例进行算法演练，以具体化比较抽象的算法，对于算法的优缺点，采取课堂讨论的方式，可以加深学生对算法的理解和吸收。本校的数据挖掘技术课程的理论教学是32个学时，课程的理论教学内容主要包括：

（1）绪论（4学时）：①先举几个数据挖掘中有意思的例子。第一个：超市货架的组织―“啤酒与尿布”；第二个：基于拐点变化的股票趋势预测；第三个：网上购物―“定向营销”；第四个：农夫山泉用大数据卖矿泉水；第五个：阿迪达斯的“黄金罗盘”；第六个：网易的“花田”―定制爱情。通过例子让学生对数据挖掘有一个大致的认识，可以提起学生对学习本课程的兴趣，也让学生了解到目前的数据挖掘已经发展到何种程度。②讲解KDD与数据挖掘相关概念。③数据挖掘对象：关系数据库、数据仓库、事务数据库、空间数据库、时态和时间序列数据库、文本数据、万维网数据、流数据等等。④数据挖掘的方法与相关领域：分类预测型和描述型，通过例子简单介绍聚类、关联规则、分类算法的概念、应用领域等，使学生对要学习的算法有大致的认识。⑤数据挖掘软件与应用系统：介绍数据挖掘软件：IBM Intelligent Miner、SPSS Clementine、Microsoft SQL Server 2008 Data Mining、Weka；数据挖掘应用系统：介绍在商业领域和计算机领域的应用。

（2）数据预处理（2学时）：先对数据进行概述，包括：数据集的三个特性：维度、稀疏性和分辨率，它们对数据挖掘技术具有重要影响；数据挖掘中一些很常见的数据集的类型：记录数据、基于图形的数据和有序的数据。然后分别详细介绍数据预处理的主要任务：①数据清理；②数据集成；③数据变换；④数据归约；⑤数据概念分层与离散化。每一项任务举例讲解。

（3）关联规则（6学时）：主要介绍关联规则的相关概念、关联规则的经典算法Apriori及它的改进算法FP_Tree、规则的产生，简单介绍多级关联规则和多维关联规则、非二元属性的关联规则、关联规则的评估（提升度（lift） /兴趣因子的计算）等。

（4）聚类（6学时）：主要介绍聚类的概念及距离的计算（欧氏距离、曼哈顿距离、明可夫斯基距离）、基于划分的聚类算法（基本K-means聚类算法及其拓展、PAM算法）、层次聚类算法（凝聚的层次聚类算法AGNES、分裂的层次聚类算法DIANA）、基于密度的聚类算法（DBSCAN）；简单介绍层次聚类方法的改进―BIRCH算法、CURE算法以及聚类算法评价。

（5）分类和预测（10学时）：①决策树（4学时）：主要讲解决策树的概念、信息论、ID3算法和C4.5算法。②贝叶斯分类（2学时）：主要讲解贝叶斯定理及朴素贝叶斯分类算法。③人工神经网络（4学时）：主要介绍人工神经网络的概念及单感知器模型，简单介绍BP神经网络。

（6）数据挖掘模型的评估（2学时）：简单介绍模型的过拟合、没有天生优越的分类器、模型选择和模型评估、评估分类器或预测器的准确率――简单划分和交叉验证、数据挖掘模型评估的错误观念。

对于9个需主要介绍的经典算法的讲解，如Apriori算法，先介绍算法的流程，然后通过超市购物篮的一个小数据集一步步地进行算法的演练，得出频繁项集，如下图所示：

又如决策树算法和朴素贝叶斯分类算法，通过如下所示的关于动物的数据集，一步步地进行相关算法的演练，通过建立决策树或计算概率问题，判断一个未知的动物X={1，0，0，1，？}是否会生蛋。

对于算法的优缺点，在讲解完算法的过程之后，采取课堂讨论的方式，与学生共同分析总结算法好在哪里，不足又在哪里，学生通过参与，可以加深对算法的理解与掌握。

4 实验教学及方法

对于应用型本科的学生来说，采用Weka进行算法编写是不切实际的，实验教学工具建议采用目前一些主流的数据挖掘软件，如 SPSS Clementine或 Microsoft SQL Server 2008 Data Mining等[7]。这些软件都具有必需的数据预处理工具及预设的挖掘算法，学生可以把注意力放在要挖掘的数据及要相关需求上，设定挖掘的主题，然后采用这些软件完成相关主题的数据挖掘过程，这样也可以积累一定的处理实际挖掘问题的实战经验，今后碰到项目时也可知道从何处下手。

本校的数据挖掘技术课程的实验教学是8个学时，共两次上机，采用Microsoft SQL Server 2008 Data Mining对Adventure Works DW 2008R2 示例数据库进行数据挖掘。课程的实验教学内容主要包括：

实验一：SQL Server 2008 数据多维分析环境的建立；

实验二：关联规则挖掘方法；

实验三：决策树挖掘方法；

实验四：聚类挖掘方法。

为了让学生更好地进行实践动手，在教学中分两步：第一步，具体的操作步骤的讲解，由老师进行；第二步，学生上机并详细的分析挖掘结果，要求学生熟悉使用Microsoft SQL Server 2008进行数据挖掘的步骤，以及几种常用的算法的挖掘过程：包括创建数据源、创建数据源视图、创建挖掘结构（主要参数的设置）、处理和浏览挖掘模型。如关联规则，要求学生分析挖掘的模型，找出有价值的规则出来。

5 结论

为迎接大数据时代带来的互联网经济机遇，很有必要同时也是时代迫使在应用型本科中开设数据挖掘课程。对这一类学校的教学也是一个挑战，需要老师们在教学过程中不断摸索和改进。在教学过程中，需要针对应用型本科生的学习能力、知识结构，设计好教学内容并采用适当的教学方法，从而使学生对学习的内容感兴趣，改进课堂教学效果，以提高学生实际动手能力，使学生对数据挖掘课程的整体结构、基本概念、经典算法有较深入理解和掌握，最终达到教学目的。

参考文献：

[1] 徐金宝.对应用型本科生开设数据挖掘课程的尝试[J].计算机教育，2007（14）：27-29，57.

[2] 李姗姗，李忠. 就业需求驱动下的本科院校数据挖掘课程内容体系探讨[J].计算机时代，2015（1）：60-61，64.

[3] 张艳.大数据背景下的数据挖掘课程教学新思考[J].计算机时代，2014（4）：59-61.

[4] 李忠，李姗姗. 应用型本科院校IT专业数据挖掘课程建设[J].计算机时代，2014（11）：65-69.

[5] 张增平，乔晓华. 针对应用型本科生数据挖掘课程的教学实践[J].内蒙古财经大学学报，2015，13（4）：132-137.

第5篇：神经网络就业方向范文

 

目前我国高校的人才培养模式完全不符合社会企业需求的人才培养。高校在培养学生的实践与创新能力方面比较欠缺，只注重理论知识的培养。从而使得计算机方面的学生就业竞争力比较弱，造成就业困难的局面。部分学生会参加培训机构有关的岗前培训，造成学生较大的经济负担[1]。另外软件企业无法招到合适的软件技术人才，从而又会加大企业的培训负担。因此，高校应在培养技术型人才方面要注重培养始建于创新能力。

 

一、计算机软件技术课程群体系

 

我国相关教育工作人员根据我国的教育现状，并结合国内外先进的教学方式以及改革经验，对软件技术课程群进行深入的分析研究，明确教育目标，对教育体系进行完善。建立了一个完整的课程群体系。

 

其一，软件技术方向课程。根据不同专业方向，学生可以在专业知识以及能力方面选择不同的侧重点，从而针对这一侧重点进行全面的学习。这类课程的内容主要包含编译原理、软件工程、数据库原理、网络编程、操作系统以及人机界面设计等类型，教学目的在于掌握软件的核心技术，完成软件系统的逻辑处理设计、界面设计、数据存储以及数据传输等任务，使得学生能够在学习的过程中，自主建立一个合理的软件系统结构框架。这类课程主要训练学生的综合性实践能力，在完成原程序的前提下，进行算法训练，促进学生更好地把握软件技术的本质。

 

其二，软件技术基础课程。这类课程主要是传授学生计算机专业方面的基础内容，以及基础软件知识，对本学科的知识体系的思想、基本原理以及方法进行系统的教育。此课程是计算机知识的基础，在计算机知识体系中处于中心地位。这类课程主要有数据结构、离散数学、计算机导论、面向对象程序设计、汇编语言程序设计以及基础程序设计语言等学科。这类课程有利于学生进一步的学习后续课程，其理论与实践有机的结合在一起，有利于基础知识的学习与掌握。此类课程主要是通过简单地项目训练，对学生进行初步的思维模式培养，以便学生建立初级的问题分析以及解决能力模式，促进学生实践能力的培养。

 

其三，软件技术拓展课程。软件技术拓展课程主要体现出计算机的发展趋势以及相关学科之间的关系，在新形势下所产生的新型的技术、运用以及方向等。这类课程主要包括Java对象体系、网络框架、网络编程、Win32核心编程、嵌入式系统编程、神经网络编程、Unix/linux系统编程、软件质量控制以及软件测试等科目。其主要以现今最先进的技术以及最新的开发平台为研究对象，在基础课程上再次提高计算机知识以及能力。这类课程主要培养实际应用型人才，通过实际训练提高学生的经验以及创新能力。

 

二、建设计算机软件技术课程群的教学团队

 

高校的教学团队应该根据研究方向、职称、年龄、学历以及学缘进行划分，形成合理的软件技术教学团队。每位教师的授课范围以及研究领域必须在软件技术课程的范围之内。教学团队要注重培养青年教师，以创新能力以及实践能力为培养中心，提高青年教师的专业素养，配备经验丰富的指导教师，培养青年教师在教学内容、方法、手段、课堂设计、讲述板书以及作业答疑方面进行全面辅导[2]。教学团队要培养学生的软件开发能力，在教学的过程中，教师之间要相互交流、共同研究教学。教学团队应具有团队合作精神，建立以培养高素质、实践能力以及创新能力强的人才的目标。

 

三、改善计算机软件技术课程群的教学方法以及手段

 

(一)教学方式的改变。在进行计算机软件技术课程教学时，要改变以往的教学方式，运用多元化的方式以及手段进行教学。例如合理采用案例教学法、参与式教学法、过程控制法以及任务目标驱动教学法等。教师在教学的过程中，要根据教学内容以及特征，运用相适应的教学方法，引导学生学习。例如教师在进行软件编程教学时，就可以让学生先进行编程，如遇不会或不懂的地方再请教教师，教师在教学完之后可以布置相关的作业，让学生进行练习，增强学生参与教学，促进学生学习效率的提高。软件技术课程群也可利用网络进行教学，建立先进的信息化教学模式，增加教学方式，促进学生主动学习，提高学习效率。

 

(二)课程内容的更新。课程内容要生动、丰富，教师在教学的时候，就要对教学内容加以运用，通过不同的方式将教学内容呈现在学生的面前，例如可采用多媒体教学，将教学知识清楚明了的呈现出来，便于学生理解与吸收。教师将工作中新研究成果以及新方法可以到教学内容中，扩展教学内容以及深化教学内容，从而使得课程内容保持最新的状态，丰富教学内容，使得教学内容更加贴近计算机发展的趋势。

 

(三)培养学生实践、创新能力。在课程的设计过程中，要时刻注意培养学生的实践能力与创新能力。对学生进行综合性以及系统性训练，培养学生综合运用知识解决问题的能力，在课程设计中，要以教师为引导，学生为主体的模式进行教学，调动学生参与课程设计，提高学生的动手能力。教师应在教学的过程中，训练学生的实践能力以及创新能力。鼓励学生自主开展研究式的学习方法，提供专题进行自主研究学习。

 

四、总结

 

为了顺应我国教育体制改革以及社会经济发展的需求，高校应建立课程群，综合培养高素质型人才。笔者就目前我国企业人才要求进行分析，急需建立计算机软件技术课程群，教育工作者要建立相关的教学团队，对软件技术课程体系进行分析，改变教学方法以及教学手段。促进实践能力以及创新能力型人才的培养，为我国企业提供技术实用型人才，从而促进经济的发展。

 

第6篇：神经网络就业方向范文

摘要：根据我国近年来有关县域经济评价研究的文献资料，从县域经济评价的内容和评价方法两个方面来考察对县域经济评价的研究成果,对研究给出了简要的评价及展望。

关键词：县域经济评价； 评价指标；评价方法

中图分类号：F2文献标识码：A文章编号：1672-3198（2011）05-0086-01

县域经济是以县级行政区划为地理空间， 以县级政权为调控主体，以市场为导向，优化配置资源，具有地域特色和功能完备的区域经济。县域经济作为涵盖三农、兼容城乡的区域经济, 既是促进农村经济繁荣的重要纽带, 更是实现城乡统筹发展的重要切入点。大力发展县域经济, 是党的十六大做出的一项重大决策, 也是落实科学发展观、实现城市和区域协调发展, 全面推进小康社会进程的一个着力点和具体行动, 更是构建和谐社会的重要内容。如何对县域经济的运行进行监测和评价是县域经济发展中的一个急需解决的重大课题。本文试图从当前我国学者对县域经济评价内容和评价方法进行总结评述，并提出未来研究应关注的诸多问题。

1 县域经济评价的内容

对县域经济的评价，不同的学者评价的内容和重点有所差异。靳贞来（2005）以经济发展水平和财政金融实力两个方面作为核心竞争力指标、以基础条件指标和科技、文教事业发展水平两个方面作为基础竞争力指标，以卫生健康状况指标、人民生活水平指标、环保和社会安全指标三个方面作为辅助竞争力指标共3大方面对县域经济综合竞争力进行评价。张丽，孙文生（2005）以30个具体指标从综合经济实力、自然优势与基础设施、政府能动力、产业竞争力、企业竞争力、人才竞争力、经济活力、社会保障与生活水平等八个方面对县域经济竞争力进行综合评价。黄启才（2008）以13个经济指标对县域经济实力水平进行综合评价，这13项指标分别是GDP、人均GDP、GDP增长率、第三产业增加值占GDP比重、二三产业之和占GDP比重、社会固定资产投资、消费品零售总额、农民年人均纯收入、人均固定资产投资、人均消费品零售总额、万人拥有中学生数、非农业劳动力人口占总人口比重、公路密度等。盛明兰（2008）从经济实力、富裕程度、发展速度三方面选取地区生产总值、地方财政收入、城镇化率、固定资产投资、人均地区生产总值、农民人均纯收入、城镇居民人均工资、人均年末城乡居民存款余额、人均社会消费品零售额、人均地方财政收入、最近3年GDP平均增长速度、最近3年居民收入平均增长速度等12项指标来评价县域经济发展水平。周春蕾、骆建艳（2008）以44项具体指标将县域综合竞争力评价体系分为综合经济实力竞争力、产业竞争力、企业竞争力、人力资源与科技教育投入、农村与农户竞争力、发展竞争力等6大竞争因素。杨香合,岳坤（2009）设置25个具体指标从综合经济实力、自然优势与基础设施、产业竞争力、企业竞争力、农村与农业竞争力、人力资本竞争力、社会保障与居民生活水平等七大方面对县域经济竞争力进行评价。张春光（2009）以人均GDP、人均财政收入、服务业增加值比重、服务业就业比重、研究与试验发展经费支出占GDP比重、城镇化率6项指标反映经济增长与经济结构，以国民平均受教育年限、城镇基本养老保险覆盖人数、新型农村合作医疗覆盖率、农业劳动力转移率、城镇登记失业率、城镇居民人均可支配收入、农村居民人均纯收入、贫富差距（基尼系数）、恩格尔系数、刑事案件立案率10项指标反映公共服务与人民生活，人口自然增长率、单位GDP能源消耗降低、单位工业增加值用水量降低、农业灌溉用水有效利用系数、工业固体废物综合利用率、耕地保有量、主要污染物排放总量减少、森林（绿地）覆盖率、农村安全饮用水人口占农村人口比重9项指标描述人口、资源、环境状况，来对县域经济社会发展进行综合评价。刘洁等（2010）以29个具体指标分11个方面对县域经济的可持续发展从经济、社会、资源与环境三大子系统进行定量评价。曾智（2010）从经济发展的数量、质量、结构和市场化程度等4个方面来选取经济发展指标，从社会结构、人口素质、生活质量和社会秩序等4个方面来构建社会发展指标，从污水处理率、固体废弃物处置率、人均绿地面积、环保投资占GDP比重、大气污染指数、清洁能源占农村能源的百分率作为生态环境发展指标三方面来评价县域经济综合发展水平。向东进等（2010）从基本经济状况，产业竞争力与发展速度、政府能动力与发展后劲、人民生活水平四个方面共20个指标对县域经济综合发展进行评价。

通过以上文献分析，发现我国对县域经济评价的研究起步较晚，才最近五六年的时间，说明这是一个新型的研究领域，还有待进一步加强和提高。对评价指标的研究从侧重关注经济发展和经济实力两方面向以发展壮大为主，兼顾人、社会和环境的和谐发展，在评价内容上取得了突破。当前对县域经济的评价还应该结合当今全球所面临的问题――气候异常变化这一主题，从每个基层的经济实体做起，考虑将经济的低碳发展作为一项评价内容，以实现人与自然和社会的持续和谐发展。

2 县域经济评价的方法

对县域经济评价方法的研究也是各有说法。姜新旺、贺正楚（2005）根据物元模型、可拓数学方法与关联函数理论，建立了县域农业经济发展综合评价的物元模型。通过计算其综合关联度，将多指标的评价归结为单目标决策，给出定量的数值评定结果，利用综合关联度进行综合定量分析，衡量县域农业经济发展状态。靳贞来（2005）利用因子分析建立县域经济发展水平综合评价的因子模型，然后将得到的因子得分值对县域经济采用欧氏距离和Ward方法进行系统聚类分析，对县域的经济发展水平情况进行客观的综合评价、排位和分类。张丽，孙文生（2005）对综合评价所需要的指标用一种综合评价方法即秩和比法，进行排序评价，再用快速聚类法对其进行聚类分析，以评价县域经济的竞争力。陈巍（2007）采用Shift一Share方法（SSM）即偏离一份额方法，以高层次区域的经济作为参照系，把区域某一时期的经济变动量分解为份额分量、结构偏离分量与竞争力偏离分量，然后对这几个分量的数据进行分析，通过与高层次产业的经济量的对比，分析出区域内某产业的综合实力评价。杨波（2008）运用主成分分析的方法对自组织特征映射网络（SOM）的输入变量进行预处理，建立SOM人工神经网络模型，并运用该模型对县（市）的经济发展水平进行了聚类对比实验，以评价县域经济差异。盛明兰（2008）选用多个指标构造评价矩阵，进行规范化处理后计算关联系数矩阵，通过多层次灰色模型对反映具体县市县域经济发展水平的若干指标计算关联度，根据关联度大小进行综合评价与排名。黄启才（2008）将基于面板数据的二次加权动态评价方法引入县域经济实力评价研究之中,以具体县市为实证分析对象,根据有关数据计算得到相关指标值,然后根据综合评价模型和权重确定公式,通过数据处理和统计分析软件,算出县域经济实力的综合评价值,得到综合评价值之后,通过平移和放大,再转化为综合得分，对经济实力水平进行综合评价。龚承刚，李妍（2010）利用变异系数来评价某指标对评价对象的影响程度，如果该指标的变异系数越大，代表在运用中其所提供的信息量越多，相应地，其权重也就越大。通过采取变异系数法对反映社会经济各项指标赋权，并应用优化的TOPSIS评价法对其县域经济综合实力进行评价分析。孔令强、王光玲（2006），冯一平等（2010）采用因子分析法来构建县域经济竞争力评价模型。首先对原始数据进行逆指标化和标准化处理，求出相关系数矩阵R，其次计算R的特征根和累积贡献率，确定因子并计算因子得分，最后对各县（市）综合得分进行排序，确定各县竞争力的次序。李怀建（2010）在选择有关经济指标的基础上构建县域经济竞争力的评价模型，通过采用主成分分析的方法，对县域经济竞争力进行实证分析，按其得分进行排序，反映县域经济竞争力状况。

通过以上分析发现在评价方法上，既有利用物元模型，人工神经网络模型，也有常用的统计分析与评价方法，当然各种评价方法各有优势，不管哪种方法前提是占有高质量的数据才能保证评价结果的可用性。因此考虑县域经济的实际情况，本文认为尽可能选择常规方法，一是考虑数据的可获得性，二是考虑针对特定主体的可操作性。同时在对县域经济评价时多数是偏重于事后的评价，很少考虑到事中的监控，这也是在评价方法研究中需要考虑的一个问题。

参考文献

［1］姜新旺，贺正楚.可拓法评价县域经济发展的可行性研究［J］.经济学家, 2005，（5）.

［2］张丽，孙文生.河北省县域经济竞争力评价指标体系与评价方法研究［J］.统计与决策， 2005，（11）.

第7篇：神经网络就业方向范文

关键词：互联网+；智慧快递；影响要素；应对措施

当前，互联网经济下的快递业逐渐成为拉动经济发展、优化产业布局、发展就业创业的新动力。据调查，快递业在我国2015年发展指数约为386，相较于2014年提高36%以上。自2010年发展指数持续5年走高，均超过31%。国家扶植和市场利好吸引下，快递业开始出现网络布局不合理，价格非理性竞争，管理粗放，服务创新不足等发展期后遗症，导致丢包、爆仓、加盟商与总部冲突频频出现。在国家邮政局申诉情况通告中显示，2015年全年共受理约28万件快递用户有效申诉，同比增长17.9%，挽回快递用户损失约3320万元。为了高速成长的快递业健康发展，实现二次飞跃，快递产业升级与创新应加快提到议事日程中来。

1 “互联网+快递”背景下智慧快递的提出

2015年10月国务院印发了《关于促进快递业发展的若干意见》，文中指出“互联网+”快递是快递业未来发展方向，是全民创新创业的新途径之一，也是快递业实现产业优化和升级的重要手段。互联网经济发展带动了快递业的高速发展，互联网经济需要依赖快递业实现虚拟向现实的过度，二者关系相辅相成，相互依赖。随着web2.0向web3.0时代过渡，互联网与快递二者关系在深度和广度方面将进一步加强，互联网技术的不断普及将为快递行业发展带来重要契机。“互联网+快递”，借助大数据挖掘、云计算、移动终端互联网络、物联网络等技术，创新快递业经营管理模式，加速快递的提质增效，优化经营网络和产业布局，扩大服务对象的受益面，更好地为我国社会与经济的可持续发展积蓄力量。

智慧是发现和感知万事万物，规整和创新万事万物的能力。作者认为，智慧快递是利用自动化、智能化、信息化和网络化技术，使快递系统具有自行感知和规整快递事物的能力。智慧快递形成离不开感知、识别、传递、分析、决策等过程。在智慧快递范畴里，感知和识别过程要借助传感器、l形码标签及终端、射频标签及终端、视频音频采集器等设备，替代人的触觉、听觉、视觉，快速、准确识别和采集数据，形成以需求为导向的大数据平台。传递过程中，移动终端互联网和物联网共同搭建了快递世界信息传递的“神经网络”。最后，由云计算和大数据挖掘实现了快递领域决策过程中的计算、分析和决策。

智慧快递将“互联网+快递”的内涵和外延进一步深化和拓展，将现在“人找包裹”转变成的“包裹找人”。智慧快递不仅仅涉及快递企业如何利用互联网相关信息技术，进行内涵式发展，实现快递企业提质增效，还涉及跨企业、跨区域、跨平台、全覆盖的快递信息流的自动智能化、可控可视化、共享资产化发展，从而刺激内需，促进全社会资源优化分配、产业合理布局及生产力提高，创造出社会新价值新财富的。

2 智慧快递的必要性分析

快递业的健康发展对我国有很多现实的意义，快递业的发展促进创新创业，惠及民生工程，拉动市场需求，保障经济稳增。然而，2015国家邮政局调查结果表明，收派件服务、包裹延误和丢失短少问题严重，投诉率居高不下，三项合计占总投诉比例约为75%。快递管理粗放、运营成本偏高、设施设备落后、人员素质参差不齐、跨国经营能力不强等现象现在依旧存在，以现在既有的方式都已经力有未逮。

如何让快递业提高服务品质，做大做强，顺利实现产业升级，以应对快递业全球化的竞争，发展智慧物流是一个有效途径。在快递企业经营管理和成本控制问题方面，信息技术的全面应用，可以将经营管理和成本可视化、透明化，再通过云计算，数据挖掘和人工智能等技术，实现物的可感知、可辨别、可分析，可决策；其次，快递目前存在一些盲区，我国的边远地区和农村快递延伸不到，国际快递领域存在很多难题，智慧快递发展有利于农村快递和全球快递的快速布局，破除难题，为拓展我国企业内需和外需市场的提供条件；再次，我国快递业服务同质化明显，价格竞争激烈，竞争层次不高，快递突破当前困局，实现差异化发展，打造难以复制的核心竞争力，快递智慧化发展是一个着力点；最后，快递智慧化发展，可以促进政府出台和完善相关法律法规、国家标准、行业规范，让电子商务健康发展，让快递企业向综合、全覆盖快递方向发展。

3 智慧快递发展要素研究

发展智慧化快递，首要是紧抓投入要素的发展。快递系统投入要素一般为人、资金、物、设施设备、信息、技术等。智慧化物流必须紧紧围绕这些要素展开设计，缺少这些要素发展，智慧快递的发展便成无源之水、无本之木。

3.1 人的要素

人的要素是快递系统最基本要素。提高快递参与者的素质，是建立一个科学、高效的快递系统的基础。通常，快递人的要素包含快递企业中作业和管理人员，而智慧快递要将人的内含向横向纵向延伸，投件方、收件方、信息与支付平台方、银行方、保险方等参与方都应包含在内。各方登陆统一的信息平台，采集快递物流的方方面面数据，利用大数据、云计算和数据模型，智能分析和决策，优化收件和派件环节，保障快件包裹的安全无误，完善服务产品线。以移动互联网、手机应用软件、GPS等技术，将快递参与方紧密互联互通，对人的行为和包裹状态进行信息化描述，砍掉原地等待等多余环节，甚至参考网络专车服务形式，让投件或收件人主动参与最后一公里物流，承担一定的收件和派件工作。智慧快递将引导更多人主动参与，为人们提供新的创新创业就业机会

3.2 资金要素

物的流动伴随着资金的运动过程，快递公司通过提供的空间、时间和形质效用来换得资金，用于企业持续发展和建设。当前加速资金回流，保障资金安全，优化资金配置，成为快递公司关注重点。解决上述问题需要快递公司在费用结算业务模式创新和转型。智慧化快递结算系统，采集和分析快递用户消费行为习惯或规律，构建方便快捷的渠道，全天候全方位提供个性化的服务。将企业管理信息系统、第三方支付平台、银行与保险信息平台与手持POS机、手机、小区智能快递柜等设备互联互通，加强企业资金流可控性、可预测性和可视化，捕捉市场细微变化，通过智能分析和判断提升财务决策能力和资金抗风险能力。

3.3 物的要素

物的要素在快递系统中指各类包裹快件。作为劳动对象，包裹和快件需要公司实时掌握其所处的状态信息和物流信息。围绕包裹智能化跟踪和调度，基于RFID、物联网等技术，企业可以尝试开发包裹GIS系统。在电子地图上用不同颜色的线表示线路的繁忙程度，直观地展示各快递节点收发货实时动态， 通过线路拥堵调度来减少爆仓和设施。运用大数据分析工具，公司实时掌握妥收率、在途率、妥投率等数据，事前、事中、事后反馈异常包裹。对于未来的用户而言，希望全程了解包裹位置状态信息同时，还想了解途中快件的温度、湿度、颠簸次数等更多信息，将测量温度、湿度和倾斜度指示标签、RFID电子标签、互联网GPS整合起来，让RFID电子标签成为快递过程的记录者和监督者，以便于追溯追偿。对于快递企业而言，透明、全面的包裹在途信息，可以预防丢包、盗包、货损货伤，快速追溯责任，对人员更好地进行绩效考评，有利于科学化管理和服务。

3.4 设施设备

快递设施设备属于劳动资料，其中，设施包括节点和线路，快递节点是指连锁营业网点、配送中心、分拨中心、物流中心等，线路有铁路、公路、水路、航路。快递设备主要包括信息采集与打印设备、网络设备、信息处理终端、自动化分拣设备、装卸搬运设备、包装设备、运输车辆、存储设备、派件设备、工具、周转材料等。“智慧”设施设备就是将设备这种死物转变为活物，让设施设备拥有一定的智慧，其标志是少人化甚至无人化。智慧化物流设施设备应具备数据感知、数据互联、规律发现、行为决策和自动执行等能力。目前，国内有多家企业建立实验室研发快递智慧化O备，将分拣机器人、配送机器人、无人机、无人驾驶车辆、智能快递柜等设备应用于智慧物流设施、智慧交通、智慧社区、智慧城市等领域，未来会出现快递节点和线路的无人化作业，从而大幅减少快递作业时间和成本，提高派件收件效率，提高包裹的安全性，为破解农村最后一公里难题提供新思路，为客户带来了便捷、高品质的快递体验。

3.5 信息与技术

如果设施设备是快递的躯体，信息与技术则是这具躯体的灵魂。智慧快递的发展离不开信息与技术的发展。目前我国信息技术得到了快速提高，为智慧快递实施提供了可能。智慧快递的信息技术来源于四个方面：（1）信息自动识别与采集，包括RFID射频识别技术、位移、压力、速度、温度及气敏传感技术等；（2）信息传递，包括互联网、4G移动通讯技术、物联网、EDI电子数据交换等；（3）信息存储，包括云存储、数据库技术等；（4）信息加工和应用，包括计算机技术、大数据、云计算、管理模型、人工智能、GPS和GIS技术等。

上述研究表明，人、资金、物、设施设备、信息、技术等要素相互依存，是不可分割的有机整体。发展智慧物流必须着眼于这些要素，正确、合理的配置和作用智慧快递发展要素，将要素间协调发展，是提高物流效率，创造优质服务的根本途径，也是智慧快递得以实现的关键。

4 发展智慧快递面临的挑战

在“互联网+”背景下，智慧快递面临哪些挑战？作者认为，主要面临三个方面，首先是技术问题，新技术在快递物流的应用正以点带面快速发展，但是有些技术商业化进程较慢或应用成本太高，制约了快递技术的升级，如RFID技术，在短时间内依然无法取代条形码；其次是信息共享问题，智慧快递高效运作有赖于多方协同、信息共享。快递企业间包裹信息共享平台由于竞争关系很难达成。虽然有菜鸟裹裹在做类似的事情，但主要服务员在淘宝或天猫购物的消费群体。另外在快递公司信息完整度、银行配合度方面问题较多。而智慧快递，将快递、卖方、买方、支付平台、银行、保险等各方打开信息壁垒，破除信息孤岛，实现物联网信息管理；再次是政策问题，国家非常重视快递业的发展，出台了一些政策，但是政策缺失或落实不到位，影响了各种商业模式的创新。快递公司按照现行的‘一照一址’将增加快递公司运营成本，如实行‘一照多址’将更有利于快递规模化发展和技术创新；最后是信息安全问题，智慧快递让人感到更便利的同时，往往个人信息面临泄露的风险。

发展快递业这一新的业态，是促消费惠民生的工程，而快递的智慧化让边这一新业态插上了双翅。快递业应全面推进“智慧+快递”，加强与电商和制造企业深度合作，促进线上线下、工厂到消费者的互动创新，发展智慧终端、机器人、智能化分拣、无人机等技术，与其他新业态同发展共进步，一并为我国经济平稳增长做出新贡献。

参考文献

[1]王嘉琦.基于智能快递柜模式的网购末端物流应用分析[J].物流技术，2015（9）：58-60.

第8篇：神经网络就业方向范文

关键词：中职机电专业；专业介绍；就业现状

一、中职机电专业专业介绍

中职机电专业又称作为机电一体化，它是指在机构得主功能、动力功能、信息处理功能和控制功能上引进电子技术，将机械装置与电子化设计及软件结合起来所构成的系统的总称。其基本特征可概括为：机电一体化是从系统的观点出发，综合运用机械技术、微电子技术、自动控制技术、计算机技术、信息技术、传感测控技术、电力电子技术、接口技术、信息变换技术以及软件编程技术等群体技术，根据系统功能目标和优化组织目标，合理配置与布局各功能单元，在多功能、高质量、高可靠性、低能耗的意义上实现特定功能价值，并使整个系统最优化的系统工程技术。由此而产生的功能系统，则成为一个机电一体化系统或机电一体化产品。

机电一体化技术是基于上述群体技术有机融合的一种综合技术，而不是机械技术、微电子技术以及其它新技术的简单组合、拼凑。这是机电一体化与机械加电气所形成的机械电气化在概念上的根本区别。

20世纪90年代后期，开始了机电一体化技术向智能化方向迈进的新阶段，机电一体化进入深入发展时期。一方面，光学、通信技术等进入了机电一体化，微细加工技术也在机电一体化中崭露头脚，出现了光机电一体化和微机电一体化等新分支；另一方面对机电一体化系统的建模设计、分析和集成方法，机电一体化的学科体系和发展趋势都进行了深入研究。同时，由于人工智能技术、神经网络技术及光纤技术等领域取得的巨大进步，为机电一体化技术开辟了发展的广阔天地。这些研究，将促使机电一体化进一步建立完整的基础和逐渐形成完整的科学体系。未来的机电一体化更加注重产品与人的关系，机电一体化的人格化有两层含义。一层是，机电一体化产品的最终使用对象是人，如何赋予机电一体化产品人的智能、情感、人性显得越来越重要，特别是对家用机器人，其高层境界就是人机一体化。另一层是模仿生物机理，研制各种机电一体化产品。 企业对高质量产品的追求，使得越来越多的企业更关注员工的质量，很多机电企业用人时，一方面考察其专业教育的背景，但更关注人的社会能力和非智力素质，善于与别人交流，正确的价值观、敬业精神、吃苦精神、纪律性、责任心、工作态度。

二、市场人才需求状况

（一）全国该专业人才需求状况

从全国的方向上看，目前技术类人才需求呈上升态势，其中机械制造类的人才需求最为突出。数据统计：电力电子、机械加工、模具设计、机电一体化、数控机床操作等技术人才需求量比去年增加了6%。尤其是汽车专业的毕业生对市场来说是供不应求。特别是临近年关，许多企业为追求经济利润而扩大生产，直接导致了技术人才的紧缺。从地区上看，近几年来华北及沿海地区对高等职业技术院校的机电专业毕业生供不应求，特别是对机电一体化和数控编程及操作人员的大量需求反映了这一趋势。

（二）行业人才需求状况

机电专业历届毕业生大多集中在机械制造、电子以及与其相关的各行业中，因此就目前收集到的资料来分析：在今年这些行业对机电一体化专业的需求率在急速上升，同时继续对数控、模具专业、汽车专业继续保持较高的需求率，以发达地区为例：数控高层次复合型人才目前在企业中所占比例仅为4.83%。尤其是专业理论知识层次较高和具备一定动手能力的高级人才更显紧缺。近年来模具企业大量采购数控设备，需要大量设计、数控编程及高层次维护的复合型人才，华东地区和华南地区对复合型数控人才的迫切需求分别占其未来需求量的24.29%和20%。以江、浙为例：今年对机电专业的技术人员的需求率较之去年增长了5%，特别是对机电一体化专业的用人率提高了8.23%，而个别企业在今年加大对企业的投资规模以及部分以机电类为主的外资企业的介入在一定程度上也是刺激了整个行业的发展。究其原因是随着信息技术飞速发展，新技术、新工艺、新设备不断产生发展机、电技术的融合交叉越来越多，以往的学科体专业和过细的专业教学已满足不了现实的需要。

（三）岗位人才需求状况

在综合沿海地区以及本省的机电行业的发展的信息我们发现用人单位急需以下岗位人才：机电产品的制造加工，人员需求增长16.4%；机电产品的组装、调试，人员需求增长12.8%；机电设备的操作、维护，人员需求增长6.4%；机电产品的销售、技术服务、检验与管理，人员需求增长5.2%；自动化生产线的调试维护等，人员需求增长9.3%；生产现场工艺技术人员，人员需求增长5%；数控机床的操作、编程、维护维修人才，人员需求增长11.3%；模具工艺设计，人员需求增长15.4%；汽车维修技术，人员需求增长12.3%；汽车销售与保险，人员需求增长8.5%。

上述岗位在原有传统行业中融进了高新技术。有些机电产品和大型生产线应用了微机、软件、PLC，微电子、激光技术，并采用各种新型的传感器来检测和控制，其产品的制造手段也不断更新，如激光加工、数控加工等等。

三、中职机电专业就业形势分析

机电一体化专业从事的职业岗位（群）有机械设计制造、电工电子、计算机网络、机电一体化控制等方面，机电产品性能及机电设备安装、调试、运行、检测与使用维修方面，机电一体化产品的设计开发、制造及设备控制、生产组织管理，可承担电子、机械、信息、及其交叉领域中的相关技术工作。稳定而熟练的操作工是完成生产任务的基本保障，而要使产品在生产过程中具有高质量，设备维护人员又是重要的一方面，具有更熟练的操作技能或更宽的知识面或有复合技能的人更会受到企业的欢迎。市场调研发现机电一体化专业是一个宽口径专业，适应范围很广，学生在校期间除学习各种机械、电工电子、计算机技术、控制技术、检测传感等理论知识外，还将参加各种技能培训和国家职业资格证书考试，充分体现重视技能培养的特点。学生毕业后主要面向珠江三角洲各企业、公司，从事加工制造业，家电生产和售后服务，数控加工机床设备使用维护，物业自动化管理系统，机电产品设计、生产、改造、技术支持，以及机电设备的安装、调试、维护、销售、经营管理等等。

我专业近几年的就业态势良好，就业率高而且就业质量较高，毕业生深受用人单位的欢迎和好评。目前，我专业已毕业的学生，主要在分布在安徽本省以及江浙一代以及深圳、广州等发达城市。他们分别在不同的岗位上努力工作，深受公司领导的好评。截止目前，我专业2007届毕业生意向就业率已经达到75%以上，个别专业如汽车专业的就业率已经超过87%。根据以上所掌握的情况结合我专业学生的基本素质，我专业学生无论在基础课程的学习上还是课程以外的实习上都具备了满足人才市场基本需求的能力。比如：以单纯机械类专业为主的数控专业，从目前的情况来看，市场对数控加工人才需求主要集中在四大方面：经济效益较好的军工企业、国家重大装备制造企业、沿海模具制造企业和汽车零部件制造企业、大量个体、私营和合资企业、外资企业工厂类人员、机械类人员，分别占岗位总数的14%、10%。大专以上（含大专）学历的占需求量的69%。因此我专业把学生的的能力培养放在第一位，使机类专业的学生既能进行程序设计又能精确加工、准确操作，再经过半年的实习，接触到先进的设备，使学生能力得到全面的提升，更适合大多企业的发展要求，为学生就业奠定良好基础。

在以电类为主的专业中，机电一体化专业较之其他专业在选择就业岗位的面积上要更加的广阔，加上某些岗位人才的奇缺，特别是一些经济发达地区对机电一体化专业的高职毕业生实际需求是巨大的，因此在培养这个专业学生的时候我专业的侧重点就放在了如何突出机电一体化专业作为电气、自动化、机械制造等专业的补充与延伸这一优势上，使这些学生的能力也从单纯的电类知识扩展到了与机械知识的共融，能更好地适应用人单位的需求。以汽车维修为主的专业，在社会当中的就业前景更是一片晴空，加上岗位上需要的综合素质的专业人才更是短缺，因此我们专业在对本专业学生培养中，加强学生的各方面能力的培养，使其能够适应社会，适应岗位的需求。

总之，我专业各专业的就业形势都比较乐观。人才需求量很大，学校的培养也比较到位。只要学生能够摆正心态，从一线脚踏实地的做起，发展空间是很大的。

参考文献

[1] 马洪喜.试论我国机电一体化技术的发展现状和趋势[J].科技资讯，2012（02）.

[2] 王全喜.煤矿机械中机电一体化设计应用[J].中国新技术新产品，2012（04）.

[3] 周俊丽.煤矿机电一体化技术应用及发展研究[J].中国新技术新产品，2012（07）.

[4] 芦景英.关于机电一体化技术在煤矿机械中的应用探究[J].科技创新导报，2012（30）.

[5] 宋利强.谈谈机电一体化技术[J].中国新技术新产品，2012（23）.

[6] 张锐.刍议机电一体化技术在综合采煤设备中的应用[J].中国新技术新产品，2011（08）.

[7] 张宇驰.机电一体化技术在煤矿机械中的应用探讨[J].科技创新导报，2011（20）.

第9篇：神经网络就业方向范文

【关键词】自动控制；工业生产；应用；分析

经历了三次工业之后，全球工业技术得到了飞速发展。从相关部门统计的数据可知：2015年我国GDP增长率超过6.9%，由于受全球经济低迷影响严重，我国工业产值较去年增长6.1%，总利润约为5.5万亿元，但其经济总量仍然在三大产业中牢牢占据第一位置。虽然在国家政策等扶持下第三产业的发展势头迅猛，但第二产业在支撑国家基础稳固中的作用短期内不会改变。而且积极融入自动控制机技术已成为提高工业生产水平的主要途径。

1自动控制技术的介绍

自动控制技术的本质是指在无人参与的情况下利用外加的设备是生产过程在某几个工作状态下按照特定程序自动运行，它是相对于人工控制概念而言的。自动控制技术可以将人工从复杂、危险、劳动强度大的工作环境中解放出来，在提高工作效率的同时降低企业用工成本。在第二次世界大战中，欧美各国为了增加工业产量大力发展自动化技术，战后已经形成了较为完整的理论体系，即以传递函数为基础的经典控制理论，主要以单输入-单输出为主，具有可靠性强、准确度高等特点。自动化技术的不断发展及在工业领域的应用，已显示了巨大的经济效益。美国科学院的调查报告显示：通过对10家大型汽车、家电、材料加工等公司的统计分析，大致估算出应用先进的自动控制技术可取得如表1的一些显著效益。

2自动控制技术在当前工业生产中的具体应用

自动控制技术的核心是计算机技术，综合了模糊控制技术、神经网络技术、单片机技术等。自动控制技术在运行中可不受外界环境影响，因此精确度更容易保证，对企业管理也非常有利。当前我国人工成本急剧上升，再加上受全球经济低迷影响，很多代工厂已逐步流水线迁移至东南亚各国，而想要在国内继续立足必然要进行现代化改造，而增强流水线的自动化水平成为了重要一项内容。下面介绍一下目前自动控制技术在纺织业、大型器械制造业、汽车发动机检测等方面的具体应用。

2.1自动控制技术在纺织业中的应用

作为劳动密集型行业的典型代表，纺织业历来是我国赚取外汇、解决人口就业的重要产业之一。在2015年，我国纺织品总产值超过9万亿人民币，其中出口额将达到270亿美元，占到全球出口总额的60%以上。目前，自动控制技术在纺织机械中得到了广泛应用，例如在传统梳棉机中，加工棉条的质量会因机器吸入的风量和风压不同而受到影响，加入自动控制技术后，可以对相关参数进行及时调整和优化，以此显著提高梳理质量；在传统工序中，纺织品质检主要由人工完成，因此很多小瑕疵难以被发现，这就会影响纺织品的总体质量。而通过引入数字图像及计算机自动控制技术，便可以实现纺织物的自动检测，可以自由设定检测精度范围，其检测效率也是人工无法相比的。

2.2自动控制技术在大型器械制造业中的应用

当前液压传动在大型机械中被广泛应用，这也是我国当前的制造业短板。众所周知，全球最好的大型机械制造商多来自于德国，而德国工厂的自动化应用水平也是全球最高的。例如在液压传动结构中，我国的自动化技术最多达到德国的70%，而且在密封性、结合度等方面还存在差距。通过应用计算机自动控制技术，液压传动或其他机械结构在运动时会根据载荷的大小进行自动“变频”，这样就能降低能耗，节约燃料。此外，自动控制系统还可以随时对油压、流量、温度等参数进行监测，并根据机械运行状态进行调整。计算机技术的引入也对提高机床精度有着巨大意义，这也为提高大型器械制造水平创造了条件。

2.3自动控制技术在汽车发动机检测中的应用

汽车发动机是反映本国工业水平的代表，而积极引入自动控制技术也是必然的选择。借助传感器、控制器等组件，可以自动完成数据的收集和分析，并可以随时调节测试参数。主要工序如下：（1）在安装前测试人员对传感器、控制器进行校对，保证精确度；（2）将其安设在固定位置，并通过数据线与自动控制系统连接；（3）打开发动机和仪器，之后数据就会被自动记录整理。整个过程简单快捷，测试的自动化程度和精度都很高。因而在各大汽车生产企业中被广泛采用。自动控制技术是目前推动全球工业向着高精度、低成本、集成化方向发展的重要因素。不可否认，大规模自动控制技术的应用会导致很多工人下岗，但同时这项技术会对专业技术人员有更多的需求，因此这也在一定程度上激发了工人的学习热情，从一个单纯的体力工积极向技术工转变这也对提高企业竞争力有着不容忽视的影响。

3结语

自动控制技术是计算机时展的重要产物，它需要强大的综合国力和科技能力作为后盾，而这也是我国工业奋起发展的目标。目前，自动控制技术几乎遍布于所有制造类企业中，而大部分相关硬件、软件、系统等产自欧美等国。因此，培养和引进技术型人才已经成为提高我国工业生产水平的唯一途径。

参考文献

[1]张锡忠.浅析机电自动控制技术的应用[J].机电信息,2012,(01):10-13.

[2]刘晓琳.机电自动控制技术的应用研究[J].企业导报,2014,(08):35-38.

[3]刘红格.水厂加氯系统中自动控制技术的应用[J].科技展望,2014,(11):20-24.

[4]周萍.计算机自动控制技术在工业生产现场的应用[J].中国市场,2010,(09):20-23.