神经网络技术全文(5篇)

摘要：随着计算机网络、信息技术、自动化技术的进步，极大的改变了我们的生活。人工神经网络技术是一种全新的控制技术，通过互联网进行动态模拟，从而建立一种新的控制互联网的系统。经过十几年的发展，人工神经网络技术研究取得了巨大的进步，已经广泛应用在社会各个领域，使现代计算机中的难题得到了解决。本文主要从人工神经网络技术的概念出发，探讨了它在现代社会领域的具体应用。

【关键词】人工神经网络 信息技术 发展趋势

人工神经网络技术在处理实际问题主要包括两个过程，一个是学习训练过程，另外一个是记忆联想过程。近年来随着人工网络技术的发展，人工神经网络技术在信号处理、图像处理、智能识别等领域已经取得了巨大的改变，为人们研究各类科学问题提供了一种新的方法和手段，使人们在交通运输、人工智能、军事、信息领域的工作更加便捷，近年来随着AI的发展，人工神经网络技术得到了快速的发展阶段。

1人工神经网络技术

人工神经网络技术也称ANN，是随着上个世纪八十年代人工智能发展兴起的一个研究热点，它的主要工作原理对人脑神经网络进行抽象处理，并仿造人脑神经网络建立简单的模型，按照不同的连接方式组成一个完整的网络，因此学术界也直接将它成为神经网络。神经网络其实就是一种运算模型，它是通过大量的节点——神经元连接起来的，其中不同的节点所代表的输出函数也不同，也就是所谓的激励函数；当有两个节点连接起来时称之为通过该连接信号的加权值，也称为权重，这就相当人脑神经网络记忆。人工神经网络技术是采用并行分布式系统，这种工作机理与传统的信息处理技术和人工智能技术完全不同，是一种全新的技术，它克服了传统基于逻辑符号的人工智能处理非结构信息化和直觉方面的缺陷，具有实时学习、自适应性和自组织性等特点。

2人工神经网络技术应用分析

随着人工神经网络技术的发展，它在模式识别、知识工程、信号处理、专家系统、机器人控制等方面的应用较广。

［摘要］波动率是对特定证券或市场指数收益分散度的统计量度，可以通过使用证券或市场指数收益率之间的标准偏差或方差来衡量。通常，波动率越高，风险越高。文章运用神经网络模型对美国标普500指数2016年的波动率进行了预测，并得到了优于传统模型的预测结果。

［关键词］神经网络技术;标普500指数;波动率;预测

波动率是对特定证券或市场指数的收益分散度的统计量度，可以通过使用证券或市场指数收益率之间的标准偏差或方差来衡量。通常，波动率越高，风险越高。用来计算波动率的传统方法包括Black－Scholes模型和GARCH族模型。这些传统方法难以捕捉金融市场时间序列数据等数据集的不连续性，非线性和高度复杂性。随着计算机科学的发展，人工神经网络等机器学习技术提供了足够的学习能力，更有可能捕捉到金融市场中复杂的非线性模型。该技术已经在金融预测研究中取得了一些成果。Baba和Kozaki(1992)开发了一个神经网络系统用于预测日本股市的价格，并将改进BP算法与随机优化方法相结合的混合算法用于神经网络参数的训练。

1建模

本文使用神经网络技术建立了一个可以预测标普500指数波动率的模型。考虑到较长时间的交易包含了更多的信息以及实证研究的需要，本文选取的样本范围从2005年1月到2016年12月。为了比较不同模型的预测精度，以均方误差(MSE)作为评价标准，即预测波动率与实际波动率之间的偏差平方的平均值。反向传播(BP)算法也称为误差反向传播算法，是人工神经网络中的监督学习算法。BP神经网络算法理论上可以近似于任何函数。其基本结构由非线性变元组成，具有较强的非线性映射能力。而且，网络层数、神经元数量、网络学习系数可根据具体情况进行设置，灵活性大。输入变量的选择是一个建模决策，可以大大影响网络性能。本文的变量选择思路如下:波动率有聚集现象，可以证明波动存在自相关，所以历史波动率可以作为输入变量来预测t+1的波动率。Boller-slev(2011)从几个宏观金融变量(市场波动率本身和市场的市盈率等)中发现了波动率风险溢价的显著影响。因此，市盈率将被用作预测t+1波动率的输入变量。Fama和French(1988)发现，股票价格的一个缓慢的均值回归的趋势往往会导致回报的负相关性。Darrat和Zhong(2003)根据顺序信息得到假设，发现了道琼斯指数中的股票交易量和波动率之间存在显著的关系。基于上述原因，2005年至2015年标普500指数的历史波动率(滞后项)、市盈率、30日均价、交易量和一些基本信息(包括日收益率和收盘价)被选择作为输入变量。从这些数据中学习训练之后，BP神经网络将用于预测2016年标普500指数的波动率。我们使用MATLAB来建立这个BP神经网络。将2736个样本随机分为3组:有70%的样本用于训练网络。这些样本在训练期间提交给网络。然后根据误差对神经网络进行调整以优化自身。有15%的样本用于验证并停止训练。有15%的样本用于测试，提供了训练期间和训练后的网络性能的独立测量。这种方法被称为交叉验证，这是一种模型验证技术，用于评估统计分析结果和模型的过拟合程度。对于网络的层数，很多学者做了理论研究。Lippmann(1987)提出具有两个隐层的神经网络可以解决任何形式的分类问题。之后，Hetcht－Nielsen(1989)从理论上证明，任何闭区间的连续函数都可以用一个带有隐含层的BP网络来逼近。该理论可以作为BP神经网络结构设计的基本原则。实际上，增加层数的目的是找到输入、输出变量之间的关系，以减少误差，提高学习的准确性;另外，层数增加使得网络结构更加复杂，从而增加了网络训练时间。因此，通常的做法是通过设置隐藏的神经元的数量来调整误差。隐藏层神经元的数量对解决问题有很大的影响。有些书籍和文章提供了选择神经网络结构的“经验法则”。例如，Blum(1992)提供的经验法则是隐藏层的大小应该在输入层和输出层之间。Berry和Linoff(1997)给出的另一个经验法则是，它不能超过输入层的两倍。王小川等人(2013)提出了以下公式来帮助选择隐藏神经元的数量:Nhid＜Nin－1Nhid＜Nin+N槡out+a(0＜a＜10)Nhid=log2Nin我们测试了具有不同数目隐藏层的神经网络，从3到10。样本内的测试结果表明，有4个神经元的神经网络具有最好的结果。而通过对样本外数据即2016年标普500指数波动率的验证可以发现，4神经元网络在MSE和R评估标准中优于其他模型，这进一步证实了本文的实验结果。

2预测结果分析

使用BP神经网络进行波动率预测得到的均方误差(MSE)为4.291E－5，远小于同期数据计算得到的隐含波动率和GARCH模型计算得到的波动率的均方误差。将其与已实现的波动率进行比较可以发现，即使市场出现一些突然的变化或冲击，神经网络的波动率仍然接近实现的波动率，这表明神经网络在t+1波动率预测方面具有优越性。但是，这项研究还有一些局限性可以进一步改进。首先，本研究的波动率预测是基于每日数据来预测t+1的波动率。神经网络模型在不同时期的波动率预测中是否存在优势还有待研究。其次，需要优化神经网络的输入变量。在这项研究中，选择市盈率、交易量、历史波动率、30天平均价格，收盘价格和每日收益率作为输入变量。事实上，还有很多其他的与市场波动有关的变量，比如投资者情绪，利率变化等，所以输入变量的优化可以提高神经网络的预测能力。最后，本研究的对象是2005年至2016年标普500指数的数据，因此，其他市场或其他时间的波动率还有待进一步研究。但可以预见，不同市场的情况会有很大的不同，甚至根本不同。如果标的资产流动性差或交易量过小，神经网络模型很难获得足够的数据进行训练。它的预测能力可能会被严重降低。

1神经网络损伤诊断的两级识别策略

基神经于网络判别指标过滤方法的两级识别策略，具有物理意义清晰，定量、定性的特点。应用于结构的损伤诊断，可以有效解决结构不适定性、非线性带来的评估误差及精度问题。

1.1自适应神经网络(Auto2associateNeuralNetwork)

自适应神经网络方法基于无损伤结构在正常服役条件下的实测响应数据（某个动力特性参数、或多个动力特性参数）作为训练对象（人工神经网络的输入和输出数据X、Y），依次构造一个自相关的神经网络Net=T(X→Y)。训练完成后，循环迭代输入数据X进入已训练的神经网络Net，获得输出数据Yn。通过选取合适的残差判断函数，通过对比数据Y和网络输出数据Yn的差值向量,采用某种距离测度函数加以测量形成健康结构的判别指标Vi。当结构发生损伤，实测响应数据Xd被作为输入数据通过已经训练的神经网络Net，由输入数据Xd和输出数据Yd可以计算得到的新的判别指标Vd，并与Vi相比较计算差值构建损伤指标Di来判定损伤。当Di大于既定残差函数时，即判定结构已经发生损伤。

1.2概率神经网络(ProbabilisticNeuralNetwork,PNN)

自适应神经网络方法构建自相关网络Net，将实测响应信息迭代计算Di，可以定性判定是否存在损伤，在损伤确定的条件下，可通过概率神经网络PNN判定损伤的位置、类型。PNN是通过具有无参估计量的已知数据集的概率密度函数来实现贝叶斯决策，将其加在人工神经网络框架中,接着进行判别未知数据最大可能属于哪个已知数集，构建一个包含损伤类别θ1、θ2….θq…θn集合,基于p维试验向量X的贝叶斯决策d(X)为d（X）∈θq(hqlqfq（X）)>hklkfk（X），k≠q

（1）hj———分类指标θj的先验概率。lj———与错误分类d(X)埸θj的相关损失。fj(X)———采用多变量高斯(Gauss)分布函数的概率密度函数：fq（X）∈1nq(2π)p/2σpnqi=1Σexp-（X-Xai)T（X-Xai)2σ222

摘要：从阐述中国食品安全监管模式经历的几个重要时期着手，分析了当前中国食品安全监管存在的不足，指出应借鉴美国等发达国家较为成熟的监管策略，将大数据相关技术应用于食品安全监管中，使数据信息更具时效性和公开性；提出了将BP神经网络运用于食品检测数据分析中，实现预测某类食品在之后多个监管周期内的风险系数，提高对食品安全事故的预警能力。

关键词：大数据；BP神经网络；食品安全；监管

近年来中国的食品行业运行状况得到了空前发展。2019年上半年，全国规模以上食品企业工业增加值保持稳定增长，其中农副食品加工业累计同比增长4．7％，食品制造业累计同比增长5．5％；全国规模以上食品工业企业营业收入39311．4亿元，同比增长5．0％；利润总额2710．1亿元，同比增长10．0％。在经济效益增长的同时，存在的食品安全问题也逐渐凸显，受到了公众的广泛关注，国家对于食品安全的监管也愈发深入［1］。中国对于食品安全问题的监管一直处于不断发展阶段，近几十年来从监管模式上也有了一定的革新和突破。但是在如今大数据时代背景下，食品信息数据越来越庞大，也越来越复杂，有必要顺应时代、结合新型技术对传统的食品安全监管模式进行优化［2］。对于由不同地区、机构采集到的食品信息数据，如何进行系统化的汇总和整理，并从数据中发现潜在的安全隐患问题，及时向公众预警已非常迫切。目前，在中国乳制品质量安全评价中已应用了BP神经网络评价模型，通过训练设置相应的参数，更客观地反映中国乳制品质量的实际情况［3］。而通过数据挖掘和神经网络对数据进行整理和分析，进一步实现信息共享，发挥计算机的高速运算能力和信息处理能力，对于食品安全的监管来说是一个新的突破。因此，文章拟对大数据环境下的食品安全监管问题进行分析，旨在为推进中国大数据食品安全监管模式的理论完善及实践应用提供依据。

1食品安全监管

1．1传统食品安全监管模式

目前对食品安全监管最确切的定义是一项国家政府等职能部门对食品生产、加工、流通企业的食品安全进行监督和管理的干预控制活动，包括对食品生产加工及流通环节的日常监管、食品质量安全市场准入制度的规范管理，以及对食品生产质量不达标等违法行为的查处［4］。随着时代的变迁，食品安全问题也在不断更新和演变，中国在食品安全的监管方面也经历了几个典型时期。由图1可知，中国的食品安全监管经历了从无到有、从单一部门到多部门再到单一部门的演变。20世纪90年代，中国进入了多部门同时监管食品安全的“九龙治水”时期，此时的监管模式较为混乱；2009—2013年，新增了国务院食品安全委员会，被称为“九加一”时期；2013—2018年，食品安全监管的主要机构确定为国家食品药品监督管理总局，与之前相比监管力度更强；2018年3月之后，市场监督管理局正式成立并由其负责食品安全的监管，消除了以往监管模式中各个环节存在壁垒的问题。虽然中国食品安全监管模式经过不断的完善，在一定程度上控制了中国食品安全事故的发生状况，但并未从根本上有效解决食品安全问题。尤其是在信息化的大数据时代，食品安全相关的社会主体数量大、分布广，食品安全信息碎片化，这也给传统的监管模式带来了巨大的困难。目前中国食品安全的监管主要依靠政府部门来完成，存在监管手段传统单一的问题，通常是采取人工监管和以罚代管的手段，并且人工监管成本高、监管效率低。

1．2大数据下的食品安全监管

在社会的不断发展过程中，计算机网络等发展迅速，且在实际的工作和生活中得到广泛的应用，网络技术给人们带来了较大的生活便利，但是也带来了较大的网络安全风险，所以在计算机技术发展的过程中，计算机网络安全受到的风险越来越大。当前你造成网络安全受到威胁的因素有很多，例如漏洞、病毒等等，为了保证计算机网络的安全，需要对其网络安全进行评价，神经网络是现阶段评估计算机网络安全的一种主要方法，为确保计算机网络安全性，本研究基于神经互联网在计算机网络安全评价仿真模型中的应用等相关的内容进行分析。

1神经网络与计算机网络安全评价分析

随着科学技术的发展，当前计算机技术和网络技术被广泛地应用，而计算机网络安全评价对计算机网络管理有重要的作用。而信息化技术的不断推广和应用，以及信息技术在各个领域中的应用，使得互联网、计算机得到普及，并使得人们的生活方式和工作方式发生变化。但是在当前的社会发展中，计算机互联网等的广泛应用，为人们带来便利的同时，也为人们带来了网络安全风险，而影响计算机安全的因素有很多，为了更好地促进计算机和互联网的发生，需要对计算机网络安全进行评价，而对计算机网络安全评价的方法，最为广泛的为神经网络。神经网络技术的产生，其主要是针对人脑信息处理方式进行研究，利用数学知识，对生物神经特性进行揭示。将其应用在计算机网络安全性的评价中，神经网络可以充分的发挥其作用，准确地对计算机网络安全进行评价，确定计算机网络安全隐患的位置和来源等。随着信息技术的发展，以及科技水平的提升，神经网络技术不断的扩展，不断的深入，其在计算机网络安全中的应用，有重要的意义和作用，为此受到人们的重视。神经网络属于智能系统技术，在其研究和发展，模拟动物的神经系统，实现对接收到的信息进行处理和分析，并通过神经网络系统，构建各种模型，将神经网络中的各个节点之间的关系模型模拟。同时在神经网络系统中，还具有自动识别、自学等功能，可以在对接收的信息完成分析处理之后，自动的在之后的工作中进行应用。除此之外，神经网络还具有储存功能、自我排忧功能等等，可以帮助使用者迅速地找到解决的方案。计算机网络等技术在使用的过程中，存在着较大的网络安全隐患和风险，为了确保证计算机、互联网使用安全，必须通过互联网安全评价系统或技术，对计算机网络的安全等级和存在的风险隐患等进行评价，神经网络就是计算机网络安全评价中最常使用的方法之一。通过神经网络建立计算机网络安全评价体系以及模型，实现对其进行的评价。

2计算机网络安全评价体系的建立原则以及安全评价原理

2.1计算机网络安全评价体系的建立原则

在计算机技术、网络技术应用的过程中，运行的安全性起着关键性的作用，为了保证计算机网络运行的安全性，需要对其安全进行监测和分析，准确、及时的反馈出计算机网络的运行状态，便于技术人员对计算机网络运行产生的问题作出正确及时的判断。建立计算机网络安全评价体系，是计算机网络安全评价的一个保障，其需要遵守一定的原则，这些原则主要有：第一，准确性。在计算机网络安全评价体系建立的过程中，保证安全评价体系具有准确性，进而保证其可以准确、真实地将计算机网络安全评价信息呈现出来。第二，简要性。计算机网络系统本身具有复杂性，为其增加了计算机网络安全防护的难度，也增加了计算机网络安全风险，在实际的工作中，提高计算机网络的工作效率和工作质量，需要保证计算机网络安全评价指标和体系具有象征性和代表性，可以保证评价结果准确可靠，同时将其工作量减少。第三，完备性。在神经网络对计算机网络的安全性进行评价的过程中，建立的安全评价体系，需要保证其各项监测指标的完备，保证安全评价体系的各项指标，对计算机网络的各种运行行为都有反应，进而保证计算机网络安全评价存在可靠性与真实性。在计算机网络安全评价期间，可以科学、有效地进行相关的评价和选择。第四，独立性。计算机网络本身是一个复杂的系统，在对其进行安全评价的过程中，需要保证各项指标的独立性，减少重复选择，进而有效的控制安全评价的工作量。为了保证安全评价的真实性和工作效率，需要选择具有独立性和代表性的评价指标进行检测，最大限度地降低各个指标之间的关联，准确、客观地将计算机网络系统的运行状态表现出来。在计算机网络的安全评价中，神经网络发挥着重要的作用，其较强的适应性为计算机网络安全评价提供了保障，所以通过神经网络技术，创建计算机互联网安全评价机制与仿真模型，从而评估计算机网络安全性。

2.2评价原理