2021-4-13 | 经济管理论文
1人工神经网络的生物学基础
人工神经网络直接受神经生理学和生物解剖学研究的启发。一个简单的神经细胞通常称之为神经元，细胞的胞体是一球形，由胞体延伸出来的主要管状信号传输神经纤维称为轴突，胞体上其他又细又短的纤维称为树突，整个神经细胞—胞体、轴突和树突—都包含在细胞膜内。胞体和树突接受来自其他神经元的信息，在轴突的终端附近，通常分成许多分支，称为突触区域。突触将一个神经元的信息传给其他神经细胞。信息从突触前细胞神经元传到突触后神经元。信息通过突触的传递称为化学传递，因其利用化学物质的扩散来完成信息的传递。神经元有许多不同的种类，具有相似或相关功能的神经元通常相互连接。紧密连接的神经元通常在神经系统中聚集在一起(它们具有明显的解剖学特征)，其主要原因是短突触更有效：它容易生成，所费材料少，占据更小的空间，且传递信息快。这一结构的形成原理可用于城市规划、网络建没和研究各种自然现象的自组织行为。自组织特征映射算法便是基于这一结构的形成原理而设计的。大脑大致包含了数百个这样的细胞聚合块，它们的形状多为球形和盘状。短的连接出现在同一结构中，结构和结构之间由大量长神经纤维形成的束来连接，球或盘的顺序连接称为通道。大脑便通过这些以复杂方式连接起来的神经元形成的网络，处理各式各样的从外部世界输入的信息。由于现代计算技术的发展，人们对于外部世界的表示通常用一个数字向量来表示，这一表示使得人类在自然科学的诸多领域获得了巨大的成功。大脑是利用神经网络表示外部世界刺激，神经网络亦可用一组向量表示外部事件的刺激，但其计算方式却与现行的数字计算机的运算方式大相径庭。
2人工神经网络的基本功能
（1）联想记忆。人工神经网络的设计使其具有分布存储信息和并行计算的功能，所以它能对输入其中的信息和输入的模式有联想记忆的能力。
（2）非线性映射。在大多数的现实的设计中，大多数的系统的输入和输出之前不能建立线性的关系，导致不能在这种类型的系统上建立相关的熟悉模型。而设计合理的人工神经网络可以十分精准的逼近非线性映射，利用它的这一优良的能力，可以建立多维非线性函数的通用数学模型，可以应用于几乎所有的领域。
（3）分类与识别。人工神经网络对输入其中的样本具有分类与识别，能力十分强大和精准，区别于传统分类方法只能局限于同类相聚、异类分离的识别与分类问题，神经网络对非线性曲面的逼近一类问题也有很强的解决能力。
（4）知识处理。人工神经网络获取知识的路径与我们人类相同，也是通过对输入和输出的信息分析进而发现规律从而获得相关知识，并进一步在神经网络中储存。神经网络的另外一大优势，就是可以缺少先验知识的条件下，自动通过从输入的数据中抽取特征，发现规律，并构建成适合于表达的规律。
3人工神经网络在经济管理中的应用领域
（1）信贷分析.对于这类型的，信用评估的机构要有特异性的，基于不同申请公司的各自不同的特点，总结出信用判断的条件，即使是这样的复杂，判断失误的机率也是较大的，最终的后果是给信贷机构带来经济和信誉上的损失。而利用计算机科学技术的成果即人工神经网络的评价系统，由于神经网络评价系统的机理是：将需要贷款公司填写的申请表中的关键信息编码为向量输入系统，输出的是公司的实际的信用情况的客观评价，同时还要输入上千例的历史数据对网络进行校正，以提高准确率。这样一方面可给出较为准确和客观的评价结果，另一方面可以避免从事信贷分析的人的主观性造成的错误。正是基于人工神经网络的评价系统的种种优势，故其在在金融风险分析领域应用十分广泛。
（2）市场预测。预测是为决策服务，是为了提高管理水平减少决策盲目性，降低风险。应用人工神经网络进行市场预测的一个实例是期货市场的神经网络预测。它是根据某期货市场每月平均期货价格、价格不定性和市场心理指标量等因素，建立较为准确可靠的市场模型。该模型的训练数据覆盖了3年时间，它不仅能判断价格的未来走势，而且能在走势持续一段时间后预测到价格的反转。神经网络市场预测在股票走势预测中也有广泛应用。
总之，在新时代信息化要以电子化为基础，最终以知识化为升华。电子化和信息化构成了知识经济发展的全过程。现代的经济管理中的数据处理与传统经济有许多不同点，这些信息的处理可以统一在由计算机信息系统支持的人工神经网络平台上。
本文作者：刘骄阳 单位：四川大学