神经网络的发展和现状

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人工神经网络(Artificial Neural Networks, ANN)是模拟生物神经网络进行信息处理的一种数学模型。它以对大脑的生理探讨成果为基础,其目的在于模拟大脑的某些机理和机制,实现一些特定的功能。目前,人工神经网络已应用于很多领域,如语言识别,图像识别与理解,计算机视觉,智能机器人故障检测,实时语言翻译,企业管理,市场分析,决策优化,物资调运,自适应控制,专家系统,智能接口,神经生物学,心理学和认知科学探讨等。
  近年来,神经网络在金融市场的巨大应用潜能越来越多的被探讨者发现,已经渗透到股票价格预测,金融衍生工具定价,信用风险预测,财务风险预测等多个细分的领域。
  关于神经元功能的最初探讨—生物神经元—出现在20世纪30年代和40年代,比数字计算机产生的历史还早。1940年代,耶鲁大学的神经生理学家WarrenMcCulloch和逻辑学家Walter Pitts设计了一个简单的模型,解释生物神经元如何工作,攥写并出版了题为“神经活动内在的逻辑运算法”的韵文。尽管他们关注的目标是理解大脑解剖结构,最后的结果却是:该模型给人工智能领域提供了某种灵感,并且最终提供了一种解决神经生物学以外的特定问题的新方法。
  在20世纪50年代,当数字计算机开始出现时,以McCulloch和Pitts的工作为基础,计算机科学家设计出了被称为感知器的模型。但作为解决问题的普通方法,其结果却令人失望。早期神经网络应用受限的一个原因是,在那个年代,功能最强的计算机也比不上今天廉价的台式机。另外,1968年SeymourPapert 和MarvinMinsky所揭示的,这些网络有理论缺陷。1982年,加州工学院的JohnHopfield 发明了反向传播(Hopfield 模型),Hopfield 网络是一个互连的非线性动力学网络,他解决问题的方法是一种反复运算的动态过程,这是符号逻辑处理方法所不具备的性质。这种避开较早方法的理论缺陷的神经网络训练方法。
  这一拓展引发了神经网络探讨的复兴。此后,探讨被用于既解决造作行问题(例如探测欺诈信用卡交易的发生,识别支票上所写金额),又解决数据挖掘面临的挑战。因此,20 世纪 80 年代以后,神经网络系统理论进入了拓展的黄金期。
  目前,神经网络系统理论与技术的拓展大体分以下3个方面进行。
  硬件技术方面,一些发达国家,如美国和日本均实现了规模超多1000个神经元的网络系统,这样的系统具有较高的运算速度,而且已经在股票数据分析中得到了应用。另外,为了克服电子线路交叉极限问题,很多国家都在探讨电子元件之外的神经网络系统,如光电子元件和生物元件等。
  在神经网络系统理论的探讨方面,主要的进展有 Boltzmann 机理论的探讨,细胞网络的提出和性能指标的分析等。
  在神经网络系统的应用探讨主要集中在模型识别(语音和图像识别),经济管理和优化控制等方面,它和数学,统计中的多个学习有着密切的联系,如线性和非线性规划问题,数值逼近,统计计算等。另外,在其他信息处理问题中也有很多应用,如数据压缩,编码,密码和故事分析等领域。应用内容十分丰富。
  在中国大陆,特别处理是公司被管理部门给予的一种运用不良的警告,在一定程度上反映了企业的财务困境。自1998年3月16日起,我国证券市场开始推行特别处理(Special Treatment, ST)制度。根据中国证监会《关于上市公司状况异常期间的股票特别处理方式的通知》,“特别处理”的内容包括:于特别处理的股票前加“ST”标记:公司股票每日涨跌幅限制为 5%,指定报刊应另设专栏刊登ST股票的每日行情。
  鉴于国内的上述政策原因,我国学者在探讨财务风险困境时,把特殊处理作为衡量企业财务困境的标准之一。由此可见,我国学者以公司连续两年亏损作为界定财务困境的标志。

[正文图表略.]
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