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神經矩陣醫療的股票趨勢分析

發布時間:2024-07-02 14:49:51

A. 什麼是BI

商業智能的意思。
商業智能(BusinessIntelligence,簡稱:BI),又稱商業智慧或商務智能,指用現代數據倉庫技術、線上分析處理技術、數據挖掘和數據展現技術進行數據分析以實現商業價值。
商業智能的概念在1996年最早由加特納集團提出,加特納集團將商業智能定義為:商業智能描述了一系列的概念和方法,通過應用基於事實的支持系統來輔助商業決策的制定。
商業智能技術提供使企業迅速分析數據的技術和方法,包括收集、管理和分析數據,將這些數據轉化為有用的信息,然後分發到企業各處。

B. 什麼是BP神經網路

誤差反向傳播(Error Back Propagation, BP)演算法
1、BP演算法的基本思想是,學習過程由信號的正向傳播與誤差的反向傳播兩個過程組成。
1)正向傳播:輸入樣本->輸入層->各隱層(處理)->輸出層
注1:若輸出層實際輸出與期望輸出(教師信號)不符,則轉入2)(誤差反向傳播過程)
2)誤差反向傳播:輸出誤差(某種形式)->隱層(逐層)->輸入層
其主要目的是通過將輸出誤差反傳,將誤差分攤給各層所有單元,從而獲得各層單元的誤差信號,進而修正各單元的權值(其過程,是一個權值調整的過程)。
注2:權值調整的過程,也就是網路的學習訓練過程(學習也就是這么的由來,權值調整)。
2、BP演算法實現步驟(軟體):
1)初始化
2)輸入訓練樣本對,計算各層輸出
3)計算網路輸出誤差
4)計算各層誤差信號
5)調整各層權值
6)檢查網路總誤差是否達到精度要求
滿足,則訓練結束;不滿足,則返回步驟2)
3、多層感知器(基於BP演算法)的主要能力:
1)非線性映射:足夠多樣本->學習訓練
能學習和存儲大量輸入-輸出模式映射關系。只要能提供足夠多的樣本模式對供BP網路進行學習訓練,它便能完成由n維輸入空間到m維輸出空間的非線性映射。
2)泛化:輸入新樣本(訓練時未有)->完成正確的輸入、輸出映射
3)容錯:個別樣本誤差不能左右對權矩陣的調整
4、標准BP演算法的缺陷:
1)易形成局部極小(屬貪婪演算法,局部最優)而得不到全局最優;
2)訓練次數多使得學習效率低下,收斂速度慢(需做大量運算);
3)隱節點的選取缺乏理論支持;
4)訓練時學習新樣本有遺忘舊樣本趨勢。
注3:改進演算法—增加動量項、自適應調整學習速率(這個似乎不錯)及引入陡度因子

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D. BP神經網路的原理的BP什麼意思

人工神經網路有很多模型,但是日前應用最廣、基本思想最直觀、最容易被理解的是多層前饋神經網路及誤差逆傳播學習演算法(Error Back-Prooaeation),簡稱為BP網路。

在1986年以Rumelhart和McCelland為首的科學家出版的《Parallel Distributed Processing》一書中,完整地提出了誤差逆傳播學習演算法,並被廣泛接受。多層感知網路是一種具有三層或三層以上的階層型神經網路。典型的多層感知網路是三層、前饋的階層網路(圖4.1),即:輸入層、隱含層(也稱中間層)、輸出層,具體如下:

圖4.1 三層BP網路結構

(1)輸入層

輸入層是網路與外部交互的介面。一般輸入層只是輸入矢量的存儲層,它並不對輸入矢量作任何加工和處理。輸入層的神經元數目可以根據需要求解的問題和數據表示的方式來確定。一般而言,如果輸入矢量為圖像,則輸入層的神經元數目可以為圖像的像素數,也可以是經過處理後的圖像特徵數。

(2)隱含層

1989年,Robert Hecht Nielsno證明了對於任何在閉區間內的一個連續函數都可以用一個隱層的BP網路來逼近,因而一個三層的BP網路可以完成任意的n維到m維的映射。增加隱含層數雖然可以更進一步的降低誤差、提高精度,但是也使網路復雜化,從而增加了網路權值的訓練時間。誤差精度的提高也可以通過增加隱含層中的神經元數目來實現,其訓練效果也比增加隱含層數更容易觀察和調整,所以一般情況應優先考慮增加隱含層的神經元個數,再根據具體情況選擇合適的隱含層數。

(3)輸出層

輸出層輸出網路訓練的結果矢量,輸出矢量的維數應根據具體的應用要求來設計,在設計時,應盡可能減少系統的規模,使系統的復雜性減少。如果網路用作識別器,則識別的類別神經元接近1,而其它神經元輸出接近0。

以上三層網路的相鄰層之間的各神經元實現全連接,即下一層的每一個神經元與上一層的每個神經元都實現全連接,而且每層各神經元之間無連接,連接強度構成網路的權值矩陣W。

BP網路是以一種有教師示教的方式進行學習的。首先由教師對每一種輸入模式設定一個期望輸出值。然後對網路輸入實際的學習記憶模式,並由輸入層經中間層向輸出層傳播(稱為「模式順傳播」)。實際輸出與期望輸出的差即是誤差。按照誤差平方最小這一規則,由輸出層往中間層逐層修正連接權值,此過程稱為「誤差逆傳播」(陳正昌,2005)。所以誤差逆傳播神經網路也簡稱BP(Back Propagation)網。隨著「模式順傳播」和「誤差逆傳播」過程的交替反復進行。網路的實際輸出逐漸向各自所對應的期望輸出逼近,網路對輸入模式的響應的正確率也不斷上升。通過此學習過程,確定下各層間的連接權值後。典型三層BP神經網路學習及程序運行過程如下(標志淵,2006):

(1)首先,對各符號的形式及意義進行說明:

網路輸入向量Pk=(a1,a2,...,an);

網路目標向量Tk=(y1,y2,...,yn);

中間層單元輸入向量Sk=(s1,s2,...,sp),輸出向量Bk=(b1,b2,...,bp);

輸出層單元輸入向量Lk=(l1,l2,...,lq),輸出向量Ck=(c1,c2,...,cq);

輸入層至中間層的連接權wij,i=1,2,...,n,j=1,2,...p;

中間層至輸出層的連接權vjt,j=1,2,...,p,t=1,2,...,p;

中間層各單元的輸出閾值θj,j=1,2,...,p;

輸出層各單元的輸出閾值γj,j=1,2,...,p;

參數k=1,2,...,m。

(2)初始化。給每個連接權值wij、vjt、閾值θj與γj賦予區間(-1,1)內的隨機值。

(3)隨機選取一組輸入和目標樣本

提供給網路。

(4)用輸入樣本

、連接權wij和閾值θj計算中間層各單元的輸入sj,然後用sj通過傳遞函數計算中間層各單元的輸出bj

基坑降水工程的環境效應與評價方法

bj=f(sj) j=1,2,...,p (4.5)

(5)利用中間層的輸出bj、連接權vjt和閾值γt計算輸出層各單元的輸出Lt,然後通過傳遞函數計算輸出層各單元的響應Ct

基坑降水工程的環境效應與評價方法

Ct=f(Lt) t=1,2,...,q (4.7)

(6)利用網路目標向量

,網路的實際輸出Ct,計算輸出層的各單元一般化誤差

基坑降水工程的環境效應與評價方法

(7)利用連接權vjt、輸出層的一般化誤差dt和中間層的輸出bj計算中間層各單元的一般化誤差

基坑降水工程的環境效應與評價方法

(8)利用輸出層各單元的一般化誤差

與中間層各單元的輸出bj來修正連接權vjt和閾值γt

基坑降水工程的環境效應與評價方法

(9)利用中間層各單元的一般化誤差

,輸入層各單元的輸入Pk=(a1,a2,...,an)來修正連接權wij和閾值θj

基坑降水工程的環境效應與評價方法

(10)隨機選取下一個學習樣本向量提供給網路,返回到步驟(3),直到m個訓練樣本訓練完畢。

(11)重新從m個學習樣本中隨機選取一組輸入和目標樣本,返回步驟(3),直到網路全局誤差E小於預先設定的一個極小值,即網路收斂。如果學習次數大於預先設定的值,網路就無法收斂。

(12)學習結束。

可以看出,在以上學習步驟中,(8)、(9)步為網路誤差的「逆傳播過程」,(10)、(11)步則用於完成訓練和收斂過程。

通常,經過訓練的網路還應該進行性能測試。測試的方法就是選擇測試樣本向量,將其提供給網路,檢驗網路對其分類的正確性。測試樣本向量中應該包含今後網路應用過程中可能遇到的主要典型模式(宋大奇,2006)。這些樣本可以直接測取得到,也可以通過模擬得到,在樣本數據較少或者較難得到時,也可以通過對學習樣本加上適當的雜訊或按照一定規則插值得到。為了更好地驗證網路的泛化能力,一個良好的測試樣本集中不應該包含和學習樣本完全相同的模式(董軍,2007)。

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