導(dǎo)言：作為寫作愛好者，不可錯過為您精心挑選的10篇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理，它們將為您的寫作提供全新的視角，我們衷心期待您的閱讀，并希望這些內(nèi)容能為您提供靈感和參考。

篇1

中圖分類號：TE328 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-914X（2016）03-0025-01

1.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理

目前人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有四十種左右，結(jié)構(gòu)、性能各不相同，但無論差異如何，它們都是由大量簡單的基本處理單元廣泛連接而成的。這種基本處理單元稱為神經(jīng)元，也稱為節(jié)點(diǎn)，它是生物神經(jīng)元的模擬物。最簡單的節(jié)點(diǎn)是所有輸入的加權(quán)和，并通過一個非線性函數(shù)輸出結(jié)果

決定一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性質(zhì)的要素有三個，即神經(jīng)元特性、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、訓(xùn)練方法（或叫學(xué)習(xí)方法）。所謂訓(xùn)練方法是指網(wǎng)絡(luò)作什么方法適應(yīng)或?qū)W習(xí)自動地形成網(wǎng)絡(luò)中各個節(jié)點(diǎn)之間相互連接的權(quán)系數(shù)及各個節(jié)點(diǎn)的閥值。由于這三個要素的不同形成了豐富多彩的各種網(wǎng)絡(luò)。在該項(xiàng)目的研究中，使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是多層感知器（Multilayer Perceptron）。

2.多層感知器

多層感知器是一種層狀結(jié)構(gòu)有前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它由輸入層，輸出層，一個或多個隱蔽層（hidden layer）組成，隱蔽層也稱為中間層，每個節(jié)點(diǎn)只與鄰層節(jié)點(diǎn)相連接，同一層間的節(jié)點(diǎn)不相連。一個三層感知器可產(chǎn)生任意復(fù)雜的判定區(qū)，多層感知器使用的激活函數(shù)是S型函數(shù)。按訓(xùn)練方法多層感知器屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)型，訓(xùn)練方法多采用誤差反傳播算法，簡稱BP算法。

3.誤差反傳播算法

函數(shù)（costfunction）最小化，估價函數(shù)等于期望輸出與網(wǎng)絡(luò)實(shí)際輸出差的平方和。只有對應(yīng)當(dāng)前輸出所屬類的那個輸出節(jié)點(diǎn)的期望輸出是1.0，其余所有輸出節(jié)點(diǎn)期望輸出是0.0。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時，開始取一些小的隨機(jī)數(shù)（計算機(jī)自動生成），以這些隨機(jī)數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部各個節(jié)點(diǎn)之間連接的權(quán)系數(shù)和各個節(jié)點(diǎn)上的閾值的初始值，然后，輸入所有訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)求得輸出結(jié)果，計算實(shí)際輸出與期望輸出的差值，并按照一定的規(guī)則，不斷地修改節(jié)點(diǎn)間的連接權(quán)系數(shù)和節(jié)點(diǎn)內(nèi)部的閾值，反復(fù)這一過程，直至權(quán)值收斂，并使估價函數(shù)降至可接收值。研究指出，真正的梯度下降法要求采取無窮小步長，權(quán)值改變的比例常數(shù)是學(xué)習(xí)率，學(xué)習(xí)率越大，權(quán)值改變量越大，網(wǎng)絡(luò)收斂速度越快，但學(xué)習(xí)率大會產(chǎn)生震蕩。為了增大學(xué)習(xí)率而不導(dǎo)致振蕩，可增加一個沖量項(xiàng)（momentum term）。

4.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)油氣預(yù)測

本次研究對三維地震資料進(jìn)行了層位標(biāo)定和構(gòu)造解釋，在構(gòu)造解釋的基礎(chǔ)上分別提取地震屬性，按其XY坐標(biāo)重新進(jìn)行網(wǎng)格化，將所提地震屬性合并為一個整體。

該工區(qū)面積為1272平方千米，測線號1977-4639，共2664線，樣點(diǎn)數(shù)為1905242點(diǎn)。預(yù)測層位為孔二段（EK2）。根據(jù)所選樣本射孔井段深度及其試油結(jié)論，落實(shí)該段的含油氣井和干井。統(tǒng)計結(jié)果表明：

在EK2內(nèi)選擇45口 （g107x1、g108、g143、g146x1、g2209、g61、g63、g68、g87、g89、g95、g996、g998、g999、n18、n20、n21、n22x1、n24、n59、n63、n69、n70、n73、n89、n91、wu7、y23、z19、z23、z25、z28、z31、z32、z34、z45、z46、z48、z49、z50、z52、z87、z88、z89、zx58）含油氣井；

應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行油氣預(yù)測，首先應(yīng)用Landmark軟件提取地震層位屬性，其后的實(shí)現(xiàn)步驟為：

①將每個地震屬性在工區(qū)范圍內(nèi)作歸一化處理，在此基礎(chǔ)上可獲得每一個地震道對應(yīng)的地震屬性樣本。

②根據(jù)試油結(jié)論、地質(zhì)分層數(shù)據(jù)表、射孔井段、井口坐標(biāo)和井斜數(shù)據(jù)制作各砂層組和各井在該砂層組內(nèi)的含油氣性數(shù)據(jù)表，以便生成供神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)用的訓(xùn)練樣本集。上述數(shù)據(jù)及地震解釋層位數(shù)據(jù)的可靠性都將影響預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確性。

③訓(xùn)練樣本集構(gòu)成的參考原則：選取部分井旁樣本組成訓(xùn)練樣本集，留一部分井作為檢驗(yàn)井，考核預(yù)測結(jié)果的可靠性。具體做法是：以射孔井段處的井下坐標(biāo)在地面上的投影為原點(diǎn)，在指定的搜索半徑范圍內(nèi)和指定產(chǎn)油氣井旁抽取若干個樣本作為含油氣樣本子集；在產(chǎn)油氣井周邊選擇部分無油氣井、并在無油氣井旁抽取若干個樣本作為無油氣樣本子集；將這兩個樣本子集合并在一起，便生成了訓(xùn)練樣本集。

④將訓(xùn)練樣本集提交給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)會有油氣和無油氣的分類方法，即計算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間的權(quán)系數(shù)。

⑤對工區(qū)內(nèi)逐個樣本進(jìn)行分類，從而得到油氣預(yù)測平面分布圖。

EK2訓(xùn)練樣本集是由含油氣樣本和干樣本兩個子集構(gòu)成，從45口產(chǎn)油氣井旁各抽取1-2個樣本（其中g(shù)998、n20、n70抽取了兩個樣本），組成48個含油氣樣本，又從c14、g129、z37等22口干井旁各抽取1-4個樣本（其中c14、g136、g137、g139、g157、g158、g194、jia6、x6、x7、y11抽取了2個樣本，g128、g9、g990、wu15、z37抽取了3個樣本，wucan1抽取了4個樣本）組成48個干井樣本，該層訓(xùn)練樣本集的樣本總數(shù)為含油氣樣本和干樣本之和（96）。生成的訓(xùn)練樣本集供神經(jīng)網(wǎng)學(xué)習(xí)，“學(xué)習(xí)成績”可以用不在訓(xùn)練樣本集中井的含油氣性來評判，即EK2的訓(xùn)練樣本集共用67口井，用余下123口井（其中35口井為含油氣井，其余88口井為干井）的含油氣性來評價預(yù)測結(jié)果的可靠性。得到了EK2的油氣預(yù)測圖及頂面構(gòu)造（等值線）與該層的油氣預(yù)測疊合圖。訓(xùn)練樣本集選用了45口含油氣井和22口干井，其余123口井作為驗(yàn)證井，EK2油氣預(yù)測成果圖（圖7-9）顯示，除了少數(shù)油氣井（如g120、w38）在油氣預(yù)測含油氣邊界處外，其余33口井均得到很好的驗(yàn)證，表明預(yù)測結(jié)果具有較高的符合程度（即符合度為33/35*100%=94%）。

5.結(jié)論

本次研究對三維地震資料進(jìn)行了層位標(biāo)定和構(gòu)造解釋，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對工區(qū)內(nèi)逐個樣本進(jìn)行分類，從而得到油氣預(yù)測平面分布圖。從分析結(jié)果看出，EK2含油氣的地方，其預(yù)測值大部分都落在0.5至1的范圍內(nèi)，油氣預(yù)測成果圖展示了含油氣區(qū)域的有利范圍。從此次研究上看來利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測油氣是可行的。

參考文獻(xiàn)

篇2

Abstract：With the development of the power of electronics technology，due to a variety of new non-linear loads are growing has caused much harmonic in power system，active power filter is the effective way to harmonic and compensate for the elimination.The working principle of active power filter system are briefly analyzed for this paper，and proposed a detection method based on neural networks，which are mainly using neural network load caused by harmonic resistance，etc.for effective analysis，to the original filter detection of the corresponding power system fundamental active current of more complete and thorough simulation results validate the design theory and analysis results are correct.

Key word：Harmonic;APF;neural networks

1.引言

在我國的可以發(fā)展和社會進(jìn)步過程中，特別是各種高科技的產(chǎn)品以及衍生物的出現(xiàn)，發(fā)展進(jìn)程不斷加快，由于我國的地理結(jié)構(gòu)，特別是資源分布不均決定了電網(wǎng)的地理結(jié)構(gòu)配置，尤其是在惡劣環(huán)境狀況下長遠(yuǎn)距離的電網(wǎng)配送傳輸，這樣不得不造成電能在傳輸過程中的出現(xiàn)諸多問題，基于越來越到的三相交流正弦設(shè)備電壓的穩(wěn)定性，尤其是大量的非線性設(shè)備在交流電下產(chǎn)生的非正弦電流（電壓等）信號，造成了其電能的有效性利用和一系列諧波的干擾等等。有源電力濾波器（Active Power Filter，APF）則應(yīng)運(yùn)而生，其優(yōu)點(diǎn)是可以抑制一些諧波來提高電能的穩(wěn)定性和電能的質(zhì)量，其中在諧波處理這一塊加入新型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如現(xiàn)今的BP、FFT神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的運(yùn)用在電力濾波器中，能夠在諧波的處理過程中更加的準(zhǔn)確和穩(wěn)定，極大地加快了效率和保證了電能的質(zhì)量，也是目前市場情景很廣的一個重要課題。

2.電力諧波的檢測方法

在現(xiàn)代的電力系統(tǒng)中，尤其的當(dāng)前的三相交流電無時不刻地出現(xiàn)各種干擾性諧波，影響電能質(zhì)量和效率。在傳統(tǒng)的諧波檢測中有一些比較傳統(tǒng)的方法，特別在最初使用的無源濾波器進(jìn)行簡單且原始地濾波，這種濾波器在使用的同時也帶來了很多的不便和出現(xiàn)更多新的問題，在后來也慢慢被淘汰。于是在后來演變了幾種比較常用的方法，每種方法有其各自特點(diǎn)及應(yīng)用范圍，因此了解各種諧波檢測方法的優(yōu)缺點(diǎn)及其適用場合對擬制諧波是非常重要的。就目前廣泛應(yīng)用的是那些基于瞬時無功功率理論的p-q法，法和同步檢測法以及基于正弦函數(shù)正交特性法的檢測等方法，然后通過一些仿真比較各自的優(yōu)缺點(diǎn)及適用場合，為有效擬制諧波提供理論及實(shí)際指導(dǎo)。分析及仿真表明，有效利用各種諧波檢測方法的特點(diǎn)進(jìn)行諧波擬制是非常有效、實(shí)用的，這是充分利用其反向特點(diǎn)分析的。

2.1 檢測法

就目前大部分的諧波檢測而言，基本都是運(yùn)用檢測法進(jìn)行諧波檢測，在諧波檢測的基本工作原理是：將電壓或電感器輸出的電流信號轉(zhuǎn)化為電壓信號并進(jìn)行適當(dāng)?shù)姆糯蠡蚩s?。ǜ鶕?jù)實(shí)際信號的輸出情況進(jìn)行放大或縮?。?。首先指令運(yùn)算電路就是諧波檢測的重要部分，其作用是在有源電力濾波器的補(bǔ)償作用下得出其補(bǔ)償電路的指令信號（電流信號），其中常用且最為重要的部分是三相電路的檢測方法，在實(shí)際生活中常用的有兩種：一種是電路諧波檢測法，另一種是無功電流檢測法。如下圖1是電路-諧波檢測的原理示意圖.其方法的基本原理是利用三相電壓源中的其中一項(xiàng)與同相位的正弦信號和相對應(yīng)的余弦信號sinωt_cosωt，然后他們由一個相鎖環(huán)（PLL）和sinωt_cosωt信號的發(fā)生電路模塊得到。再根據(jù)定以及其公式計算出、。在圖中、是由、、產(chǎn)生的、于是由、可以計算出、、，進(jìn)而計算出、、。運(yùn)算公式如圖1所示。

圖1 三相電流諧波檢測原理示意圖

（6）

（7）

（8）

（9）

用給定這些式子可以理想化的酸楚相應(yīng)的補(bǔ)償電流出來，這樣根據(jù)所需的參數(shù)量來進(jìn)行可控補(bǔ)償。最終達(dá)到諧波抑制的目的。

2.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電流檢測

在傳統(tǒng)的APF（有源電力濾波器）中，我們很難有準(zhǔn)確的測量方法，即是根據(jù)理想化的公式也只能進(jìn)行理想的運(yùn)算，然而在實(shí)際運(yùn)行過程中，其測量參數(shù)準(zhǔn)確度的有很大差距，于是我們提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電流檢測方法，這樣在有源電力濾波器中有了很好檢作用，其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理圖 如下圖2所視，它具有多種跟蹤捕捉參數(shù)的能力，也能更為快速、準(zhǔn)確地檢測出來，達(dá)到的結(jié)果更接近理想值，在有源電力濾波器中加入運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是現(xiàn)今以及未來的一個趨勢。

圖2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖 圖3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理圖

3.建立相關(guān)模型并仿真

在APF的濾波基礎(chǔ)上加入需要的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊，更能有效且準(zhǔn)確地檢測諧波并進(jìn)行有效的補(bǔ)償，最終得到需要的電流（電壓）信號供日常實(shí)際生產(chǎn)。在被控參數(shù)的前饋期加入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以很好的前饋控制，這樣的優(yōu)點(diǎn)是互惠產(chǎn)生不必要的延遲，同時可以減小工作時間。

3.1 模型建立

由于該研究主要針對于日常用的三相電力系統(tǒng)中，所以本文也是以三相交流為研究對象，其主要原理框圖如圖4所示

圖4 加入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有源濾波的簡易原理框圖

我們可以很弄清楚地看到，濾波裝置（APF）中加入可控串補(bǔ)神經(jīng)經(jīng)網(wǎng)調(diào)節(jié)模塊，由圖中可以看出主要對一些交流電流等相關(guān)參數(shù)進(jìn)行補(bǔ)償和抑制，在實(shí)際的運(yùn)行環(huán)境中一系列的諧波、內(nèi)外振蕩和非穩(wěn)定因素等干擾就得到了很好的抑制和處理，電壓（電流）變得更穩(wěn)定并且得到補(bǔ)償和提高，很接近預(yù)期理論計算值，最終改善了運(yùn)行環(huán)境，提高了電能的質(zhì)量，同時更能有效地節(jié)省資源和提高電能有用功率。在每個模塊達(dá)到自己的理論使用效果后，就可以很好地達(dá)到預(yù)期的結(jié)果。

3.2 仿真結(jié)果

本文研究對象主要是針對于三相交流電的電流參數(shù)進(jìn)行測試，得到了一些列的仿真結(jié)果，基本能夠反映研究的基本目的。下列圖形分別給出了其三相交流電流諧波補(bǔ)償抑制的仿真圖像。

（1）當(dāng)給定電壓在380v、50Hz、α=30°時，在給與一定負(fù)載，得到的電流波形圖如下圖5所示，諧波很明顯，三相正弦電流波形受到的干擾很明顯，在有源濾波器的作用，諧波得到了很好的抑制并且提供了相應(yīng)的補(bǔ)償，是電流波形接近正常。

（2）當(dāng)給定電壓為380V、50Hz、α=30°時，同時給與一定負(fù)載，得到的電流波形圖如下圖6所示，諧干很明顯，可知三相正弦電流波形受到的干擾很明顯，在有加入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后的有源濾波器的作用下，我們能夠很明顯地看到諧波得到了很好的抑制，且給予的補(bǔ)償也很充分，電流的曲線圖像變得更接近理想值，振幅也比以前增大了，從圖像中我們可以得出在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的作用下，有源電力濾波器的作用能夠發(fā)揮得更加充分和完善，也是我們研究的重點(diǎn)和趨勢。

4.總結(jié)

本文主要是在諧波污染現(xiàn)狀上，對諧波進(jìn)行系統(tǒng)的研究，尤其是在諧波檢測的基礎(chǔ)上進(jìn)行研究，并設(shè)計了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有源電力諧波檢測法，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有逼近任意非線性函數(shù)能力，響應(yīng)快、超調(diào)小、誤差小、魯棒性好等一些優(yōu)點(diǎn)，克服了有源電力濾波器補(bǔ)償性能不足，檢測效率低等缺點(diǎn)。其仿真結(jié)果表明基于該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的諧波檢測模塊的試驗(yàn)中，可以得出其具有快速且準(zhǔn)確的檢測抑制效果，對今后的諧波抑制方面具有很好的發(fā)展前景。

參考文獻(xiàn)

[1]楊軍，王兆安.三相電路諧波電流兩種檢測方法的對比研究[J].電工技術(shù)學(xué)報，2005，6（7）.

[2]王兆安，劉建軍.電力電技術(shù)[M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2010.

篇3

【中圖分類號】G40-057 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A 【論文編號】1009―8097(2009)07―0120―04

教育資源是信息化教學(xué)的基礎(chǔ)。隨著教育信息化的深層次推進(jìn),互聯(lián)網(wǎng)中的信息資源以指數(shù)方式增長,這些資源不僅在內(nèi)容上多種多樣,在表現(xiàn)形式上更是豐富多彩。它對教育領(lǐng)域的沖擊與滲透使得網(wǎng)絡(luò)教育資源的利用受到重視,并隨之出現(xiàn)了新型教學(xué)模式,如:基于資源的自主探索式學(xué)習(xí)和協(xié)作學(xué)習(xí)等。然而海量的網(wǎng)絡(luò)教育資源既為教育帶來了強(qiáng)大的服務(wù)功能,也為資源的建設(shè)與管理帶來了新的挑戰(zhàn)。教育資源具有數(shù)據(jù)量大、形式多樣、針對性強(qiáng)、教育性強(qiáng)等諸多特點(diǎn),如何將分散、無序的資源整合起來,使“用戶能方便、高效地將其利用于自己的學(xué)習(xí)和工作之中,并在大范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)共享是網(wǎng)絡(luò)教育資源建設(shè)者必須慎重面對的問題?！盵1]

一 教育資源管理面臨的問題

隨著信息資源飛速增長,對教育資源管理的要求也更加苛刻。而網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的復(fù)雜給教育資源的管理帶來許多不確定性。

1 教育資源管理系統(tǒng)在網(wǎng)絡(luò)過載,受到攻擊的情況下很容易崩潰。系統(tǒng)一旦崩潰,所有辛辛苦苦積累起來的資料化為烏有,資源的開發(fā)利用和共享無從談起。目前“教育資源管理系統(tǒng)在輸入錯誤、磁盤故障、網(wǎng)絡(luò)過載或有意攻擊情況下,很容易死機(jī)和崩潰?！盵2]而魯棒性(robustness)的大小是在異常和危險情況下系統(tǒng)生存的關(guān)鍵,代表了系統(tǒng)健壯與否。簡而言之,系統(tǒng)的魯棒性有待加強(qiáng)。

2 教育資源管理系統(tǒng)需要連續(xù)不斷地吸收新的教育資源。向用戶提供可靠的信息輸出。但是在發(fā)生故障時,教育資源管理系統(tǒng)容易停止工作,給用戶帶來較大的損失。而容錯性(Fault Tolerance)是指在故障存在的情況下管理系統(tǒng)不失效,仍然能夠正常工作的特性。很明顯,管理系統(tǒng)的容錯性較差,猶如一個經(jīng)常斷電的供電站,給廣大用戶帶來不必要的煩惱與損失。

3 教育資源的擴(kuò)張速度極快,對海量教育資源的分類顯得越來越困難。原先的人為分類跟不上信息傳遞的頻率,導(dǎo)致很難在較短的時間內(nèi)找到用戶迫切需要的資料,浪費(fèi)用戶的時間,也給教育資源的進(jìn)一步推廣使用帶來障礙。

二 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)

人工智能(Artificial Intelligence)是探討人類智能的基本機(jī)理,研究如何利用各種自動機(jī)來模擬人的某些思維過程和智能行為,從而構(gòu)造智能人工制品的科學(xué)。

人類對人工智能的研究可以分成兩種方式,對應(yīng)著兩種不同的技術(shù):基于心理角度模擬的傳統(tǒng)人工智能技術(shù)和基于生理角度模擬的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。從人腦的生理結(jié)構(gòu)來觀察,人腦的每個神經(jīng)元大約有103~4個樹突及相應(yīng)的突觸,一個人的大腦總計約形成1014~15個突觸。用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的術(shù)語來說,即是人腦具有1014~15個互相連接的存儲潛力。雖然每個神經(jīng)元的運(yùn)算功能十分簡單,且信號傳輸速率也較低(大約100次/秒),但由于各神經(jīng)元之間的極度并行互連功能,最終使得一個普通人的大腦在約1秒內(nèi)就能完成現(xiàn)行計算機(jī)至少需要數(shù)10億次處理步驟才能完成的任務(wù)。根據(jù)人腦的生理特點(diǎn),人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Networks,ANN)是由大量并行分布的單元廣泛互連而成,通過各組成部分非同步化的變換,實(shí)現(xiàn)信息的整體處理任務(wù),它的這一結(jié)構(gòu)特點(diǎn)決定著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有高速信息處理的能力。它實(shí)質(zhì)上是一種模仿動物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征,進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。其“工作原理是通過調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點(diǎn)之間相互連接的關(guān)系,從而達(dá)到處理信息的目的。” [3]所以它具有自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)的能力,可以通過預(yù)先提供的一批相互對應(yīng)的輸入――輸出數(shù)據(jù),分析掌握兩者之間潛在的規(guī)律,最終根據(jù)這些規(guī)律,用新的輸入數(shù)據(jù)來推算輸出結(jié)果。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元處理單元可表示不同的對象,例如特征、字母、概念,或者一些有意義的抽象模式。網(wǎng)絡(luò)中處理單元的類型分為三類:輸入單元、輸出單元和隱單元。輸入單元接受外部世界的信號與數(shù)據(jù);輸出單元實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)處理結(jié)果的輸出;隱單元是處在輸入和輸出單元之間,不能由系統(tǒng)外部觀察的單元。神經(jīng)元間的連接權(quán)值反映了單元間的連接強(qiáng)度,“信息的表示和處理體現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)處理單元的連接關(guān)系中?！盵4]人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的本質(zhì)是通過網(wǎng)絡(luò)的變換和動力學(xué)行為得到一種并行分布式的信息處理功能,并在不同程度和層次上模仿人腦神經(jīng)系統(tǒng)的信息處理功能。正因?yàn)檫@個重要特征,“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用了與傳統(tǒng)人工智能技術(shù)完全不同的機(jī)理,克服了傳統(tǒng)的基于邏輯符號的人工智能在處理直覺、非結(jié)構(gòu)化信息方面的缺陷,具有自適應(yīng)、自組織和實(shí)時學(xué)習(xí)的特點(diǎn)。”[5]它與專家系統(tǒng)的最大區(qū)別是,專家系統(tǒng)屬于人類智能的功能模擬,而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則偏重走結(jié)構(gòu)模擬的路子。與其它智能系統(tǒng)相比,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有以下特點(diǎn):

1 學(xué)習(xí)能力:學(xué)習(xí)能力是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有智能的重要表現(xiàn),即通過訓(xùn)練可抽象出訓(xùn)練樣本的主要特征,表現(xiàn)出強(qiáng)大的自適應(yīng)能力。例如實(shí)現(xiàn)圖像識別時,只有先把許多不同的圖像樣板和對應(yīng)的應(yīng)識別的結(jié)果輸入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),網(wǎng)絡(luò)就會通過自學(xué)習(xí)功能,慢慢學(xué)會識別類似的圖像。

2 分布式結(jié)構(gòu):人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)力圖“體現(xiàn)大腦的分布式并行計算和非線性等特征,依此而建構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)是一種具有大量連接的并行分布式處理器?！盵6]具有通過學(xué)習(xí)獲取知識并解決問題的能力,且知識是分布存儲在與大腦神經(jīng)元突觸相類似的連接的權(quán)重中。在傳統(tǒng)的串行體系計算機(jī)中信息分布在獨(dú)立的存儲單元中,而在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,信息則分散在神經(jīng)元的連接上。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息分布特性,使之具有強(qiáng)大的容錯能力和記憶聯(lián)想能力。信息的分布存儲提供容錯功能。由于信息被分布存放在幾乎整個網(wǎng)絡(luò)中,所以,“當(dāng)其中的某一個點(diǎn)或者某幾個點(diǎn)被破壞時,信息仍然可以被存取。系統(tǒng)在受到局部損傷時還可以正常工作?！盵5]

3 并行處理:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要是對人腦的結(jié)構(gòu)模擬。各種神經(jīng)元在處理信息時是獨(dú)立完成的,不同神經(jīng)元之間具有并行性,這種并行處理使得信息處理速度大大加快。信息處理方式由原來馮•諾依曼設(shè)計的串行處理變?yōu)閷π畔⒉⑿刑幚怼?/p>

三 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于教育技術(shù)資源的管理之中

將網(wǎng)絡(luò)布線由原來的星型布線轉(zhuǎn)向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)布線方式。應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件,網(wǎng)絡(luò)采用分布式結(jié)構(gòu),信息采用統(tǒng)一并行處理的方式處理,從而加強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)的魯棒性、容錯性。同時發(fā)揮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)能力,對待不同的信息資源進(jìn)行模式分類。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型考慮采用目前比較成熟的誤差反向傳播網(wǎng)(BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))。教育資源分類考慮設(shè)計關(guān)鍵詞進(jìn)行訓(xùn)練,同時設(shè)立樣本訓(xùn)練方法,用BP算法對該網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。訓(xùn)練結(jié)束之后,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就可以作為教育資源分類器來進(jìn)行使用。

BP(Back propagation反向傳播)網(wǎng)絡(luò)又稱誤差信號反饋網(wǎng)絡(luò),是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中使用最廣泛的一類。它是一種有教師的學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),能夠?qū)崿F(xiàn)從N維到M維的非線性映射,采用梯度下降法實(shí)現(xiàn)快速收斂。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用的是并行網(wǎng)格結(jié)構(gòu),包括輸入層、隱含層和輸出層,經(jīng)作用函數(shù)后,再把隱節(jié)點(diǎn)的輸出信號傳遞到輸出節(jié)點(diǎn),最后給出輸出結(jié)果。由圖1可見各層次的神經(jīng)元之間形成全互連連接,各層次內(nèi)的神經(jīng)元之間沒有連接。

該算法的學(xué)習(xí)過程由信息的前向傳播和誤差的反向傳播組成。在前向傳播的過程中,輸入信息從輸入層經(jīng)隱含層逐層處理,并傳向輸出層。第一層神經(jīng)元的狀態(tài)只影響下一層神經(jīng)元的狀態(tài)。如果在輸出層得不到期望的輸出結(jié)果,則轉(zhuǎn)入反向傳播,將誤差信號(目標(biāo)值與網(wǎng)絡(luò)輸出之差)沿原來的連接通道返回,通過修改各層神經(jīng)元權(quán)值,使得誤差均方最小。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論已經(jīng)證明“BP網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的非線性映射能力和泛化功能,任一連續(xù)函數(shù)或映射均可采用三層網(wǎng)絡(luò)加以實(shí)現(xiàn)?！盵3]

其BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計方案如下:輸入層、隱含層、輸出層。輸入層與外界的信息來源渠道緊密相連,稱之為接受信息的服務(wù)器。隱含層包含若干個存儲器,代表若干個知識單元。存儲器需要具備輸入輸出渠道,具備自學(xué)習(xí)能力,可以接受外界信息,也可以傳送信息。輸出層由傳送信息的服務(wù)器組成。輸出層接受到隱含層傳來的信息之后,根據(jù)用戶要求傳送相關(guān)信息。層間聯(lián)接根據(jù)模型設(shè)計方案來鋪設(shè)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的每一個節(jié)點(diǎn),無論其在輸入層、隱含層、輸出層上,每臺計算機(jī)上必須有相應(yīng)的神經(jīng)元器件,以便網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行自學(xué)與聯(lián)想記憶。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)的硬件實(shí)現(xiàn)。是將協(xié)處理器插入標(biāo)準(zhǔn)計算機(jī)中,通過運(yùn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件包,以實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件功能,可以使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在任何計算機(jī)硬件和軟件環(huán)境中得到所需要的教育資源處理能力。其設(shè)計的模型具有如下特點(diǎn):

1 教育資源并行分布方式處理:在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中教育資源是分布儲存和并行處理的,即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)把教育資源分布地存儲在神經(jīng)元之間的連接強(qiáng)度上,而且對教育資源的處理是由網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元集體完成的。在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,教育資源的存儲表現(xiàn)為神經(jīng)元之間分布式的物理聯(lián)系,它分散地表示和存儲于整個網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的各神經(jīng)元及其連線上。每個神經(jīng)元及其連線只表示一部分教育資源,而不是一個完整具體概念。只有通過各神經(jīng)元的分布式綜合效果才能表達(dá)出特定的概念和知識。由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元個數(shù)眾多以及整個網(wǎng)絡(luò)存儲容量的巨大,使得它具有很強(qiáng)的不確定性處理能力。即使輸入教育資源不完全、不準(zhǔn)確或模糊不清,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仍然能夠聯(lián)想思維持在于記憶中事物的完整圖像。只要輸入的模式接近于訓(xùn)練樣本,系統(tǒng)就能給出正確的推理結(jié)論。

2 魯棒性與容錯性比較強(qiáng):人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和其信息存儲的分布式特點(diǎn),使得它相對于其它的判斷識別系統(tǒng)如專家系統(tǒng)等,具有另一個顯著的優(yōu)點(diǎn)健壯性。當(dāng)一個人的大腦因意外事故受輕微損傷之后,并不會失去原有事物的全部記憶。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不會因?yàn)閭€別神經(jīng)元的損失(網(wǎng)絡(luò)過載、停電、突發(fā)故障)而失去對原有模式的記憶(管理功能)。另外“即使是突發(fā)事件,暫時使網(wǎng)絡(luò)的硬件實(shí)現(xiàn)還是軟件實(shí)現(xiàn)中的某個或某些神經(jīng)元失效,整個網(wǎng)絡(luò)仍然能繼續(xù)工作?！盵7]BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種非線性的處理系統(tǒng)。只有當(dāng)神經(jīng)元對所有的輸入信號的綜合處理結(jié)果超過某一閾值后才輸出一個信號。因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種具有高度非線性的超大規(guī)模連續(xù)時間動力學(xué)系統(tǒng),可以實(shí)現(xiàn)對教育資源不間斷、長時間的持續(xù)管理。它突破了傳統(tǒng)管理系統(tǒng)的局限,標(biāo)志著教育資源管理能力的較大提升。因而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有極強(qiáng)的魯棒性與容錯性,有聯(lián)想記憶抽象概括和自適應(yīng)能力。

3 具有自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)抽象概括和自適應(yīng)能力稱之為自學(xué)習(xí)能力,自學(xué)習(xí)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最重要的特征。通過學(xué)習(xí),網(wǎng)絡(luò)能夠獲得教育資源的分類知識,適應(yīng)環(huán)境。在訓(xùn)練時,能從輸入、輸出的數(shù)據(jù)中提取出規(guī)律性的分類知識,記憶于網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值中。并具有泛化能力,即將這組權(quán)值應(yīng)用于一般教育資源分類的能力。另外,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類能力學(xué)習(xí)也可以在線進(jìn)行。

以教育學(xué)院教育技術(shù)學(xué)資源管理為例,輸入層由兩臺高性能的服務(wù)器組成,中間設(shè)七個知識單元,輸出由兩臺輸出服務(wù)器組成。隱層的七個神經(jīng)元分別為計算機(jī)軟件資源室、課堂教學(xué)資源室、“影視創(chuàng)作資源室、計算機(jī)教育應(yīng)用資源室、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)資源室、傳統(tǒng)教學(xué)資源室、傳統(tǒng)媒體使用資源室。”[8]模型圖如圖2所示:

教育技術(shù)學(xué)資源管理系統(tǒng)一種可編程的動力系統(tǒng),其存貯、加工和提取教育資源均是可編程的。輸入層負(fù)責(zé)對教育技術(shù)學(xué)的相關(guān)教育資源進(jìn)行篩選比較,然后根據(jù)學(xué)習(xí)后的分類能力對資源予以分類,將所有的教育技術(shù)資源分布式存儲在隱層的各神經(jīng)元中,需要處理時根據(jù)用戶需要,從各個神經(jīng)元中取出信息并行處理,輸出到輸出服務(wù)器中,提供給用戶。用戶可以將用戶要求直接給輸出處理平臺,傳遞給輸出層后,由輸出層將用戶要求反饋給中間隱層。也可以將要求送給輸入處理平臺,傳遞給輸入層,進(jìn)行篩選之后將信息傳送給中間隱層。即使系統(tǒng)突然面臨網(wǎng)絡(luò)過載問題,由于存儲是分布式的,可以很容易地將信息資源分配下去。即使突然停電,由于相關(guān)資源已經(jīng)存儲完畢,損失微乎其微。系統(tǒng)的魯棒性大大加強(qiáng)。同時如果系統(tǒng)發(fā)生突然故障,由于輸入渠道有兩條,所以可以很輕松地用另一個服務(wù)器處理。輸出處理時也是如此。因此系統(tǒng)的容錯性也得到提高。至于模式分類,則需要較長時間的訓(xùn)練和大量的樣本。一旦BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練完畢,日后教育技術(shù)學(xué)資源分類就顯得十分輕松。只需將關(guān)鍵詞輸入準(zhǔn)確,便可以進(jìn)入相應(yīng)的知識單元存儲起來。處理信息時,根據(jù)用戶需要,有不少不同類別的資源需要統(tǒng)籌規(guī)劃、聯(lián)合利用,才能得到用戶需要的結(jié)果。這兒就可以充分發(fā)揮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行處理的特點(diǎn),有條不紊地對信息加以處理。其總體示意圖如圖3所示:

四 結(jié)語

教育信息化的核心問題是教育資源的應(yīng)用和管理。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)式的教育資源管理系統(tǒng)把教育資源存儲、教育資源管理、教育資源分類、教育資源動態(tài)升級四大特色功能進(jìn)行整合,全面突破了“當(dāng)前基礎(chǔ)教育信息化過程中的應(yīng)用‘瓶頸’?！?[9]其最大的特點(diǎn)就是突出了教育資源的管理功能,通過以一個統(tǒng)一管理平臺為核心的方式,對各類教育資源進(jìn)行優(yōu)化、整合,改善了以往教育資源管理從單一功能角度進(jìn)行設(shè)計,各功能之間不能相互結(jié)合,造成資源管理困難和資源互不兼容的問題,實(shí)現(xiàn)了教育資源的價值最大化。值得注意的是,由于管理系統(tǒng)采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)進(jìn)行設(shè)計,其魯棒性、容錯性和模式分類能力較強(qiáng),較之傳統(tǒng)教育資源管理方式比較起來,不僅提取和輸入變得十分簡單,而且對大量資源的分類式識別也大大加快,提高了管理效率。分布式存儲提高了教育資源的存儲容量,而“并行式處理又加大了教育資源的處理速度,同時系統(tǒng)在應(yīng)付突發(fā)事件和網(wǎng)絡(luò)攻擊方面,應(yīng)變能力大大增強(qiáng),”[10]其可靠性與可用性也有突破性的提高。同時,在教育資源管理過程中,系統(tǒng)能抓住教育資源應(yīng)用與管理過程中的關(guān)鍵問題,關(guān)注用戶的反饋,即時更新教育資源,加強(qiáng)了教育資源的建設(shè),為教育信息化的持續(xù)發(fā)展提供了有力的保障。

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[中圖分類號]F270.7[文獻(xiàn)標(biāo)識碼]A[文章編號]2095-3283（2013）01-00-02

一、 應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的必要性

隨著經(jīng)濟(jì)全球化和信息技術(shù)的加快發(fā)展，我國企業(yè)面臨著更為嚴(yán)峻的競爭壓力。為了適應(yīng)現(xiàn)代市場需求，企業(yè)必須優(yōu)化配置人力資源，并科學(xué)制定人力資源規(guī)劃。其中，科學(xué)的人力資源需求預(yù)測是人力資源開發(fā)和規(guī)劃的基礎(chǔ)，對人力資源管理活動將產(chǎn)生持續(xù)和重要的影響。

企業(yè)人力資源需求預(yù)測分析方法多種多樣。在進(jìn)行人力資源需求預(yù)測時，企業(yè)要考慮的因素復(fù)雜多變，如企業(yè)的目標(biāo)和經(jīng)營戰(zhàn)略、生產(chǎn)狀況的變化、工作設(shè)計或組織結(jié)構(gòu)的變化等，而且各種影響因素與預(yù)測結(jié)果之間的相關(guān)性難以用定量的方法表示出來，是非線性相互制約的映射關(guān)系。將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法應(yīng)用于人力資源需求預(yù)測領(lǐng)域，彌補(bǔ)和改進(jìn)了人力資源需求預(yù)測分析方法，能較好地實(shí)現(xiàn)各指標(biāo)與需求結(jié)果之間非線性關(guān)系的映射，對企業(yè)人力資源決策具有一定的參考和指導(dǎo)作用。

二、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，簡稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一種包括許多簡單的非線性計算單元或聯(lián)結(jié)點(diǎn)的非線性動力系統(tǒng)，是用大量簡單的處理單元廣泛連接組成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。Back-Propagation Network，簡稱為BP網(wǎng)絡(luò)，即基于誤差反向傳播算法的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，是目前應(yīng)用最成功和廣泛的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它由輸入層、隱含層和輸出層組成。隱含層可以是一層或多層。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身具有的非線性映射、自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)能力、容易實(shí)現(xiàn)并行計算等優(yōu)點(diǎn)，彌補(bǔ)和改進(jìn)了供應(yīng)商選擇和評價方法，能較好地實(shí)現(xiàn)各指標(biāo)與評價結(jié)果之間非線性關(guān)系的映射。

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建供應(yīng)商的選擇評價模型，其基本思想為：假設(shè)輸入變量為X=（X1，X2，···，Xi）'，隱含層輸出變量為Y=（Y1，Y2，···，Yj）'，輸出層變量為Z=（Z1，Z2，···，Zl）'，期望輸出的目標(biāo)變量為T=（T1，T2，···，Tl）'，Wij、Wjl分別為輸入層到隱含層、隱含層到輸出層的連接權(quán)值（如圖1所示）。對于i個輸入學(xué)習(xí)樣本X1，X2，···，Xi，已知與其對應(yīng)的輸出樣本為Z1，Z2，···，Zl。通過BP算法的學(xué)習(xí)，沿著負(fù)梯度方向不斷調(diào)整和修正網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值Wij和Wjl，使網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出Z逐漸逼近目標(biāo)矢量T，也就是使網(wǎng)絡(luò)輸出層的誤差平方和達(dá)到最小。

圖1三層BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖三、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在企業(yè)人力資源需求預(yù)測中的應(yīng)用

根據(jù)上述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要思想，以A公司為例，分析如何運(yùn)用MATLAB工具箱實(shí)現(xiàn)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的企業(yè)人力資源需求預(yù)測。

1.樣本數(shù)據(jù)處理

選取年份、產(chǎn)值、資產(chǎn)總計、利潤4個指標(biāo)作為輸入向量，從業(yè)人員作為目標(biāo)向量（見表1）。在對BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練前，應(yīng)該對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，使那些比較大的輸入仍落在傳遞函數(shù)梯度大的地方。本例采用MATLAB工具箱中的premnmx（）函數(shù)把數(shù)據(jù)歸一到[-1，1]之間，如表2所示。

對于BP網(wǎng)絡(luò)，有一個非常重要的定理。即對于任何在閉區(qū)間內(nèi)的一個連續(xù)函數(shù)都可以用單隱層的BP網(wǎng)絡(luò)逼近，因而一個三層BP網(wǎng)絡(luò)就可以完成任意的n維到m維的映射。本例采用單隱層的BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行從業(yè)人員預(yù)測。由于輸入樣本為4維的輸入向量，因此，輸入層一共有4個神經(jīng)元，網(wǎng)絡(luò)只有1個輸出數(shù)據(jù)，則輸出層只有1個神經(jīng)元。隱含層神經(jīng)元個數(shù)根據(jù)最佳隱含層神經(jīng)元數(shù)經(jīng)驗(yàn)公式取15個。因此，網(wǎng)絡(luò)應(yīng)該為4×15×1的結(jié)構(gòu)。隱含層神經(jīng)元的傳遞函數(shù)為S型正切函數(shù)tansig（），輸出層神經(jīng)元的傳遞函數(shù)為線性激活函數(shù)purelin（）。

3.BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練及仿真

建立網(wǎng)絡(luò)后，對表2中的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練參數(shù)的設(shè)定如表3所示，其他參數(shù)取默認(rèn)值。

訓(xùn)練次數(shù)12100012目標(biāo)誤差120.00112學(xué)習(xí)速率120.01訓(xùn)練結(jié)果如圖1所示，可見經(jīng)過52次訓(xùn)練后，網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)誤差達(dá)到要求。

圖1訓(xùn)練結(jié)果網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)束后，運(yùn)用MATLAB工具箱中的sim（）函數(shù)，將經(jīng)過歸一化后的數(shù)據(jù)表2進(jìn)行仿真模擬，獲得網(wǎng)絡(luò)的輸出，然后將運(yùn)算結(jié)果通過postmnmx（）函數(shù)進(jìn)行反歸一化處理，得到BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值，最后檢查BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值和實(shí)際從業(yè)人員數(shù)之間的誤差是否符合要求，如表4所示。

4.預(yù)測結(jié)果評價

圖2反映了該BP網(wǎng)絡(luò)較好地逼近了輸入矢量，即年份、產(chǎn)值（萬元）、資產(chǎn)總計（萬元）和利潤（萬元）與目標(biāo)矢量，即從業(yè)人員（人）之間的線性關(guān)系。用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對現(xiàn)有人力資源狀況進(jìn)行分析擬合，是人力資源需求預(yù)測的較理想方法。與傳統(tǒng)的人力資源需求預(yù)測方法相比，將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于人力資源需求預(yù)測，克服了輸入矢量和目標(biāo)矢量非線性、不符合統(tǒng)計規(guī)律的問題。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型良好的容錯和自學(xué)習(xí)能力，調(diào)用MATLAB工具箱函數(shù)，使預(yù)測過程更易實(shí)現(xiàn)，可以更好地對人力資源進(jìn)行規(guī)劃，提高人力資源預(yù)測精度。

圖2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)逼近結(jié)果將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于企業(yè)人力資源需求預(yù)測，能較好地建立起各影響因素與預(yù)測結(jié)果之間的非線性關(guān)系，是企業(yè)預(yù)測人力資源需求的一種較理想的方法。但BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也存在著一些不足和問題。主要表現(xiàn)在學(xué)習(xí)速率太小可能會造成訓(xùn)練時間過長；BP算法可以使權(quán)值收斂到某個值，但并不能保證其為誤差平面的全局最小值；網(wǎng)絡(luò)隱含層的層數(shù)和單元數(shù)的選擇一般是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)或者通過反復(fù)實(shí)驗(yàn)確定，網(wǎng)絡(luò)往往存在很大的冗余性，在一定程度上也增加了網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的負(fù)擔(dān)。因此，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在企業(yè)人力資源需求預(yù)測領(lǐng)域的應(yīng)用仍需根據(jù)企業(yè)自身實(shí)際情況做進(jìn)一步的改進(jìn)和完善。

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篇5

1.互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的特點(diǎn)對醫(yī)院審計的管理工作的現(xiàn)實(shí)意義

1.1有利于醫(yī)院審計網(wǎng)絡(luò)化信息技術(shù)體系

在互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的作用下，醫(yī)院審計的管理工作也做出了相對的改新。在醫(yī)院內(nèi)建構(gòu)了網(wǎng)絡(luò)化的審計信息技術(shù)體系。此體系可以促使院內(nèi)管理的高效性，還可以使醫(yī)院的經(jīng)營方向及范圍更加的寬廣。使醫(yī)院內(nèi)的各種經(jīng)濟(jì)管理及經(jīng)濟(jì)活動達(dá)到電算化形式的管理。有效提升院內(nèi)的審計管理工作效率及質(zhì)量。在互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的作用下，院內(nèi)審計的管理工作能夠把計算機(jī)這一科學(xué)技術(shù)與不同的審計軟件用在平時的院內(nèi)審計工作中，在醫(yī)院中搭建起網(wǎng)絡(luò)化的信息技術(shù)審計體系，從而進(jìn)一步地推動醫(yī)院運(yùn)營管理，助力于社會經(jīng)濟(jì)更進(jìn)一層地發(fā)展。與此同時通過互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的特點(diǎn)，使醫(yī)院審計管理所針對的對象、審計規(guī)模及其工作內(nèi)容等一些層面都產(chǎn)生了相應(yīng)的轉(zhuǎn)變。

1.2有利于?@現(xiàn)出醫(yī)院內(nèi)審計工作的目的

在現(xiàn)今互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展中，醫(yī)院審計的管理工作是醫(yī)院整體管理的一個環(huán)節(jié)。其在醫(yī)院的持續(xù)進(jìn)步中，有著非常主要的作用，醫(yī)院審計的管理工作可快速促進(jìn)醫(yī)院的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。所以，醫(yī)院審計的管理工作一定參照醫(yī)院內(nèi)部的工作主旨實(shí)行管理與發(fā)展，還應(yīng)同時注重醫(yī)院內(nèi)的財政工作管理，做好院內(nèi)部的財務(wù)控制管理與財務(wù)的監(jiān)督工作。使醫(yī)院審計和管理工作水平與質(zhì)量得到有效地提升。醫(yī)院在審計工作的管理中，一定遵照相應(yīng)的法律規(guī)定來實(shí)行相適應(yīng)的管理，遵守國家規(guī)定的所有財務(wù)規(guī)定，達(dá)到醫(yī)院審計和管理工作良性地運(yùn)營，體現(xiàn)醫(yī)院審計的管理工作目的，促進(jìn)醫(yī)院更進(jìn)一層地進(jìn)步發(fā)展。如果想達(dá)到醫(yī)院審計管理工作的理想目的，就一定要把互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與計算機(jī)等科學(xué)技術(shù)應(yīng)用到醫(yī)院審計的管理工作中，來取得相應(yīng)的審計資格，整理相應(yīng)的信息數(shù)據(jù)，在由信息系統(tǒng)進(jìn)行相應(yīng)地處理完善，給醫(yī)院審計和管理工作供應(yīng)具有參照性的數(shù)據(jù)，給醫(yī)院的一些決策，提供信息數(shù)據(jù)的幫助，體現(xiàn)醫(yī)院審計的管理工作目的。

1.3有利于提高醫(yī)院審計工作的水準(zhǔn)

在互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的作用下，比較多的當(dāng)代信息化技術(shù)己經(jīng)普遍地在醫(yī)院的現(xiàn)實(shí)管理中得到應(yīng)用，并且在醫(yī)院的管理過程中發(fā)揮了有效的作用，使醫(yī)院更進(jìn)一層地進(jìn)步發(fā)展。在醫(yī)院審計的管理中也使用了科學(xué)信息化的技術(shù)，通過計算機(jī)系統(tǒng)這一科技，在醫(yī)院審計和管理中建立完整的一套信息化的審計系統(tǒng)，如此不但能夠降低審計人員的工作量，還可以深一層的提升院內(nèi)審計工作的管理質(zhì)量及技能。可讓所有審計管理工作更為正規(guī)化、信息化，還可以在不同程度范圍內(nèi)減少醫(yī)院審計的管理成本，保證審計管理的數(shù)據(jù)完善性與系統(tǒng)性，從而使醫(yī)院審計和管理工作水準(zhǔn)得到有效地提高。

2.在互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)上提升醫(yī)院審計管理的有效措施

2.1通過計算機(jī)系統(tǒng)使醫(yī)院審計方法完善

在醫(yī)院的平時財務(wù)數(shù)據(jù)審計工作管理中的應(yīng)用。在醫(yī)院的審計管理過程中，經(jīng)?？梢姷呢攧?wù)數(shù)據(jù)審計工作，著重指出審計的工作人員對財務(wù)數(shù)據(jù)的研究與把握。在財務(wù)數(shù)據(jù)的審計工作中，可以參照工作中的現(xiàn)實(shí)狀況，利用計算機(jī)這一高科技來輔助平時審計管理工作。在現(xiàn)實(shí)平時財務(wù)數(shù)據(jù)審計的工作中，可以使用現(xiàn)代的一些審計相應(yīng)的軟件，對相應(yīng)的財務(wù)數(shù)據(jù)實(shí)行檢查、統(tǒng)籌、研究等相關(guān)的審計工作，能夠有利于提升財務(wù)數(shù)據(jù)的審計時效性與質(zhì)量的保證。在財務(wù)數(shù)據(jù)審計的工作中，也能夠應(yīng)用一些自動電算化的計算機(jī)這一高科技的系統(tǒng)，來對醫(yī)院財務(wù)數(shù)據(jù)審計工作施行審計的管理，以便提升審計的時效性。

2.2重視開發(fā)審計軟件，使醫(yī)院審計提高效率

在互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)這一網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)的作用下，醫(yī)院審計的管理工作必須要利用信息、互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)等現(xiàn)代的科學(xué)技術(shù)，漸漸達(dá)成醫(yī)院審計的管理工作信息化技術(shù)的有效發(fā)展。在醫(yī)院內(nèi)部組建起相應(yīng)的對于審計管理的信息系統(tǒng)中，審計的工作人員一定要對有關(guān)的系統(tǒng)實(shí)行理解和學(xué)習(xí)，熟悉各種系統(tǒng)的準(zhǔn)確功能，如此才可以在現(xiàn)實(shí)審計管理的工作中，嫻熟的應(yīng)用審計管理的信息系統(tǒng)，保證審計信息的正確性與完善性。醫(yī)院在建設(shè)審計管理的信息化系統(tǒng)時，要重視審計管理信息系統(tǒng)的開發(fā)與更新。供給足夠的資金基礎(chǔ)，使之醫(yī)院信息系統(tǒng)能夠順利的開發(fā)和管理。還需對醫(yī)院審計管理工作做到較好地完善。所以在現(xiàn)實(shí)醫(yī)院審計的管理工作中，審計的相關(guān)工作人員要參加到醫(yī)院的審計信息系統(tǒng)的開發(fā)當(dāng)中來，如此才可以及時地發(fā)覺其中存在的相關(guān)問題，并及時地實(shí)行對應(yīng)地整合與更正。例如某一醫(yī)院的管理信息系統(tǒng)建構(gòu)，完成了初步的以工作人員、財務(wù)、物質(zhì)管理為主要的醫(yī)院管理信息系統(tǒng)的建設(shè)，其中對物質(zhì)管理的系統(tǒng)環(huán)節(jié)包含固定資產(chǎn)的管理系統(tǒng)、物資的管理系統(tǒng)、設(shè)備器材的管理系統(tǒng)。組建醫(yī)院內(nèi)部的相關(guān)財產(chǎn)調(diào)度平臺，活躍及提高了財產(chǎn)應(yīng)用效果。每個科室能夠把本科室不用的資產(chǎn)公布到平臺上，這時有對此資產(chǎn)需求的科室就能夠在平臺上實(shí)行觀看并且申請使用。多種方式的終端平臺系統(tǒng)，全部參與、操作起來較為容易。所有關(guān)于設(shè)備的管理與使用人員都可以依照自己科室的需求，恰逢時宜地登錄系統(tǒng)進(jìn)行操作，并可以實(shí)行查收、拍照、圖片上傳，操作的使用簡便、好學(xué)、容易理解、入手比較快。

2.3利用信息技術(shù)，搭建醫(yī)院審計信息化的本系

在互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)這一網(wǎng)絡(luò)化經(jīng)濟(jì)的作用下，醫(yī)院也建構(gòu)了相關(guān)的審計管理信息化系統(tǒng)，通過有關(guān)的審計概論、管理概論，使醫(yī)院內(nèi)組成一個完善的一整套審計管理工作體系，能夠?qū)︶t(yī)院的全部經(jīng)濟(jì)運(yùn)行所帶來的財務(wù)數(shù)據(jù)信息實(shí)行有效及時地跟隨與及時監(jiān)控，持續(xù)對醫(yī)院己有的審計管理工作信息系統(tǒng)加以改進(jìn)完善，以便提升醫(yī)院審計的管理工作水準(zhǔn)及質(zhì)量?，F(xiàn)當(dāng)下醫(yī)院所組建的審計管理信息化系統(tǒng)是三個主要的部分所組成，第一個部分是，審計信息系統(tǒng)的專家系統(tǒng)，其著重能夠?qū)徲嫷臄?shù)據(jù)信息實(shí)行研究分析、匯報等相關(guān)工作；第二個部分是，審計的監(jiān)控系統(tǒng)，其著重對醫(yī)院的財務(wù)信息實(shí)行及時的監(jiān)控；第三個部分是，數(shù)據(jù)庫信息系統(tǒng)，其著重是把審計的數(shù)據(jù)信息實(shí)行匯總、調(diào)整。達(dá)到信息能夠共同享用。例如在博科yigo平臺的基礎(chǔ)上，開發(fā)醫(yī)院固定資產(chǎn)的管理信息系統(tǒng)。把博科yigo平臺的固定資產(chǎn)信息管理系統(tǒng)應(yīng)用在醫(yī)院審計和管理工作中，可以較大的提升醫(yī)院內(nèi)部的工作時效性，使醫(yī)院的經(jīng)濟(jì)效益大大地增加，有利于醫(yī)院切實(shí)地達(dá)成嚴(yán)格實(shí)行節(jié)約的準(zhǔn)則。其容易、簡單、好學(xué)的客戶操作界面和強(qiáng)有力的系統(tǒng)功效，在大多同種系統(tǒng)中突現(xiàn)而出。

2.4做好培訓(xùn)，提高醫(yī)院審計工作人的計算機(jī)操作水準(zhǔn)

篇6

中圖分類號：R197.324文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1007-9599 (2012) 04-0000-02

一、網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)對醫(yī)院審計帶來的積極影響

（一）有利于加快醫(yī)院審計信息化建設(shè)

隨著醫(yī)院內(nèi)部管理信息化、業(yè)務(wù)運(yùn)行網(wǎng)絡(luò)化、會計信息電子化的廣泛建立，不僅使醫(yī)院各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)活動的會計處理工作均可以通過計算機(jī)系統(tǒng)和軟件自動完成，還使醫(yī)院的經(jīng)營管理步入了信息化、網(wǎng)絡(luò)化的軌道。在這樣的網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，醫(yī)院審計工作的范圍、對象、內(nèi)容、方法等審計要素也隨之發(fā)生了較大的變化，對傳統(tǒng)的審計工作造成了巨大的沖擊。為了滿足醫(yī)院管理信息化的發(fā)展需求，醫(yī)院必須加快審計信息化建設(shè)，以改進(jìn)傳統(tǒng)審計工作的不足，提高醫(yī)院整體信息化的建設(shè)水平。

（二）有利于實(shí)現(xiàn)醫(yī)院審計目標(biāo)

醫(yī)院審計工作的目標(biāo)在于緊緊圍繞本院工作重心，以強(qiáng)化財務(wù)管理和內(nèi)部控制監(jiān)督為主要任務(wù)，實(shí)現(xiàn)維護(hù)國家財經(jīng)紀(jì)律、促進(jìn)醫(yī)院健康發(fā)展的目標(biāo)。所以，醫(yī)院必須采取先進(jìn)、科學(xué)的技術(shù)方法，借助于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、信息技術(shù)和計算機(jī)技術(shù)對所獲取的審計憑證和信息資料進(jìn)行加工處理，作為審計結(jié)果的評估、判斷依據(jù)，以此為醫(yī)院領(lǐng)導(dǎo)提供可靠的決策信息，從而確保審計目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。

（三）有利于提升醫(yī)院內(nèi)部審計質(zhì)量

網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)已經(jīng)廣泛被應(yīng)用于醫(yī)院的日常經(jīng)營管理活動中，醫(yī)院內(nèi)部審計工作也不例外。審計工作利用現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)，不僅可以極大地減輕審計人員的工作量，確保審計數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性，還可以促進(jìn)審計工作規(guī)范化、流程化，提高審計工作效率，降低審計管理成本，從而提升醫(yī)院內(nèi)部審計工作水平和質(zhì)量。

二、網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)對醫(yī)院審計的管理策略

（一）運(yùn)用計算機(jī)輔助審計方法

1.對醫(yī)院日常會計信息的審計。當(dāng)前的醫(yī)院審計要求審計工作人員應(yīng)對會計信息給予更多的分析，并利用計算機(jī)輔助審計來完成具體工作。首先，應(yīng)多開發(fā)一些適用于計算機(jī)輔助審計的應(yīng)用軟件，這樣便于審計人員借助這些審計軟件來對會計信息進(jìn)行相應(yīng)的檢查、測試、比較分析、統(tǒng)計、匯總等審計工作。如審計人員可以通過借助相應(yīng)的審計軟件對醫(yī)院財務(wù)部門各個時期的指標(biāo)進(jìn)行比較，并從中找出異常狀況，以便于進(jìn)一步加以調(diào)查和分析；其次，也可以借助會計電算化自帶的一些功能來完成審計工作。如審計人員可以利用會計電算化中的查詢過濾功能，將某些明細(xì)賬反映的醫(yī)療服務(wù)金額在指定數(shù)額以上的全部記錄顯示出來，借此來進(jìn)行分析性復(fù)核；再次，使用辦公自動化軟件來輔助審計工作。如可借助EXCEL表格對材料成本差異核算進(jìn)行復(fù)核。

2.計算機(jī)輔助審計信息管理與傳遞。在進(jìn)行審計時，審計人員需要掌握大量的有關(guān)信息，如法律法規(guī)、被審計單位的具體情況、上一年度的審計底稿以及審計報告等等。在以往應(yīng)用手工方式時，這些信息都是由人工進(jìn)行整理和提供，既費(fèi)時又費(fèi)力，致使審計效率偏低。而利用計算機(jī)輔助審計，則可將這些信息全部存儲到計算機(jī)中，通過計算機(jī)的快速查找功能，便可以迅速、準(zhǔn)確地找到所需的信息。因此，為方便審計人員開展工作，應(yīng)建立審計法律法規(guī)庫、被審單位信息集料庫以及審計檔案庫等，同時還應(yīng)提供相應(yīng)的更新、維護(hù)以及查詢功能。

3.計算機(jī)輔助審計統(tǒng)計抽樣。在網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，現(xiàn)代審計已經(jīng)建立起了一套較為完善的抽樣技術(shù)。而將抽樣技術(shù)合理地應(yīng)用于審計工作當(dāng)中，是審計理論與實(shí)踐的一大重要突破，特別是統(tǒng)計抽樣比非統(tǒng)計抽樣更具科學(xué)性，其能夠準(zhǔn)確地將抽樣誤差控制在指定的范圍以內(nèi)。正因如此，計算機(jī)輔助審計的作用也隨之得以展現(xiàn)，具體體現(xiàn)在以下幾個方面上：其一，審計抽樣隨機(jī)數(shù)的選取。利用計算機(jī)輔助審計，則可通過程序編碼并借助計算機(jī)自身的功能來選取隨機(jī)數(shù)，既方便又快捷；其二，樣本選取。使用恰當(dāng)合理的統(tǒng)計抽樣方法可以有效地避免抽取無代表性樣本的風(fēng)險，從而達(dá)到迅速、公正、客觀的目的；其三，簡化計算。借助計算機(jī)輔助審計，能夠利用計算機(jī)的語言編輯功能，建立一些應(yīng)用程序，并以此來計算有關(guān)的統(tǒng)計指標(biāo)，如樣本量、總體估算值等等，只要運(yùn)行這些程序便能夠快速地獲得結(jié)果。

（二）使用高效的醫(yī)院審計軟件

在信息化的前提條件下，審計人員需要大量的時間和精力去對醫(yī)院信息系統(tǒng)的具體功能進(jìn)行了解，只有這樣才能夠確保處理的完整性、正確性以及合法性。而當(dāng)一個醫(yī)院信息系統(tǒng)建設(shè)完成并投入使用以后，對其的改進(jìn)要比設(shè)計研發(fā)更加困難，并且費(fèi)用也會更好。為此，除應(yīng)對已經(jīng)投入使用的醫(yī)院信息系統(tǒng)進(jìn)行審計外，還應(yīng)加強(qiáng)事前和事中審計。這就要求審計人員應(yīng)參與到醫(yī)院信息系統(tǒng)的設(shè)計研發(fā)過程當(dāng)中，這樣能夠及時發(fā)現(xiàn)問題，并進(jìn)行相應(yīng)的改進(jìn)。此外，專業(yè)的審計軟件也能夠幫助審計人員完成審計工作。但是由于各個醫(yī)院的信息系統(tǒng)都存在一定差別，統(tǒng)一性和標(biāo)準(zhǔn)性較差。針對這一問題，當(dāng)前急需制定一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式標(biāo)準(zhǔn)或轉(zhuǎn)換標(biāo)準(zhǔn)。同時也應(yīng)對審計軟件進(jìn)行模塊化和程序化，從而方便審計人員在現(xiàn)場制定審計方案，這樣有利于審計工作的順利開展。

（三）建立醫(yī)院內(nèi)部審計信息系統(tǒng)

醫(yī)院內(nèi)部審計信息系統(tǒng)是以醫(yī)院信息系統(tǒng)和內(nèi)部控制系統(tǒng)為基礎(chǔ)，結(jié)合內(nèi)部審計理論、風(fēng)險管理理論，通過對醫(yī)院經(jīng)濟(jì)活動所產(chǎn)生的財務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時監(jiān)控，從而完成對醫(yī)院整體資源審計管理的綜合信息系統(tǒng)。該系統(tǒng)由以下三個子系統(tǒng)構(gòu)成：其一，審計專家信息系統(tǒng)。其主要技術(shù)功能包括審計抽樣和分析、審計取證、審計數(shù)據(jù)采集和轉(zhuǎn)換、審計工作底稿編制、審計信息交互共享、審計報告、審計規(guī)則庫定義和修訂等；其二，審計監(jiān)控系統(tǒng)。該系統(tǒng)直接嵌入到醫(yī)院管理信息系統(tǒng)中，對財務(wù)數(shù)據(jù)資源進(jìn)行實(shí)時監(jiān)控；其三，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。該系統(tǒng)利用數(shù)據(jù)庫技術(shù)實(shí)現(xiàn)內(nèi)部審計數(shù)據(jù)與醫(yī)院管理信息系統(tǒng)的轉(zhuǎn)換，并將醫(yī)院內(nèi)部審計數(shù)據(jù)與財務(wù)醫(yī)務(wù)信息進(jìn)行集中、整合，而后對整個醫(yī)院數(shù)據(jù)實(shí)施共享。內(nèi)部審計信息系統(tǒng)可以通過數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)獲取所有財務(wù)數(shù)據(jù)信息，加強(qiáng)了對醫(yī)院日常經(jīng)濟(jì)活動的審計，同時也可以利用審計專家系統(tǒng)對財務(wù)數(shù)據(jù)實(shí)施回歸分析、線性分析和統(tǒng)計分析，尤其能夠發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)記錄中存在的疑點(diǎn)事件和違規(guī)行為，從而加強(qiáng)醫(yī)院管理風(fēng)險的控制。

（四）做好審計風(fēng)險防范工作

現(xiàn)階段，在網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，推動了其在管理領(lǐng)域中的應(yīng)用，這使得以往傳統(tǒng)的管理、控制、檢查以及審計等技術(shù)均面臨著嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。與此同時，國際會計公司、專業(yè)服務(wù)機(jī)構(gòu)以及咨詢公司等都將風(fēng)險防范，尤其是計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)及信息系統(tǒng)的運(yùn)行風(fēng)險防范作為日常管理的工作重點(diǎn)。目前，網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)在醫(yī)院的應(yīng)用日益普及，各類重要信息的載體也由傳統(tǒng)的紙張轉(zhuǎn)變?yōu)榇判越橘|(zhì)。雖然這種介質(zhì)在使用上比較方便，但是對其的保存要求卻相對較高，它很容易受到高溫、震動以及磁性物質(zhì)的影響，這在一定程度上增大了保存風(fēng)險。并且這種存儲媒體的可變性較強(qiáng)，極易被非法訪問和濫用。為了確保重要信息的安全性，必須加強(qiáng)風(fēng)險防范。一方面可以通過制定相關(guān)的風(fēng)險防范規(guī)章制度，如網(wǎng)絡(luò)管理規(guī)定、安全保密規(guī)定以及會計核算軟件安全運(yùn)行管理細(xì)則等等；另一方面，還應(yīng)不斷強(qiáng)化醫(yī)院內(nèi)部控制，借此來保護(hù)自身的安全，進(jìn)而保障會計信息的真實(shí)性、準(zhǔn)確性以及可維護(hù)性，以此來降低審計風(fēng)險。

（五）提高審計人員計算機(jī)水平

目前，理論基礎(chǔ)知識的缺乏以及計算機(jī)審計整體水平偏低等情況，已成為影響醫(yī)院內(nèi)部審計信息化建設(shè)的主要因素之一，也在一定程度上阻礙了醫(yī)院的健康發(fā)展。針對這一問題，必須采取積極有效地措施予以解決。首先，應(yīng)加大對審計人員的培訓(xùn)力度。作為一名醫(yī)院內(nèi)審人員不僅要熟練掌握先進(jìn)的審計方法和審計工具，如審計軟件等，并且還要能夠?qū)⑦@些軟件有效地應(yīng)用到實(shí)際審計工作當(dāng)中，以此來提高計算機(jī)審計方面的專業(yè)水平。同時還應(yīng)了解醫(yī)院財務(wù)、會計專業(yè)方面的相關(guān)知識，從而成為既懂醫(yī)院業(yè)務(wù)又熟悉計算機(jī)審計技術(shù)的復(fù)合型人才；其次，醫(yī)院應(yīng)通過不斷引進(jìn)具有較高審計水平及豐富計算機(jī)知識的人才，來提高醫(yī)院內(nèi)部審計隊(duì)伍的整體水平；再次，在條件允許的前提下，醫(yī)院還可建立審計人員與計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)及電子商務(wù)等方面專家全面聯(lián)合的機(jī)制，這種機(jī)制的建立也是當(dāng)前解決醫(yī)院審計人員計算機(jī)水平偏低的有效途徑之一。

篇7

全面預(yù)算管理主要是指全員參與、財務(wù)及經(jīng)營收支全額納入預(yù)算、預(yù)算全過程的管理。它最早產(chǎn)生于企業(yè)，先后在美國通用電器、通用汽車公司提出并應(yīng)用，并隨著企業(yè)的發(fā)展而日益完善。近幾年在國內(nèi)醫(yī)院也得到了應(yīng)用，全面預(yù)算管理的實(shí)施，促進(jìn)了醫(yī)院內(nèi)部人與人、部門與部門間的了解與合作，使醫(yī)院戰(zhàn)略目標(biāo)與預(yù)算得到落實(shí)。

一、國內(nèi)外醫(yī)院預(yù)算管理的對比

醫(yī)院的預(yù)算管理，國內(nèi)外差別較為明顯。以澳大利亞為例，該國每年對公立醫(yī)院實(shí)行全額預(yù)算補(bǔ)貼，支付形式是按病種結(jié)算。醫(yī)院必須按照就診人次和診斷的疾病種類來計算收費(fèi)金額，而后同政府部門或保險公司結(jié)算，這一方式與醫(yī)院為患者提供的實(shí)際服務(wù)項(xiàng)目及成本無關(guān)。因此，醫(yī)院對醫(yī)療成本的控制十分重視，在保證醫(yī)療質(zhì)量的前提下，想方設(shè)法減少藥品、檢查、檢驗(yàn)及材料的成本，嚴(yán)格禁止患者進(jìn)行重復(fù)檢查。項(xiàng)目的預(yù)算要求非常具體，數(shù)據(jù)精確度也非常高。而國內(nèi)，醫(yī)院的收費(fèi)是按服務(wù)項(xiàng)目收取，每項(xiàng)醫(yī)療服務(wù)由物價部門統(tǒng)一確定收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)，這種收費(fèi)模式，導(dǎo)致醫(yī)院把主要精力集中在“創(chuàng)收”上。但隨著我國醫(yī)療體制改革的推進(jìn)，特別是目前已經(jīng)試點(diǎn)的單病種、臨床路徑管理，很多項(xiàng)目也逐步向國外先進(jìn)管理模式靠攏。從新《醫(yī)院財務(wù)制度》中可以看出，醫(yī)院獨(dú)立性越來越強(qiáng)，對預(yù)算管理要求也會越來越高，醫(yī)院內(nèi)部預(yù)算管理將更加全面，這就需要醫(yī)院預(yù)算管理要在精、細(xì)、準(zhǔn)上下功夫。

二、對現(xiàn)有醫(yī)院預(yù)算管理方法的分析

現(xiàn)行醫(yī)院預(yù)算管理方法不夠科學(xué)，很難達(dá)到精、準(zhǔn)要求。為了求得預(yù)算值，實(shí)際工作中一般采用平均值法，表示公式為：項(xiàng)目預(yù)算=其中，i為拆分的某個子項(xiàng)目；x為上期預(yù)算；y為上期決算；n為項(xiàng)目拆分后的子項(xiàng)目總數(shù)；k為調(diào)整系數(shù)。該方法是以上期預(yù)決算作為基礎(chǔ)參照，求得一個參考值。值得注意的是，上期預(yù)算和上期決算的合理性并不能得到保證，因此這個參考值是不準(zhǔn)確量。為使參考值趨于合理，并符合一般項(xiàng)目預(yù)算變化率，通常需要經(jīng)專家組綜合評價后，進(jìn)行部分校正，確定相對合理的調(diào)整系數(shù)，最終將預(yù)算參考值與調(diào)整系數(shù)的乘積作為本期預(yù)算。而確定的系數(shù)合理到什么程度，很難判斷，只能靠經(jīng)驗(yàn)，很容易出現(xiàn)預(yù)算偏差。傳統(tǒng)預(yù)算編制方法主要有固定預(yù)算、增量預(yù)算、零基預(yù)算、確定性預(yù)算和概率預(yù)算。所有這些預(yù)算方法都是按照線性思維考慮，各有利弊，在醫(yī)院部分預(yù)算項(xiàng)目管理中，也可能綜合運(yùn)用，但很難考慮到醫(yī)院整體的綜合性、復(fù)雜性，以及項(xiàng)目之間的相互影響力。因此，單靠人為估算不是科學(xué)的辦法，在實(shí)際執(zhí)行中存在許多不確定性，不能保證預(yù)算目標(biāo)得以實(shí)現(xiàn)，無法滿足醫(yī)院精細(xì)化和全面管理的需要。而新型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)算方法基于非線性，有較高的復(fù)雜度，而且考慮了誤差反饋校驗(yàn)。該方法應(yīng)用到醫(yī)院全面預(yù)算管理全過程，可以滿足醫(yī)院全面預(yù)算的精細(xì)化需求。

三、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NeuralNetworks）是20世紀(jì)80年代興起的一種實(shí)用的多學(xué)科交叉處理技術(shù)，是模仿人腦行為特征、進(jìn)行分布式并行信息處理的數(shù)學(xué)算法模型。它具有非線性和自適應(yīng)的動態(tài)系統(tǒng)特征，這一處理方法依靠系統(tǒng)的復(fù)雜程度，通過調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點(diǎn)之間相互連接的權(quán)重，從而達(dá)到處理信息的目的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有兩大智能特性，即具有自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)調(diào)控的能力，可以通過預(yù)先提供的一組相互對應(yīng)的輸入——輸出數(shù)據(jù)，分析掌握兩者之間潛在的規(guī)律，最終根據(jù)這些規(guī)律，用新的輸入數(shù)據(jù)來推算輸出目標(biāo)結(jié)果，這種學(xué)習(xí)分析的過程通常被稱為“訓(xùn)練”，就像人類一樣，通過學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，學(xué)習(xí)新技術(shù)、新方法，用于解決實(shí)際工作中的新問題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為一種智能控制方法，廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)、企業(yè)管理等多種社會實(shí)踐中，進(jìn)行預(yù)測、控制。

四、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于醫(yī)院預(yù)算管理的可行性

醫(yī)院信息化建設(shè)的普及，給精細(xì)化管理提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)元，為全面預(yù)算的精準(zhǔn)控制打下了基礎(chǔ)。特別是部分醫(yī)院建立了大數(shù)據(jù)中心、信息系統(tǒng)平臺，可以直接通過接口采集各類原始數(shù)據(jù)。將相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行模型化處理，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，即可應(yīng)用于預(yù)算管理的全過程。使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，仿人腦思考，使得預(yù)算計算方法更加科學(xué)，由過去的一般線性計算發(fā)展到非線性，增加了復(fù)雜度，與實(shí)際更趨一致。以人員工資支出為例，過去只作正常增資額，作線性處理，而現(xiàn)在可以把員工工資分成三部分，一是人員變動情況；二是基本工資正常增資，可使用人事信息，采用分段函數(shù)準(zhǔn)確計算出下一預(yù)算周期的基礎(chǔ)工資額；三是績效工資，它處于比較復(fù)雜的非線性變化，因?yàn)橐獏⒖济吭碌膶?shí)際工作量及醫(yī)院收支變化，還要引入各種醫(yī)療因素的反饋信息，再加上醫(yī)院上期數(shù)據(jù)對下期發(fā)展的影響因素等等。面對這種諸多因素的復(fù)雜影響時，一般算法很難進(jìn)行合理處理，而采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，卻可以解決。這只是列舉了一個較為簡單的例子，相對于人員工資支出，醫(yī)院新建項(xiàng)目、新技術(shù)應(yīng)用等的預(yù)算精確管理則更為復(fù)雜，需要考慮的因素也更多。針對醫(yī)院全面預(yù)算中出現(xiàn)的一些不確定性和高度非線性因素的影響，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的獨(dú)特優(yōu)點(diǎn)有了用武之地，它能夠充分接近復(fù)雜的非線性映射關(guān)系，可以學(xué)習(xí)和適應(yīng)不確定因素的動態(tài)特質(zhì)，具有較強(qiáng)的容錯性，此外，由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用矩陣算法，可以進(jìn)行快速的海量數(shù)據(jù)運(yùn)算。

五、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在醫(yī)院全面預(yù)算管理中的應(yīng)用

（一）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般包括三層：輸入層、隱含層和輸出層。針對醫(yī)院全面預(yù)算，輸入層可以是各種醫(yī)院基本元數(shù)據(jù)以及醫(yī)院綜合運(yùn)行指標(biāo)，越細(xì)化越好。隱含層是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法核心，是復(fù)雜的智能化處理的中間態(tài)，這對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用者來說是不可見的。輸入層參數(shù)主要包括：科室基本情況，包括床位、科室人員、影響力等；患者基本情況，指本科室患者信息，如年齡、性別、職業(yè)等；疾病情況，包括ICD10疾病診斷、病程及入出院情況等；患者醫(yī)保類型；檢查、檢驗(yàn)、治療、手術(shù)等情況；科室請領(lǐng)的相關(guān)物耗等信息；科室設(shè)備使用情況；科室消耗的水、電、氧氣等；門診診療情況；輸液用藥情況；醫(yī)院運(yùn)行指標(biāo)，如門診人次、住院床日等；按賬單類別分類的門診、住院費(fèi)用；人員工資成本；患者滿意情況；其它各類指標(biāo)（整個醫(yī)院相關(guān)運(yùn)行指標(biāo)近百種）。輸出層：包含單項(xiàng)目預(yù)算、患者醫(yī)保預(yù)算、科室預(yù)算等各種收入預(yù)算、支出預(yù)算，涵蓋醫(yī)院全面預(yù)算涉及的各方面內(nèi)容。

（二）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)

決定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的是隱含層（隱含層可能是多層）及其所含節(jié)點(diǎn)數(shù)，以及節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)之間的連接方式。要從零開始建設(shè)一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，首先要做的是確定隱含層和節(jié)點(diǎn)數(shù)，對應(yīng)的活動函數(shù)的形式以及權(quán)重限制等。如果采用成熟的工具軟件箱，將會大大節(jié)約調(diào)整時間，減少建設(shè)適應(yīng)周期。數(shù)據(jù)從輸入層到輸出層的過程是一個從前向后的傳播過程，后面節(jié)點(diǎn)的數(shù)值通過它前面相連的節(jié)點(diǎn)傳遞過來，然后把這個值按照各個連接權(quán)重的大小加權(quán)，輸入活動函數(shù)再得到新的數(shù)值，繼續(xù)傳播到下面的節(jié)點(diǎn)。當(dāng)節(jié)點(diǎn)的輸出值與我們預(yù)期的值不同，也就是發(fā)生誤差時，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就要“學(xué)習(xí)”。學(xué)習(xí)過程如下：如果一個節(jié)點(diǎn)輸出發(fā)生較大誤差，那么就需要看這一誤差是受哪些輸入節(jié)點(diǎn)的影響而造成的，是不是受到了權(quán)重最高的節(jié)點(diǎn)的影響，如果是，則要降低這一節(jié)點(diǎn)的權(quán)重，同時升高其它節(jié)點(diǎn)的權(quán)重值。對那些降低權(quán)重的節(jié)點(diǎn)來說，也需要用同樣的方法來進(jìn)一步降低它前面的節(jié)點(diǎn)的權(quán)重。按照這樣的做法把權(quán)重值進(jìn)行調(diào)整，一步步向前傳播，直到權(quán)重調(diào)整到輸入節(jié)點(diǎn)為止。對訓(xùn)練的每一條記錄都要重復(fù)這個步驟，用向前傳播得到輸出值，如果發(fā)生較大誤差，則用此方法進(jìn)行學(xué)習(xí)。當(dāng)把訓(xùn)練的每一條記錄都運(yùn)行過一遍之后，便完成了一個訓(xùn)練周期。結(jié)合醫(yī)院實(shí)際運(yùn)作方式，一般一個訓(xùn)練周期定為一個月，要完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練可能需要很多個訓(xùn)練周期，至少要幾十次，經(jīng)常要經(jīng)過上百次學(xué)習(xí)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)次數(shù)越多，誤差越小，未來的醫(yī)院預(yù)算執(zhí)行越準(zhǔn)確。訓(xùn)練學(xué)習(xí)完成之后得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是相對完善的模型，描述了全面預(yù)算受醫(yī)院基礎(chǔ)變量影響的變化規(guī)律。

（三）誤差校正

對于單輸入、單輸出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，非線性系統(tǒng)可用如下差分方程表示：y(t+1)=f[y(t),y(t-1),…,y(t-k+1);x(t),x(t-1),…,x(t-k+1)]其中，y(t)、x(t)分別表示在t時刻的輸出、輸入變量，f()為未知的非線性映射，k為輸入輸出的系統(tǒng)階次。針對醫(yī)院預(yù)算實(shí)際情況，我們按上圖中所示的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，有n個醫(yī)院基礎(chǔ)信息和運(yùn)行指標(biāo)輸入變量，m個預(yù)算種類輸出變量，此非線性系統(tǒng)可用差分方程表示為：通常有兩種方法，可以預(yù)測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)未來的輸出，一是遞推法，二是非遞推法。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相當(dāng)復(fù)雜，建模難度極大，一般不采用非遞推法。在此我們利用遞推法，來預(yù)測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)未來d步的預(yù)算輸出。

篇8

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2014 . 03. 034

[中圖分類號] F272.92 [文獻(xiàn)標(biāo)識碼] A [文章編號] 1673 - 0194（2014）03- 0074- 05

人力資源危機(jī)在旅行社行業(yè)吸引人才、培養(yǎng)人才、留住人才的各個環(huán)節(jié)都有體現(xiàn)，影響旅行社行業(yè)人力資源管理的效果，影響旅行社行業(yè)的穩(wěn)定與發(fā)展。因此，如何對旅行社行業(yè)人力資源危機(jī)狀況進(jìn)行評判，進(jìn)而采取應(yīng)對措施，是當(dāng)前旅行社行業(yè)人力資源管理的一個迫切任務(wù)。本文引入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的BP網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建河南省旅行社人力資源危機(jī)預(yù)警模型，以期提早應(yīng)對危機(jī)。

1 BP網(wǎng)絡(luò)簡介

BP網(wǎng)絡(luò)由一個輸入層、若干隱含層和一個輸出層構(gòu)成，是一種具有3層或者3層以上結(jié)構(gòu)的多層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元分層排列，它的左、右各層之間各個神經(jīng)元實(shí)現(xiàn)全連接，即左層的每一個神經(jīng)元與右層的每個神經(jīng)元都有連接，而上下層各神經(jīng)元之間無連接。每一層內(nèi)神經(jīng)元的輸出均傳送到下一層，這種傳送由連接權(quán)來達(dá)到增強(qiáng)、減弱或抑制的作用，除了輸入層的神經(jīng)元以外，隱含層和輸出層神經(jīng)元的凈輸入是前一層神經(jīng)元輸出的加權(quán)和。每個神經(jīng)元均由它的輸入、活化函數(shù)和閾值來決定它的活化程度。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際應(yīng)用中，80%～90%的模型是采用BP網(wǎng)絡(luò)或它的變化形式。BP網(wǎng)絡(luò)可以有多層，但前向三層BP網(wǎng)絡(luò)最具代表性，應(yīng)用也最為廣泛。

2 基于BP網(wǎng)絡(luò)的河南省旅行社人力資源危機(jī)預(yù)警模型的構(gòu)建

2.1 構(gòu)建旅行社人力資源危機(jī)預(yù)警指標(biāo)體系

人力資源危機(jī)預(yù)警指標(biāo)體系由一系列能敏感反映人力資源管理活動狀態(tài)和結(jié)果表現(xiàn)的指標(biāo)構(gòu)成。筆者通過分析河南省旅行社人力資源危機(jī)現(xiàn)狀，遵循靈敏性、科學(xué)性、可測度性、相對獨(dú)立性、預(yù)見性和可比性等原則，篩選出獨(dú)立性較強(qiáng)、代表性較強(qiáng)和貢獻(xiàn)性高的最小評價指標(biāo)體系，本文借助了專家打分的方法，各指標(biāo)的具體值域范圍見表1。

2.2 建立基于BP網(wǎng)絡(luò)的旅行社人力資源危機(jī)預(yù)警模型

2.2.1 用主成分分析法對模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理

根據(jù)表1，本文共模擬了8組數(shù)據(jù)（見表2），以建立基于BP網(wǎng)絡(luò)的河南省旅行社人力資源危機(jī)預(yù)警模型。

對表2中的極小值指標(biāo)（如員工隱性流失率等）先取倒數(shù)，再利用SPSS統(tǒng)計分析軟件進(jìn)行主成分分析，所得結(jié)果見表3。

本文共提取出6個公共因子，其特征值的方差貢獻(xiàn)率累積達(dá)到了96.044%（通常情況下，累積貢獻(xiàn)率達(dá)到85%即可）。本文選擇參數(shù)0.65作為劃分主要、次要指標(biāo)的載荷系數(shù)臨界值，以滿足下一步研究的要求。最后得到由10項(xiàng)指標(biāo)構(gòu)成的新的人力資源投資風(fēng)險預(yù)警評價指標(biāo)體系，如表4所示。

2.2.2 BP網(wǎng)絡(luò)模型輸入節(jié)點(diǎn)的選擇

根據(jù) Kolmogorov定理（即映射網(wǎng)絡(luò)存在定理），一個三層BP網(wǎng)絡(luò)即可在任意希望的精度上實(shí)現(xiàn)任意的連續(xù)函數(shù) 。因此，本研究中采用三層BP網(wǎng)絡(luò)模型。影響旅行社人力資源危機(jī)度的評價因子主要有人才引進(jìn)率、招聘引進(jìn)員工勝任度等10個，因此，可確定BP網(wǎng)絡(luò)的輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)為10。

本文選擇上述簡化后的10項(xiàng)指標(biāo)作為BP模型的輸入節(jié)點(diǎn)。由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱層一般采用Sigmoid轉(zhuǎn)換函數(shù)，為提高訓(xùn)練速度和靈敏性以及有效避開Sigmoid函數(shù)的飽和區(qū)，一般要求輸入數(shù)據(jù)的值在0～1之間。因此，需要對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。

進(jìn)行輸入節(jié)點(diǎn)的輸入時，需要先對原始的模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，將它們轉(zhuǎn)化為閉區(qū)間[0，1]上的無量綱性指標(biāo)值。本著盡可能體現(xiàn)被評價對象之間的差異化原則，即使其離差平方和最大的原則，本文采用了極值處理法進(jìn)行歸一運(yùn)算：

若Mj = max{xij}，mj = min{xij} 則x′ij = ■

式中，xij為原始數(shù)據(jù)，x′ij∈[0，1]為歸一化后的無量綱性指標(biāo)，其歸一化結(jié)果見表5。

2.2.3 BP網(wǎng)絡(luò)模型隱層節(jié)點(diǎn)的選擇

對于隱層節(jié)點(diǎn)的選擇是一個非常復(fù)雜的問題，因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)巨量并行分布的結(jié)構(gòu)和非線性的動態(tài)特性決定了從理論上得到一個簡單通用的簡潔解析表達(dá)式或隱層單元確定公式是十分困難的，甚至是不可能的。隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)的選擇與問題的要求和輸入輸出單元的多少都有直接關(guān)系：如果隱節(jié)點(diǎn)數(shù)過少，網(wǎng)絡(luò)不強(qiáng)壯，就不能識別以前沒有看到的樣本，容錯性就差，或由于網(wǎng)絡(luò)太小可能訓(xùn)練不出來；但隱節(jié)點(diǎn)太多又會使學(xué)習(xí)時間過長，誤差也不一定最佳。因此，必定存在一個最佳的隱節(jié)點(diǎn)數(shù)，可用公式q = ■ + a作為參考。其中，q為隱含節(jié)點(diǎn)數(shù)，m為輸入神經(jīng)元數(shù)，n為輸出神經(jīng)元數(shù)，a為1 ～ 10之間的常數(shù)。

為使隱節(jié)點(diǎn)數(shù)更合適，本文將根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出與期望輸出矢量的均方誤差大小及訓(xùn)練步數(shù)的多少來綜合確定，最終隱含節(jié)點(diǎn)選為9，其模型訓(xùn)練精度最佳，訓(xùn)練步數(shù)也最少。

2.2.4 BP網(wǎng)絡(luò)模型輸出節(jié)點(diǎn)的選擇

從表5中選出對應(yīng)于新預(yù)警評價指標(biāo)體系的數(shù)據(jù)再次進(jìn)行主成分分析，步驟同前，所得結(jié)果如表6所示。

本文共提取出4個公共因子，其特征值的方差貢獻(xiàn)率累積達(dá)到92.232%。它們共同決定旅行社人力資源危機(jī)的狀況。

公因子1上載荷值大于0.65的指標(biāo)有：招聘引進(jìn)員工勝任度、培訓(xùn)與員工需求吻合度、員工對評價制度和使用制度的滿意度，涉及旅行社人力資源危機(jī)的多個部分，可稱之為“綜合因子”；公因子2上的載荷值大于0.65的指標(biāo)有：人力資本投資收益率、病假發(fā)生率，可稱之為“員工發(fā)展與保健因子”；公因子3上的載荷值大于0.65的指標(biāo)有：員工對激勵機(jī)制的滿意度、缺勤率，可稱之為員工“價值取向因子”；公因子4上的載荷值大于0.65的指標(biāo)主要有：員工離職增長率，主要是對員工流失指標(biāo)的反映，可稱之為“員工流失因子”。

第一，計算各公因子的得分。由于在查找旅行社人力資源危機(jī)風(fēng)險因素提出對策時，通常只研究各公共因子上的主要載荷指標(biāo)，而不考慮其他冗余指標(biāo)。因此，為使警情分析輸出更精確，從而能更準(zhǔn)確地分析旅行社人力資源危機(jī)風(fēng)險的內(nèi)容，更有針對性地提出人力資源危機(jī)預(yù)警對策，本文忽略各公因子內(nèi)部的冗余指標(biāo)（載荷系數(shù)小于0.65的指標(biāo)），只根據(jù)主要指標(biāo)（載荷系數(shù)大于等于0.65的指標(biāo)）的載荷系數(shù)，通過下列算式來計算各公共因子得分：

FP1 = ■

FP2 = ■

FP3 = ■

FP4 = ■ = t34

式中，tij是表中指標(biāo)Xij均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為1的標(biāo)準(zhǔn)化變量；p為數(shù)組序號，p = 1，2，…，8。？搖

第二，以各公共因子的方差貢獻(xiàn)率占4個因子總方差貢獻(xiàn)率的比重作為權(quán)重進(jìn)行加權(quán)匯總，得出各數(shù)組的最終因子綜合得分Fp：

Fp = ■

通過綜合因子Fp（見表7）來反映旅行社人力資源危機(jī)程度，據(jù)此制定相應(yīng)的防范策略。BP網(wǎng)絡(luò)最后一層的傳輸函數(shù)Purelin使得網(wǎng)絡(luò)輸出可以是任意值，因此，本文將旅行社人力資源危機(jī)預(yù)警層次設(shè)置為4個級別，如表8所示，BP網(wǎng)絡(luò)的輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)為4，代表不同的旅行社人力資源危機(jī)等級，即安全、基本安全、風(fēng)險和較大風(fēng)險，4個等級對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)輸出分別為[1000]、[0100]、[0010]、[0001]。

依前分析輸出節(jié)點(diǎn)選擇4個，10組輸出的4個端子的數(shù)值就對應(yīng)于10組人力資源危機(jī)預(yù)警指標(biāo)數(shù)據(jù)所反映的旅行社人力資源危機(jī)狀況。

結(jié)合旅行社人力資源危機(jī)的表現(xiàn)形式，本文提出了以下人力資源危機(jī)等級所對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)（見表8）。

Ⅰ級狀態(tài)：旅行社人力資源各方面管理良好，沒有明顯危機(jī)跡象，處于安全狀態(tài)，但仍需注意各方面的情況，防止突發(fā)性危機(jī)的出現(xiàn)。

Ⅱ級狀態(tài)：旅行社人力資源各方面正常，基本看不出什么問題，不過需要提前采取相應(yīng)措施以提防潛在危機(jī)和突發(fā)性危機(jī)的發(fā)生。

Ⅲ級狀態(tài)：旅行社人力資源出現(xiàn)危機(jī)，會帶來一定的損失，但不明顯，會對旅行社人力資源各方面造成一定負(fù)面影響。

Ⅳ級狀態(tài)：旅行社人力資源出現(xiàn)嚴(yán)重危機(jī)，對人力資源各方面造成非常明顯和嚴(yán)重的影響，甚至導(dǎo)致旅行社倒閉。

綜上所述，本文建立的BP網(wǎng)絡(luò)人力資源危機(jī)預(yù)警模型的構(gòu)造為：10 × 9 × 4（即10個輸入神經(jīng)元，9個隱層神經(jīng)元，4個輸出神經(jīng)元）。

3 基于BP網(wǎng)絡(luò)的旅行社人力資源危機(jī)預(yù)警模型的訓(xùn)練和檢測

本文采用MATLAB工程計算軟件的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱設(shè)計、訓(xùn)練并檢測已建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)警模型。

3.1 基于BP網(wǎng)絡(luò)的旅行社人力資源危機(jī)預(yù)警模型的訓(xùn)練

本文將表6歸一化后的前6組指標(biāo)值作為BP網(wǎng)絡(luò)的輸入，由表7確定的風(fēng)險程度矩陣作為與之相對應(yīng)的期望輸出，導(dǎo)入MATLAB的圖形用戶界面――GUI（Graphical User Interfaces），即可創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。主要訓(xùn)練參數(shù)設(shè)置如下（未提及的參數(shù)均采用默認(rèn)值）。

（1） 訓(xùn)練函數(shù)：TRAINLM函數(shù)，它適用于中、小規(guī)模網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)擬合問題，收斂快，收斂誤差小。

（2） 權(quán)值調(diào)節(jié)規(guī)則：LEARNGDM函數(shù)，采用動量梯度下降方法對權(quán)值和閾值進(jìn)行調(diào)整。

（3） 網(wǎng)絡(luò)層數(shù)：3層。

（4） 性能函數(shù)：MSE函數(shù)，表示輸出矢量與目標(biāo)矢量之間的均方誤差。

（5） 期望誤差：ε = 0.001。

由圖1可知，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練至第三步時，網(wǎng)絡(luò)性能達(dá)標(biāo)。BP網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練輸出見表9，至此，BP網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練完畢。

3.2 基于BP網(wǎng)絡(luò)的旅行社人力資源危機(jī)預(yù)警模型的檢測

同理，用第7、第8組歸一化后的指標(biāo)數(shù)據(jù)及對應(yīng)的風(fēng)險程度矩陣作為模型檢測的輸入和期望輸出，檢測結(jié)果見表10。檢測結(jié)果表明，實(shí)際輸出與期望輸出十分接近，誤差滿足要求。

由此可以得出結(jié)論，基于BP網(wǎng)絡(luò)建立的旅行社人力資源危機(jī)預(yù)警模型是有效的，可以用這個經(jīng)過訓(xùn)練、檢測完畢的BP網(wǎng)絡(luò)危機(jī)預(yù)警模型對旅行社人力資源危機(jī)進(jìn)行預(yù)警實(shí)證研究，以防范人力資源風(fēng)險，保證旅行社企業(yè)良性運(yùn)行，同時對整頓治理旅游市場秩序起到監(jiān)督和促進(jìn)作用。

主要參考文獻(xiàn)

篇9

高等教育是我國教育體系的最高層次,它直接影響了我國培養(yǎng)高層次人才的水平。近幾年隨著我國各個行業(yè)改革步伐的加快,高等教育的改革也在逐年加快,招生規(guī)模日益擴(kuò)大,學(xué)生人數(shù)也在穩(wěn)步增加。高層次人才培養(yǎng)的水平不應(yīng)該只表現(xiàn)在數(shù)量上面,更加重要的是質(zhì)量上的高標(biāo)準(zhǔn)。這必然對管理上提出了更加高的要求。全國已經(jīng)有許多高校研究開發(fā)了各自的學(xué)生信息管理系統(tǒng),但是市場上面還沒有一種非常靈活非常實(shí)用的學(xué)生信息管理系統(tǒng)軟件。因此本文研究的基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的學(xué)生信息管理系統(tǒng)有一定的市場價值,下面主要就信息管理系統(tǒng)功能設(shè)計方面進(jìn)行一定的探討。

 

這里的功能設(shè)計是指詳細(xì)的功能設(shè)計,在需求分析完成后,設(shè)計人員已經(jīng)有了一個概要設(shè)計的功能描述,但是這個并不是軟件開發(fā)過程中可以使用的功能設(shè)計文檔,還需要對軟件的功能進(jìn)行更加詳細(xì)的定義。本系統(tǒng)主要有下列功能模塊,如圖1。

 

1 用戶信息管理模塊

 

在用戶信息和用戶權(quán)限管理方面,學(xué)生信息管理系統(tǒng)設(shè)計采用了一套比較嚴(yán)格的用戶信息管理辦法。主要是采用三級權(quán)限分配機(jī)制,給不同級別用戶分配不同的權(quán)限,這樣可以防止非法用戶對學(xué)生信息的修改、刪除,保持學(xué)生信息的穩(wěn)定和安全。

 

2 學(xué)生基本信息管理模塊

 

學(xué)生基本信息管理是比較重要的信息管理模塊,學(xué)生基本信息管理包括學(xué)生的基本信息(姓名、性別、出生日期等)和社會關(guān)系信息、學(xué)習(xí)簡歷信息的錄入、修改和刪除等,每屆學(xué)生畢業(yè)以后,需要對畢業(yè)生進(jìn)行基本信息的轉(zhuǎn)換,將在校生信息轉(zhuǎn)換成校友信息,在每年新生開學(xué)的時候,需要新生的信息導(dǎo)入,并錄入學(xué)生的社會關(guān)系和學(xué)習(xí)簡歷信息,為學(xué)生在校信息的管理提供基本數(shù)據(jù)信息支持。

 

3 學(xué)生在校信息管理模塊

 

學(xué)生在校信息管理是學(xué)生在校各項(xiàng)信息管理的集合。

 

(1)學(xué)生學(xué)籍異動。

 

學(xué)生學(xué)籍信息記錄了每個在校學(xué)生的學(xué)籍情況,由于入學(xué)時學(xué)生的基礎(chǔ)、愛好和特長不一樣,基礎(chǔ)知識掌握的水平不一樣,那么領(lǐng)悟知識的能力和學(xué)生的基本素質(zhì)也就不一樣,這難免存在個別學(xué)生的升降級、轉(zhuǎn)院系、專業(yè)等情況,以及學(xué)分制的建立和實(shí)施,學(xué)籍異動管理模塊具有處理學(xué)生學(xué)籍異動記錄的功能。

 

(2)學(xué)生獎勵處分管理。

 

這個模塊用于管理學(xué)生在校期間的獎勵和處分的信息,通過學(xué)生管理部分的信息錄入和撤銷,對學(xué)生在校期間的行為表現(xiàn)可以有一個明了的輪廓。

 

(3)學(xué)生獎學(xué)金信息管理。

 

隨著高等教育逐步實(shí)現(xiàn)收費(fèi)上學(xué),學(xué)校的獎學(xué)金的發(fā)放種類較多,獎學(xué)金管理模塊用于管理學(xué)生獲得獎學(xué)金的信息,對于學(xué)生操行評定的登記確定和學(xué)生就業(yè)的信息檢索有重要的作用。

 

(4)學(xué)生綜合測評信息管理。

 

在學(xué)生交費(fèi)上學(xué)的同時,學(xué)校綜合測評的范圍占學(xué)生人數(shù)的60%,為了準(zhǔn)確地將綜合測評獲得學(xué)生的登記、人數(shù)統(tǒng)計分析準(zhǔn)確,并將現(xiàn)金通過銀行支付到“一卡通”上,要做到準(zhǔn)確無誤的數(shù)據(jù)管理。

 

(5)學(xué)生上網(wǎng)登記信息管理。

 

為了讓在校學(xué)生充分享受學(xué)校的豐富網(wǎng)絡(luò)資源,學(xué)校在學(xué)生宿舍為學(xué)生安裝了校園寬帶網(wǎng)絡(luò),學(xué)生通過到網(wǎng)管中心申請開通網(wǎng)絡(luò)以及交費(fèi)的過程,實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的共享和網(wǎng)絡(luò)資源的充分利用。

 

(6)學(xué)生宿舍信息管理。

 

學(xué)生宿舍管理屬于后勤管理的一部分,宿舍管理信息包括學(xué)生宿舍樓棟信息、宿舍信息,以及學(xué)生在宿舍的入住信息,宿舍信息的準(zhǔn)確采集,為學(xué)校后勤人員對宿舍進(jìn)行合理分配,新生入學(xué)宿舍的合理安排,以及學(xué)生所在宿舍信息的檢索提供了有益的幫助。

 

4 學(xué)生信息檢索與統(tǒng)計模塊

 

學(xué)生信息檢索是學(xué)生信息管理系統(tǒng)中開放的信息管理模塊,學(xué)生管理人員通過對學(xué)生信息檢索達(dá)到查詢學(xué)生信息的目的。

 

用戶檢索學(xué)生信息的方法:可以通過院系、班級來檢索,也可以通過學(xué)生生源地區(qū)、學(xué)生宿舍來檢索,還可以通過輸入學(xué)生學(xué)號檢索,檢索的方便性極大地提高了檢索的效率。檢索信息的完整,可以了解學(xué)生在校期間的學(xué)習(xí)、生活、獎懲等情況。

 

5 系統(tǒng)附件

 

系統(tǒng)附件是用戶和用戶之間以及用戶本人進(jìn)行信息傳送和信息記錄的模塊,包括短信發(fā)送和閱讀,記事本,通訊錄,公眾論壇和單獨(dú)聊天室等。這些功能的開發(fā)大大方便了用戶之間的信息傳送,權(quán)限的分級管理,讓信息的安全得到了充分的保障。

 

6 系統(tǒng)數(shù)據(jù)備份與事件記錄模塊

 

系統(tǒng)數(shù)據(jù)備份和事件記錄包含以下二個方面的內(nèi)容。

 

(1)數(shù)據(jù)備份和回復(fù):數(shù)據(jù)備份和回復(fù)是網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫重要的環(huán)節(jié),數(shù)據(jù)庫在運(yùn)行的過程中不可避免的收到黑客的騷擾和攻擊,如何在受到攻擊時能照常保持?jǐn)?shù)據(jù)庫的穩(wěn)定以及在受到攻擊以后如何快速的回復(fù)數(shù)據(jù)庫,保持?jǐn)?shù)據(jù)的完成和不遺失問題,我在這方面采用的是四個辦法,一是在服務(wù)器上安裝正版的操作系統(tǒng),并保持服務(wù)器操作系統(tǒng)的及時更新;二是在服務(wù)器上安裝防火墻和防病毒軟件,拒絕和記錄非法用戶攻擊的記錄;三是利用軟件ghost,將操作系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫安裝在不同的驅(qū)動器上,在操作系統(tǒng)受到攻擊而癱瘓的時候,可以在20分鐘以內(nèi)將操作系統(tǒng)恢復(fù)成受到攻擊以前的狀態(tài);四是采用雙機(jī)備份的技術(shù),在另外一個服務(wù)器上安裝相同的數(shù)據(jù)庫,這個數(shù)據(jù)庫在設(shè)定的時間內(nèi)對重要信息進(jìn)行備份,在主數(shù)據(jù)庫受到攻擊后能在5分鐘將數(shù)據(jù)恢復(fù)完成。

 

篇10

1.引言

許多金融學(xué)家和計量學(xué)家對發(fā)達(dá)國家成熟市場的波動性進(jìn)行了廣泛的研究，但是在對股市的預(yù)測上，由于人們在知識、能力、經(jīng)驗(yàn)上存在著較大的差異，加之問題本身又具有很大的隨機(jī)性和高度的非線性，即使是一些金融專家、炒股高手對出現(xiàn)的同一復(fù)雜行情進(jìn)行分析，往往也會得出不同的結(jié)論。此外，傳統(tǒng)方法還要事先知道各種參數(shù)，以及這些參數(shù)在什么情況下應(yīng)作怎樣的修正。這都給預(yù)測股市帶來一定的困難。

基于以上股市預(yù)測的困難性，本文提出了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測方法。隨著計算機(jī)、人工智能尤其是專家系統(tǒng)的發(fā)展，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)逐漸成熟并開始應(yīng)用于各個領(lǐng)域。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN，簡稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）作為一種由大量簡單神經(jīng)元廣泛相互聯(lián)接而成的非線性映射或自適應(yīng)動力系統(tǒng)，恰好能有效解決股市預(yù)測處理中常見的困難，因此它很快在股市預(yù)測分析與處理領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。

2.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹

2.1 BP 網(wǎng)絡(luò)算法的基本原理

2.1.1 標(biāo)準(zhǔn)的BP 網(wǎng)絡(luò)算法的基本原理

BP(Back Propagation)網(wǎng)絡(luò)是反向傳播的多層前饋式網(wǎng)絡(luò)，是目前使用最為廣泛的一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它的核心是BP算法，一種對于多基本子系統(tǒng)構(gòu)成的大系統(tǒng)進(jìn)行微商計算的嚴(yán)格而有效的方法，采用最小均方差學(xué)習(xí)方式。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理說到底就是給它一些輸入變量，然后就有一個輸出，輸出值的情況與實(shí)際的情況進(jìn)行比較，差多少，然后再進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部調(diào)整，屬于有導(dǎo)師的學(xué)習(xí)規(guī)則，使得網(wǎng)絡(luò)輸出與實(shí)際逼近。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能學(xué)習(xí)和存貯大量的輸入―輸出模式映射關(guān)系，而無需事前揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由非線性函數(shù)組成，而由一系列不同權(quán)重的線性過濾器組合而成：

2.1.2 BP網(wǎng)絡(luò)算法的優(yōu)化

由于常用的BP算法主要缺點(diǎn)為收斂速度慢，局部極值，難以確定隱含層和隱含層的個數(shù)，使得在實(shí)際應(yīng)用中BP算法很難應(yīng)用，因此，出現(xiàn)了許多改進(jìn)算法。BP算法的改進(jìn)主要有兩種途徑，一種是采用啟發(fā)式學(xué)習(xí)方法；另一種則是采用更有效的優(yōu)化算法，本文采用了動量法和學(xué)習(xí)率自適應(yīng)調(diào)整的策略，從而提高了學(xué)習(xí)速度并增加了算法的可靠性。動量法降低了網(wǎng)絡(luò)對于誤差曲面局部極值的敏感性，有效地抑制了網(wǎng)絡(luò)陷于局部極小。

2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型識別及步驟

模式通常指對事物的一種定量描述或結(jié)構(gòu)描述，“識別”是指對客觀事物按其物理特征進(jìn)行分類。模式識別的基本原理就是從待識別對象和理想標(biāo)本之間若干特征的相似性推斷它們之間總體的相似性。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別過程分為訓(xùn)練階段和模式分類階段，分為初始化、數(shù)據(jù)與處理、網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練以及模式分類四個步驟。以下利用實(shí)證分析來進(jìn)行著四個步驟。

3.實(shí)例分析

下面以上證的某股600個交易日的股票價格收盤指數(shù)作為原始樣本數(shù)據(jù)，對上述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行求解，預(yù)測20天的收盤價，與實(shí)際收盤價進(jìn)行比較，并求出其誤差：

式中，表示第日的實(shí)際收盤指數(shù)，表示第日的預(yù)測值，表示誤差。主要按照如下幾部分來處理：（1）準(zhǔn)備600個數(shù)據(jù)的時間序列，進(jìn)行歸一化。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中每個神經(jīng)元的輸出值由傳遞函數(shù)Sigmoid函數(shù)來計算，其輸出值的范圍是（0，1）；（2）留出最后20個數(shù)據(jù)，作為預(yù)測檢驗(yàn)使用；（3）繪制圖像，包括實(shí)際值和預(yù)測值，能量函數(shù)；（4）分析實(shí)際和預(yù)測兩曲線的趨勢。

采用I-J-K學(xué)習(xí)模型，該模型是輸入層I個神經(jīng)元，隱層J 個神經(jīng)元，輸出層K個神經(jīng)元。利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練500次、800次、1000次的輸出值和期望值以及能量函數(shù)（或者叫誤差函數(shù)）E，結(jié)果見圖1到圖3。

通過上面的圖示，可以看到用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的效果比較明顯，這說明該模型適用于短期預(yù)測嗎，股市的波動在很多地區(qū)都是非常劇烈的，各種因素的綜合作用也使得長期股指的變動具有極大的不確定性，使得預(yù)測變得很困難。而BP網(wǎng)絡(luò)的算法原理和自學(xué)習(xí)的特點(diǎn)使其能夠充分挖掘出隱含在樣本數(shù)據(jù)中的規(guī)律性，實(shí)現(xiàn)從輸入空間到輸出空間的非線性映射，對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行精確的擬合。從而BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法對于股市上的一些很難看出規(guī)律的數(shù)據(jù)列的預(yù)測而言，無疑是一個比較精確的預(yù)測方法。

4.結(jié)論

本文介紹了股市的特點(diǎn)以及股市預(yù)測的困難性，提出了利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法來解決股市預(yù)測問題。文章介紹了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的基本原理，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的優(yōu)化，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型識別及步驟，最后后以上海證券交易所每日股票價格收盤指數(shù)為分析對象，把原理應(yīng)用于實(shí)際，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對股票價格收盤指數(shù)進(jìn)行了短期預(yù)測，并計算出預(yù)測值和實(shí)際值的誤差。通過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)該模型收斂速度快，預(yù)測精度非常高，對預(yù)測短周期內(nèi)股指波動具有較強(qiáng)的適用性。

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