神经网络论文答辩
神经网络的是我的毕业论文的一部分4．人工神经网络人的思维有逻辑性和直观性两种不同的基本方式。逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理。这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布在网络上;2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。 人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。人工神经网络学习的原理人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。现以人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。 所以网络学习的准则应该是：如果网络做出错误的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。首先，给网络的各连接权值赋予(0，1)区间内的随机值，将“A”所对应的图像模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。在此情况下，网络输出为“1”和“0”的概率各为50%，也就是说是完全随机的。这时如果输出为“1”(结果正确)，则使连接权值增大，以便使网络再次遇到“A”模式输入时，仍然能做出正确的判断。 如果输出为“0”(即结果错误)，则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整，其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时，减小犯同样错误的可能性。如此操作调整，当给网络轮番输入若干个手写字母“A”、“B”后，经过网络按以上学习方法进行若干次学习后，网络判断的正确率将大大提高。这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功，它已将这两个模式分布地记忆在网络的各个连接权值上。当网络再次遇到其中任何一个模式时，能够做出迅速、准确的判断和识别。一般说来，网络中所含的神经元个数越多，则它能记忆、识别的模式也就越多。人工神经网络的优缺点人工神经网络由于模拟了大脑神经元的组织方式而具有了人脑功能的一些基本特征，为人工智能的研究开辟了新的途径，神经网络具有的优点在于:（1）并行分布性处理因为人工神经网络中的神经元排列并不是杂乱无章的，往往是分层或以一种有规律的序列排列，信号可以同时到达一批神经元的输入端，这种结构非常适合并行计算。同时如果将每一个神经元看作是一个小的处理单元，则整个系统可以是一个分布式计算系统，这样就避免了以往的“匹配冲突”，“组合爆炸”和“无穷递归”等题，推理速度快。（2）可学习性一个相对很小的人工神经网络可存储大量的专家知识，并且能根据学习算法，或者利用样本指导系统来模拟现实环境(称为有教师学习)，或者对输入进行自适应学习(称为无教师学习)，不断地自动学习，完善知识的存储。（3）鲁棒性和容错性由于采用大量的神经元及其相互连接，具有联想记忆与联想映射能力，可以增强专家系统的容错能力，人工神经网络中少量的神经元发生失效或错误，不会对系统整体功能带来严重的影响。而且克服了传统专家系统中存在的“知识窄台阶”问题。（4）泛化能力人工神经网络是一类大规模的非线形系统，这就提供了系统自组织和协同的潜力。它能充分逼近复杂的非线形关系。当输入发生较小变化，其输出能够与原输入产生的输出保持相当小的差距。（5）具有统一的内部知识表示形式，任何知识规则都可以通过对范例的学习存储于同一个神经网络的各连接权值中，便于知识库的组织管理，通用性强。虽然人工神经网络有很多优点，但基于其固有的内在机理，人工神经网络也不可避免的存在自己的弱点:（1）最严重的问题是没能力来解释自己的推理过程和推理依据。（2）神经网络不能向用户提出必要的询问，而且当数据不充分的时候，神经网络就无法进行工作。（3）神经网络把一切问题的特征都变为数字，把一切推理都变为数值计算，其结果势必是丢失信息。（4）神经网络的理论和学习算法还有待于进一步完善和提高。神经网络的发展趋势及在柴油机故障诊断中的可行性神经网络为现代复杂大系统的状态监测和故障诊断提供了全新的理论方法和技术实现手段。神经网络专家系统是一类新的知识表达体系，与传统专家系统的高层逻辑模型不同，它是一种低层数值模型，信息处理是通过大量的简单处理元件(结点) 之间的相互作用而进行的。由于它的分布式信息保持方式，为专家系统知识的获取与表达以及推理提供了全新的方式。它将逻辑推理与数值运算相结合，利用神经网络的学习功能、联想记忆功能、分布式并行信息处理功能，解决诊断系统中的不确定性知识表示、获取和并行推理等问题。通过对经验样本的学习，将专家知识以权值和阈值的形式存储在网络中，并且利用网络的信息保持性来完成不精确诊断推理，较好地模拟了专家凭经验、直觉而不是复杂的计算的推理过程。但是，该技术是一个多学科知识交叉应用的领域，是一个不十分成熟的学科。一方面，装备的故障相当复杂;另一方面，人工神经网络本身尚有诸多不足之处:（1）受限于脑科学的已有研究成果。由于生理实验的困难性，目前对于人脑思维与记忆机制的认识还很肤浅。（2）尚未建立起完整成熟的理论体系。目前已提出了众多的人工神经网络模型，归纳起来，这些模型一般都是一个由结点及其互连构成的有向拓扑网，结点间互连强度所构成的矩阵，可通过某种学习策略建立起来。但仅这一共性，不足以构成一个完整的体系。这些学习策略大多是各行其是而无法统一于一个完整的框架之中。（3）带有浓厚的策略色彩。这是在没有统一的基础理论支持下，为解决某些应用，而诱发出的自然结果。（4）与传统计算技术的接口不成熟。人工神经网络技术决不能全面替代传统计算技术，而只能在某些方面与之互补，从而需要进一步解决与传统计算技术的接口问题，才能获得自身的发展。虽然人工神经网络目前存在诸多不足，但是神经网络和传统专家系统相结合的智能故障诊断技术仍将是以后研究与应用的热点。它最大限度地发挥两者的优势。神经网络擅长数值计算，适合进行浅层次的经验推理;专家系统的特点是符号推理，适合进行深层次的逻辑推理。智能系统以并行工作方式运行，既扩大了状态监测和故障诊断的范围，又可满足状态监测和故障诊断的实时性要求。既强调符号推理，又注重数值计算，因此能适应当前故障诊断系统的基本特征和发展趋势。随着人工神经网络的不断发展与完善，它将在智能故障诊断中得到广泛的应用。根据神经网络上述的各类优缺点，目前有将神经网络与传统的专家系统结合起来的研究倾向，建造所谓的神经网络专家系统。理论分析与使用实践表明，神经网络专家系统较好地结合了两者的优点而得到更广泛的研究和应用。离心式制冷压缩机的构造和工作原理与离心式鼓风机极为相似。但它的工作原理与活塞式压缩机有根本的区别，它不是利用汽缸容积减小的方式来提高汽体的压力，而是依靠动能的变化来提高汽体压力。离心式压缩机具有带叶片的工作轮，当工作轮转动时，叶片就带动汽体运动或者使汽体得到动能，然后使部分动能转化为压力能从而提高汽体的压力。这种压缩机由于它工作时不断地将制冷剂蒸汽吸入，又不断地沿半径方向被甩出去，所以称这种型式的压缩机为离心式压缩机。其中根据压缩机中安装的工作轮数量的多少，分为单级式和多级式。如果只有一个工作轮，就称为单级离心式压缩机，如果是由几个工作轮串联而组成，就称为多级离心式压缩机。在空调中，由于压力增高较少，所以一般都是采用单级，其它方面所用的离心式制冷压缩机大都是多级的。单级离心式制冷压缩机的构造主要由工作轮、扩压器和蜗壳等所组成。 压缩机工作时制冷剂蒸汽由吸汽口轴向进入吸汽室，并在吸汽室的导流作用引导由蒸发器(或中间冷却器)来的制冷剂蒸汽均匀地进入高速旋转的工作轮3(工作轮也称叶轮，它是离心式制冷压缩机的重要部件，因为只有通过工作轮才能将能量传给汽体)。汽体在叶片作用下，一边跟着工作轮作高速旋转，一边由于受离心力的作用，在叶片槽道中作扩压流动，从而使汽体的压力和速度都得到提高。由工作轮出来的汽体再进入截面积逐渐扩大的扩压器4(因为汽体从工作轮流出时具有较高的流速，扩压器便把动能部分地转化为压力能，从而提高汽体的压力)。汽体流过扩压器时速度减小，而压力则进一步提高。经扩压器后汽体汇集到蜗壳中，再经排气口引导至中间冷却器或冷凝器中。 二、离心式制冷压缩机的特点与特性 离心式制冷压缩机与活塞式制冷压缩机相比较，具有下列优点： (1)单机制冷量大，在制冷量相同时它的体积小，占地面积少，重量较活塞式轻5～8倍。 (2)由于它没有汽阀活塞环等易损部件，又没有曲柄连杆机构，因而工作可靠、运转平稳、噪音小、操作简单、维护费用低。 (3)工作轮和机壳之间没有摩擦，无需润滑。故制冷剂蒸汽与润滑油不接触，从而提高了蒸发器和冷凝器的传热性能。 (4)能经济方便的调节制冷量且调节的范围较大。 (5)对制冷剂的适应性差，一台结构一定的离心式制冷压缩机只能适应一种制冷剂。 (6)由于适宜采用分子量比较大的制冷剂，故只适用于大制冷量，一般都在25～30万大卡／时以上。如制冷量太少，则要求流量小，流道窄，从而使流动阻力大，效率低。但近年来经过不断改进，用于空调的离心式制冷压缩机，单机制冷量可以小到10万大卡／时左右。 制冷与冷凝温度、蒸发温度的关系。 由物理学可知，回转体的动量矩的变化等于外力矩，则 T=m(C2UR2-C1UR1) 两边都乘以角速度ω，得 Tω=m(C2UωR2-C1UωR1) 也就是说主轴上的外加功率N为： N=m(U2C2U-U1C1U) 上式两边同除以m则得叶轮给予单位质量制冷剂蒸汽的功即叶轮的理论能量头。 U2 C2 ω2 C2U R1 R2 ω1 C1 U1 C2r β 离心式制冷压缩机的特性是指理论能量头与流量之间变化关系，也可以表示成制冷 W=U2C2U-U1C1U≈U2C2U （因为进口C1U≈0） 又C2U=U2-C2rctgβ C2r=Vυ1/(A2υ2) 故有 W= U22(1- Vυ1 ctgβ) A2υ2U2 式中：V—叶轮吸入蒸汽的容积流量（m3/s） υ1υ2 ——分别为叶轮入口和出口处的蒸汽比容（m3/kg） A2、U2—叶轮外缘出口面积(m2)与圆周速度(m/s) β—叶片安装角 由上式可见，理论能量头W与压缩机结构、转速、冷凝温度、蒸发温度及叶轮吸入蒸汽容积流量有关。对于结构一定、转速一定的压缩机来说，U2、A2、β皆为常量，则理论能量头W仅与流量V、蒸发温度、冷凝温度有关。 按照离心式制冷压缩机的特性，宜采用分子量比较大的制冷剂，目前离心式制冷机所用的制冷剂有F—11、F—12、F—22、F—113和F—114等。我国目前在空调用离心式压缩机中应用得最广泛的是F—11和F—12，且通常是在蒸发温度不太低和大制冷量的情况下，选用离心式制冷压缩机。此外，在石油化学工业中离心式的制冷压缩机则采用丙烯、乙烯作为制冷剂，只有制冷量特别大的离心式压缩机才用氨作为制冷剂。 三、离心式制冷压缩机的调节 离心式制冷压缩机和其它制冷设备共同构成一个能量供给与消耗的统一系统。制冷机组在运行时，只有当通过压缩机的制冷剂的流量与通过设备的流量相等时，以及压缩机所产生的能量头与制冷设备的阻力相适应时，制冷系统的工况才能保持稳定。但是制冷机的负荷总是随外界条件与用户对冷量的使用情况而变化的，因此为了适应用户对冷负荷变化的需要和安全经济运行，就需要根据外界的变化对制冷机组进行调节，离心式制冷机组制冷量的调节有：1°改变压缩机的转速；2°采用可转动的进口导叶；3°改变冷凝器的进水量；4°进汽节流等几种方式，其中最常用的是转动进口导叶调节和进汽节流两种调节方法。所谓转动进口导叶调节，就是转动压缩机进口处的导流叶片以使进入到叶轮去的汽体产生旋绕，从而使工作轮加给汽体的动能发生变化来调节制冷量。所谓进汽节流调节，就是在压缩机前的进汽管道上安装一个调节阀，如要改变压缩机的工况时，就调节阀门的大小，通过节流使压缩机进口的压力降低，从而实现调节制冷量。离心式压缩机制冷量的调节最经济有效的方法就是改变进口导叶角度，以改变蒸汽进入叶轮的速度方向(C1U)和流量V。但流量V必须控制在稳定工作范围内，以免效率下降。
你不翻译了？？？
1、刍议网络信息技术教育的一些思索2、浅谈网络犯罪3、网络招聘现状模式分析4、应用无线网络技术组建局域网的常见问题分析5、中国网络经济和电子商务问题探析6、net在事务处理的应用探讨7、电子商务下物流模式的探讨8、电子商务信息安全技术研究9、商品类型对网上购物偏好性别差异的影响10、一种电子商务信息安全保障机制 毕业论文答辩的一般程序： 1．学员必须在论文答辩会举行之前半个月，将经过指导老师审定并签署过意见的毕业论文一式三份连同提纲、草稿等交给答辩委员会，答辩委员会的主答辩老师在仔细研读毕业论文的基础上，拟出要提问的问题，然后举行答辩会。2．在答辩会上，先让学员用15分钟左右的时间概述论文的标题以及选择该论题的原因，较详细地介绍论文的主要论点、论据和写作体会。3．主答辩老师提问。主答辩老师一般提三个问题。老师提问完后，有的学校规定，可以让学生独立准备15—20分钟后，再来当场回答，可以是对话式的，也可以是主答辩老师一次性提出三个问题，学员在听清楚记下来后，按顺序逐一作出回答。根据学员回答的具体情况，主答辩老师和其他答辩老师随时可以有适当的插问。4．学员逐一回答完所有问题后退场，答辩委员会集体根据论文质量和答辩情况，商定通过还是不通过，并拟定成绩和评语。5．召回学员，由主答辩老师当面向学员就论文和答辩过程中的情况加以小结，肯定其优点和长处，指出其错误或不足之处，并加以必要的补充和指点，同时当面向学员宣布通过或不通过。至于论文的成绩，一般不当场宣布。相关书籍
神经网络期刊
质量很高。专家系统与应用（Expert Systems with Applications）是一份国际性的参考期刊，其主要内容是交换与世界范围内工业、政府和大学中应用的专家和智能系统相关的信息。该杂志的主旨是发表关于专家和智能系统的设计、开发、测试、实现和/或管理的论文，并为这些系统的开发和管理提供实用的指南。该杂志将发表以下领域的专家和智能系统技术和应用论文:财务、会计、工程、市场营销、审计、法律、采购和承包、项目管理、风险评估、信息管理、信息检索、危机管理、股票交易、战略管理、网络管理、电信、教育、空间智能前端智能数据库管理系统、医学、化学、人力资源管理、人力资本、商业、生产管理、考古学、经济、能源、和防御。在多智能体系统、知识管理、神经网络、知识发现、数据和文本挖掘、多媒体挖掘和遗传算法等领域的论文也将发表在期刊上。
1、Neurocomputing是Elsevier旗下的SCI期刊。2、该期刊主要关注领域包括神经网络、机器学习等人工智能领域热门话题。随着人工智能领域越来越受到学术界的关注，该期刊的关注程度和影响力也在逐步提升。
神经网络论文答辩一般问什么
通常提问会依据先浅后深、先易后难的顺序，答辩人的答题时间会限制在一定的时间内，除非答辩教师特别强调要求展开论述，都不必要展开过细，直接回答主要内容和中心思想，去掉旁枝细节，简单干脆，切中要害。
常见问题
1、自己为什么选择这个课题。
2、研究这个课题的意义和目的是什么。
3、全文的基本框架、基本结构是如何安排的。
4、全文的各部分之间逻辑关系如何。
5、在研究本课题的过程中，发现了哪些不同见解。对这些不同的意见，自己是怎样逐步认识的？又是如何处理的。
6、论文虽未论及，但与其较密切相关的问题还有哪些。
7、还有哪些问题自己还没有搞清楚，在论文中论述得不够透彻。
8、写作论文时立论的主要依据是什么。
扩展资料
作为将要参加论文答辩同学，首先而且必须对自己所著的毕业论文内容有比较深刻理解和比较全面的熟悉。这是为回答毕业论文答辩委员会成员就有关毕业论文的深度及相关知识面而可能提出的论文答辩问题所做的准备。所谓“深刻的理解”是对毕业论文有横向的把握。
例如题为《创建名牌产品发展民族产业》的论文，毕业论文答辩委员会可能会问“民族品牌”与“名牌”有何关系。尽管毕业论文中未必涉及“民族品牌”，但参加论文答辩的学生必须对自己的毕业论文有“比较全面的熟悉”和“比较深刻的理解”，否则，就会出现尴尬局面。
论文答辩的时候问的问题都比较专业，而且肯定是围绕你的论文的内容和主题进行提问。所以在答辩之前一定要非常熟悉自己的论文内容。主要问题有以下这些：
1、论文中的核心概念是什么
在答辩的时候，导师最常问的一个问题就是：论文中的核心概念是什么。当老师问到这个问题的时候，同学们千万不要慌，要有条不紊地将论文中的核心概念说出来。
2、论文采用的研究方法
论文采用的研究方法什么？这也是导师常问的问题之一。主要考查学生对自己的论文熟不熟悉，对自己论文中所用的研究方法了不了解。
3、其他问题
此外，以下这些问题也是导师比较常问的：
（1）为什么选择这个题目？这个选题有什么意义？
（2）论文的基本框架、结构都是怎么安排的？
（3）论文的核心概念主要体现在哪里？
（4）论文的理论基础是什么？
（5）论文中的结论是否具有可行性
（6）论文各部分的逻辑关系是怎么样的？
（7）在研究本课题时，有没有发现不同的见解？
论文答辩一般会问的问题如下：
1、你为什么选择这个题目？
A：选题问题可能涉及到你的研究兴趣以及以后的研究方向，如果你已经有了明确的研究方向，之前已经认真瞭解过，可以大胆的告诉导师，如果还没有确定研究方向，可以和老师说说你的选题来源以及之前搜集过的资料。
2、你的论文价值是什么?
A：论文价值问题一般考察你对于现实的关注以及思考问题的能力，这一部分可以回答一些论文的现实意义，包括对目前研究的领域有什么帮助、提出了什么问题、有什么解决方法等等。
3、你的论文理论基础是什么?
A：理论基础考查的是专业能力以及基础知识的掌握程度，回答时要逻辑清晰，突出知识性和专业性，用专业的理论知识来阐述你的论文框架和论文内容，切不可用口语化语言。
4、你的文献综述是如何形成的？
A：文献综述可以看出你的研究能力以及搜集资料的能力，这个问题可以说是最简单的，阐明获取资料的管道，如知网、学术网站、图书馆等。
5、你的毕业论文进行的研究方法是什么？
A：一些专业在初试中可能不会重点考察研究方法问题，但是在研究实践中研究方法却是基础，所以基础研究方法还没掌握的同学可要好好补补课了，不然没有研究方法怎么做毕业论文的研究啊。
神经网络论文参考文献
网络会计论文参考文献
现如今，许多人都有过写论文的经历，对论文都不陌生吧，借助论文可以有效提高我们的写作水平。你知道论文怎样才能写的好吗？以下是我精心整理的网络会计论文参考文献，仅供参考，欢迎大家阅读。
[1]邢赢文.基于BP神经网络的电子元件行业上市公司财务风险预警研究[D].辽宁师范大学,2015.
[2]吕岳林.基于时间阈值的SF公司快递超网络优化研究[D].燕山大学,2015.
[3]林楠.O2O背景下传统零售业的盈利模式创新研究[D].中国海洋大学,2015.
[4]崔欢欢.公众网络诉求与政府会计信息质量相关性的实证研究[D].山东财经大学,2016.
[5]吴小满.ST跨境电商企业物流运输成本控制研究[D].湘潭大学,2014.
[6]周姣岚.服务型制造业网络的成本控制及优化[D].广西科技大学,2015.
[7]赵广坤.可优宝贝网络商城融资方案研究[D].河北工业大学,2015.
[8]赵圆.电商网络融资模式优化及风险管控研究[D].北方工业大学,2016.
[9]宋杨.远程教育环境下多模式财务管理系统研究与应用[D].北京理工大学,2015.
[10]钟文韬.肉类加工企业销售物流成本问题研究[D].吉林大学,2016.
[11]张婉婷.我国P2P网络借贷平台内部风险控制机制研究[D].吉林大学,2016.
[12]范超群.芜湖市电子商务企业融资模式研究[D].安徽大学,2016.
[13]汪灏.中国P2P网络借贷平台财务风险研究[D].安徽大学,2016.
[14]蔡翠.B2C网上超市成本管理研究[D].江苏大学,2016.
[15]章锦华.J电子商务企业成本控制研究[D].江苏大学,2016.
[16]张妍.服装网络定制个性化服务成本及定价模型研究[D].上海工程技术大学,2016.
[17]李佳琦.电子商务下B2C企业会计收入确认时点研究[D].吉林财经大学,2016.
[18]杨洁.第三方互联网交易平台服务费定价机制研究[D].重庆理工大学,2016.
[19]黄义成.CQ公司XBRL网络财务报告应用问题研究[D].西安石油大学,2016.
[20]罗浩.O2O商业模式下的交易成本问题研究[D].兰州财经大学,2016.
[21]张婷.“互联网+”神州租车的盈利模式及财务效果研究[D].兰州财经大学,2016.
[22]陈沈升.网络交易C2C模式的税收征管问题研究[D].黑龙江大学,2016.
[23]钟明君.高维因果网与高校资产管理的模糊推理研究[D].华南理工大学,2016.
[24]文勇堂.基于贝叶斯网络方法的通信设备企业财务风险预警研究[D].辽宁大学,2016.
[25]徐文静.电商环境下协同配送模式的协同效率及成本节约值分配研究[D].西南交通大学,2016.
[26]陈维煌.基于灰色神经网络的农业上市公司财务预警实证研究[D].湖南农业大学,2015.
[27]苏伟.市场竞争环境下供电企业购售电风险分析及应对研究[D].华北电力大学,2016.
[28]张文梦.C2C模式电子商务的税收征管问题与对策研究[D].首都经济贸易大学,2016.
[29]纪彩峰.B2C电商零售企业成本控制研究[D].首都经济贸易大学,2016.
[30]胡芳.基于B2C模式下D电子商务企业内部控制研究[D].北京林业大学,2016.
[31]熊亚楠.电子商务平台企业价值创造驱动因素与传导机理研究[D].广西大学,2016.
[32]何珊.基于RBF神经网络的高端装备制造业财务风险预警研究[D].湖南大学,2016.
[33]江楠.考呀呀线上会计培训的品牌营销策略研究[D].江西师范大学,2016.
[34]杨芬.互联网金融对商业银行盈利能力及风险影响的实证研究[D].湖南大学,2016.
[35]沈威.互联网金融对商业银行盈利能力的影响研究[D].湖南大学,2015.
[36]黄诚.苏宁云商营运资金管理的OPM策略分析[D].安徽工业大学,2016.
[37]戴宙松.P2P网络借贷相关会计核算问题研究[D].长安大学,2015.
[38]贺书品.B2C电子商务经营模式下的.W公司财务分析与评价[D].长沙理工大学,2015.
[39]饶萌.网络环境下差异化会计信息披露系统构建研究[D].长沙理工大学,2015.
[40]李芳.煤炭资源开发项目融资决策研究[D].中国矿业大学,2016.
[41]郝震.B2C电子商务企业盈利模式分析[D].河北经贸大学,2015.
[42]彭菁菁.Black-Scholes与DCF模型在B2B商务企业价值评估中的互补应用[D].云南大学,2015.
[43]张腾.电子商务环境下的财务风险控制[D].云南大学,2015.
[44]张美琳.电子商务平台上的个体商铺价值评估[D].云南大学,2015.
[45]高喆.基于BP神经网络模型的制造业上市公司财务预警研究[D].北京交通大学,2015.
[46]康爱冰.中国第三方网络支付对商业银行盈利影响研究[D].北京交通大学,2015.
[47]贺璐.基于XBRL网络财务报告持续审计研究[D].山西财经大学,2015.
[48]李祖福.我国生物医药上市企业盈利能力评价研究[D].华南理工大学,2015.
[49]樊华.基于BP神经网络的矿业上市公司财务风险预警研究[D].中国地质大学,2015.
[50]安校良.基于灰色神经网络的制造业上市公司财务危机预警研究[D].兰州大学,2015.
[51]顾永明.电子商务零售企业价值评估[D].昆明理工大学,2015.
[52]邬蕊竹.基于复杂网络的云会计AIS可信需求演化传播影响[D].重庆理工大学,2015.
[53]陈诚.基于复杂网络的云会计AIS产品可信性结构及其演化研究[D].重庆理工大学,2015.
[54]王涛.通信工程项目施工的成本管理[D].西安建筑科技大学,2015.
[55]冯康进.电网企业集团财务报表自动生成及数据挖掘应用研究[D].华北电力大学,2015.
[56]李玉.跨境电子商务创业企业绩效影响因素实证分析[D].江西师范大学,2015.
[57]李博泉.人民币升值背景下上市外贸企业财务风险预警体系研究[D].江苏科技大学,2015.
[58]邵欣欣.顾客视角的网络品牌资产影响因素研究[D].西安工程大学,2015.
[59]赵伟.基于BP神经网络的电力企业上市公司财务风险管理研究[D].华北电力大学,2015.
[60]李砚砚.基于无标度网络的制造网格资源配置研究[D].南京邮电大学,2015.
[61]彭一俫.中国B2C电子商务企业的交易成本研究[D].华北电力大学,2015.
[62]黄勇军.知识管理理论视野下网络课程设计探索[D].湖南师范大学,2015.
[63]邹松庆.基于作业成本法的烟草物流企业的成本控制[D].陕西科技大学,2014.
[64]王骏海.电动汽车充换电网络规划的技术经济评价研究[D].华北电力大学,2014.
[65]郝青.遗传算法优化BP神经网络的制造业上市公司财务预警研究[D].河北大学,2014.
[66]刘魏星.网络时代我国电子商务企业财务模式研究[D].陕西科技大学,2014.
[67]孙卓琳.网络零售企业财务风险控制研究[D].财政部财政科学研究所,2014.
[68]刘振坤.云会计环境下基于社会网络的会计信息失真影响研究[D].重庆理工大学,2014.
[69]曹彤.山东省制造业上市公司财务风险预警研究[D].西北农林科技大学,2014.
[70]王威.基于F2C的物流配送网络成本优化理论与方法研究[D].中南大学,2014.
[71]黄良润.县域小微企业的融资方案设计[D].安徽财经大学,2014.
[72]蒋蔚.基于供应链的电子商务企业成本控制研究[D].西南石油大学,2014.
[73]王培培.基于商业银行复杂资金网络富节点同配性及弱连接强度机制研究[D].中国海洋大学,2014.
[74]陈锡江.企业社会责任成本研究[D].西南财经大学,2010.
[75]邵露.网络环境下的会计凭证研究[D].石河子大学,2014.
[76]马雪萍.基于网络DEA的河北省煤炭企业绩效评价研究[D].河北工程大学,2014.
[77]陈丹萍.B2C电子商务企业物流成本控制探析[D].江西财经大学,2014.
[78]冯元勇.电子商务环境下家电行业资产结构与经营绩效关系研究[D].广东工业大学,2014.
[79]孟爽.高技术服务创新网络发展视角下的中国南车税收负担研究[D].湖南大学,2014.
[80]程姗姗.复杂贸易网络对外贸交易成本的影响[D].湖南大学,2014.
[81]何婷.基于XBRL的网络财务报告应用研究[D].新疆财经大学,2014.
[82]刘聪.会计网络培训需求研究[D].浙江财经大学,2015.
[83]刘艳红.运营能力对O2O初创企业融资的影响分析[D].华南理工大学,2015.
[84]杨燕.网络会计信息系统构建相关问题的研究[D].中国海洋大学,2012.
[85]邢婧.基于XBRL的网络财务报告应用问题研究[D].山西财经大学,2014.
[86]王培培.网络会计信息系统安全对策研究[D].山西财经大学,2014.
[87]卢建勋.基于XBRL网络财务报告的持续审计研究[D].山东财经大学,2013.
[88]张泽南.基于XBRL网络财务报告及其在我国应用研究[D].兰州大学,2013.
[89]郑保生.基于XBRL的网络财务报告的应用效果评价研究[D].河南理工大学,2013.
[90]马菁.XBRL网络财务报告的应用研究[D].西南财经大学,2013.
[91]陈秀伟.基于XBRL的网络财务报告模式研究[D].安徽财经大学,2012.
[92]李梦.基于XBRL的网络财务报告在我国的应用研究[D].沈阳大学,2012.
[93]焦珊珊.基于网络环境下的会计信息披露研究[D].长安大学,2013.
[94]陈治奎.企业逆向物流网络成本优化与决策研究[D].山东理工大学,2012.
[95]秦晓静.“银行-企业”资金融通网络演化机理分析[D].太原科技大学,2012.
[96]陈敏.基于偏最小二乘BP神经网络的财务预警研究[D].黑龙江八一农垦大学,2012.
[97]刘凯.网络财务报告决定因素研究[D].兰州商学院,2012.
[98]张书娟.网络财务信息披露对公司财务绩效作用研究[D].首都经济贸易大学,2012.
[99]付冉冉.我国XBRL网络财务报告应用研究[D].山东财经大学,2012.
[100]彭翎.基于生产实践和神经网络相结合的醋纤企业制造成本分析[D].云南大学,2012.
[101]郑园.基于价值网络的经济型酒店战略成本管理研究[D].武汉理工大学,2012.
[102]钟灵芝.基于神经网络模型的我国外贸上市企业财务预警的研究[D].天津大学,2012.
[103]毛建.川投化工网络费用报销系统的设计与实现[D].电子科技大学,2013.
[104]薛婷.网络财务报告的决策导向特征及其实现路径研究[D].西安石油大学,2012.
[105]姜博.网络环境下会计信息系统内部控制架构研究[D].东北财经大学,2012.
[106]邵丽.基于新通道的中国进口原油运输网络优化研究[D].大连海事大学,2012.
[107]余姝纬.XBRL网络财务报告模式应用评价研究[D].陕西科技大学,2012.
[108]王丹丹.基于BP神经网络中国医药行业上市公司财务危机预警研究[D].安徽大学,2012.
[109]孙祖妮.基于成本动因BP神经网络的铁路物流货运成本预测[D].北京交通大学,2012.
[1]徐静.我国企业社会责任会计信息披露探析[J].企业导报.2012(15):22-25.
[2]张明霞.李云鹏.企业社会责任会计信息披露问题研究[J].经济研究导刊.2011(20):40-43.
[3]路秀平.任会来.我国社会责任会计信息披露模式现实选择[J].会计之友(上旬刊).2012(12):89-92.
[4]马海波.英美社会责任会计信息披露特色比较研究[J].财会学习.2012(10):18-22.
[5]陈长宏.陈环.张科.论食品质量与食品安全性[J].现代农业科技.2013(12):112-114.
[6]黎勇平.企业社会责任会计信息披露与企业市场价值的相关性研究[J].南华大学2012:33-34.
[7]刘勇.我国企业社会责任会计信息披露研究[D].西北大学,2013.
[8]周新颖.我国煤炭行业上市公司社会责任会计信息披露研究[D].南华大学,2011.
[9]刘尚林.公梅.企业社会责任会计信息披露模式的选择[J].财会月刊.2009(36):68-71.
[10]金曼.我国社会责任会计核算体系的研究[D].上海海事大学,2013.
近年来，随着量子化学计算和分子动力学模拟等实验的展开产生了巨大的数据量，大多数经典的机器学习技术都无法有效利用目前的数据。而原子系统的对称性表明，能够应用于网络图中的神经网络也能够应用于分子模型。所以，找到一个更加强大的模型来解决目前的化学任务可以等价于找到一个适用于网络图的模型。 本文的目标是证明：能够应用于化学预测任务的模型可以直接从分子图中学习到分子的特征，并且不受到图同构的影响。本文提出的MPNN是一种用于图上监督学习的框架，能够概括之前一些文献提出的一些方法，并且能够按照这个框架提出一些新的架构。本文提出的新的MPNN变种基于实际的应用场景：预测有机小分子的量子力学性质。并且，作者希望以后提出的新的MPNN变种能够从实际的应用出发，从实际应用中获得启发。 本文以QM9作为benchmark数据集，这个数据集由130k个分子组成，每个分子有13个性质，这些性质是通过一种计算昂贵的量子力学模拟方法（DFT）近似生成的，相当于13个回归任务。这些任务似乎代表了许多重要的化学预测问题，并且目前对许多现有方法来说是困难的。 本文提出的模型的性能度量采用两种形式： ①DFT近似的平均估计误差； ②化学界已经确立的目标误差，称为“化学精度”。 本文介绍了能够应用MPNN框架的8篇文献，为了简便起见，以处理无向图 为例，无向图 包含节点特征 和边的特征 ，将这种形式推广到有向重图是不重要的。MPNN前向传播的过程包含两个阶段，即消息传递阶段（message passing phase）和读出阶段（readout phase）。消息传递阶段运行 个时间步并且依赖消息函数 以及节点更新函数 。在消息传递阶段，每个节点的隐状态 都会根据消息 进行更新，具体过程是： 代表节点 的邻居节点集合。读出阶段使用某种读出函数 来为整个图计算一个特征向量： 都是用来学习的可微函数。 作用于节点状态集合，并且必须对节点状态的排列保持不变，以使MPNN对图同构保持不变。注意MPNN也可以学习边的特征，这可以通过为每条边引入隐状态 并应用前面的两个过程来实现。接下来，我们通过指定所使用的消息函数 、顶点更新函数 和读出函数 来定义以前文献中的模型。 本文提出的模型采用的消息函数是： 代表拼接。节点更新函数是： 是节点 的度， 对应于时间步 以及节点度 的学习矩阵。读出函数将之前所有隐状态 进行连接： 是一个神经网络， 是时间步 的一个学习矩阵。 这样的消息传递的方法可能有问题，因为最终得到的消息向量为 ，这是边和节点状态向量的加和，缺乏边和节点状态向量的交互。 消息函数为： 是特定于边的标签的学习矩阵（这个模型假设边有离散的标签）。更新函数如下： GRU就是门控循环单元，一种循环神经网络，对于每个时间步进行权重共享，也就是说每个时间步共用同一个更新函数。最后，读出函数： 代表神经网络， 代表哈达玛积。 这个模型考虑了两种情况，一种是每个节点都有自己的目标，另一种是有一个graph level的目标。它还考虑了在每个时间步骤中存在node level影响的情况，在这种情况下，更新函数将 连接作为输入，其中 是一个外部向量，表示顶点 受到的外部影响。消息函数 是一个神经网络，使用拼接向量 作为输入，节点更新函数 也是一个神经网络，使用 作为输入。最终读出函数得到一个graph level的输出： ，这里 是一个神经网络。注意，这个模型只定义了 的情况。 这个模型与之前的MPNNs稍微有一些不同，是因为它引入了边的表示 ，并且会在消息传递阶段进行更新。消息函数为： 节点更新函数为： 同样的 代表拼接， 代表ReLU激活函数， 是学习权重矩阵。边状态更新的方式是： 都是学习矩阵。 消息函数为： 是矩阵， 是偏置向量。更新函数为： 读出函数使用单个隐层神经网络独立地通过每个节点，并对输出进行求和： 8篇文献中有3篇属于这一类。其中两篇采用消息函数： 矩阵 通过拉普拉斯矩阵的特征向量和模型的学习参数来参数化。更新函数为： 代表非线性函数，比如ReLU激活函数。 另一篇文献采用消息函数： 这里 。节点更新函数为： 本文以前述GG-NN作为baseline进行改进，提出一种新的MPNN变种。下文中以 代表节点特征的维度，以 代表图的节点的数量。这一变种适用于有向图，这意味着入边和出边有分别的信息通道，那么信息 由 和 拼接而成，当我们将模型应用无向图时，就把无向图的边看做两条边，包含一条入边，一条出边，有相同的标签，这样处理的方式意味着信息通道的大小是 而不是 。 模型的输入是每个节点的特征向量 以及邻接矩阵 ，邻接矩阵 具有向量分量，表示分子中的不同化学键以及两个原子之间的成对空间距离。初始状态 是原子输入特征集合 ，并且需要padding到维度 。在实验中的每个时间步 都要进行权重共享，并且更新函数采用GRU。 GG-NN原本采用的消息函数，采用矩阵相乘的方式（注意原来的GG-NN的边有离散的标签，而现在我们假设的边有一个特征向量 ）： 是特定于边的标签的学习矩阵。为了兼容边特征，本文提出了新的消息函数： 是一个神经网络，将边的特征向量 映射到一个 的矩阵。上述两种消息函数的特点是消息只依赖于 和 而不依赖于 ，如果消息同时依赖目标节点与源节点，那么应该是更加高效的，可以尝试以下这种消息函数： 这里 是一个神经网络。 对于有向图，一共有两个消息函数 和 ，对于边 应用哪个消息函数取决于边的方向。 本文探索了两种方式来改变模型中信息的传递。第一种是为未连接的节点对添加一个单独的“虚拟”边类型。这一处理可以在预处理时实现，效果是可以使得在传播过程中让信息传播更远的距离。 另一种方式是添加一个“master”节点，让它通过一种特殊类型的边与所有节点连接。“master”节点充当全局暂存空间，每个节点在消息传递的每个步骤中都对其进行读写操作。另外“master”节点拥有单独的节点维度 ，以及内部更新函数（实验中是GRU）的单独权重。这同样可以使得在传播过程中让信息传播更远的距离。这样可以允许模型有更大的容量，同时也不会过多的损失效率，其复杂度为 。 读出函数采用set2set模型，这个模型使用 作为输入，然后再经过 步计算后生成一个graph level的embedding ，其中过程与 内节点顺序无关，最终将 输入到一个神经网络中来获得最终输出。具体参考文献： Sequence to sequence for sets。 由于消息传递阶段的复杂度为 ，当 和 增大时，计算上就会是昂贵的。处理的方法是将 拆分成 个不同的 维的embedding ，并且在每个 上独立运行传播过程得到 ，然后进行混合： 代表神经网络， 代表拼接， 在所有节点上共享。这样的混合过程保持了节点排列的不变性，同时允许图的不同副本在传播阶段相互通信。这样的设计提升了计算效率，比如在使用矩阵相乘的消息函数时一个副本的复杂度为 ，当有 个副本时一共为 。 一个分子有很多特征，如下图所示： 边的特征包括化学键与距离，因此有以下三种表示方式： ①化学图（Chemical Graph）：在不考虑距离的情况下，邻接矩阵的值是离散的键类型：单键，双键，三键或芳香键； ②距离分桶（Distance bins）：GG-NN基于矩阵乘法的消息函数的前提假设是“边信息是离散的”，因此作者将键的距离分为 10 个 bin，比如说 中均匀划分 8 个 bin， 为 1 个 bin， 为 1 个 bin； ③原始距离特征（Raw distance feature）：也可以同时考虑距离和化学键的特征，这时每条边都有自己的特征向量，此时邻接矩阵的每个实例都是一个 5 维向量，第一维是距离，其余4维是一个独热向量，代表4种不同的化学键。 实验中对比了本文提出的方法与现有的方法： 以下为不考虑空间信息的结果： 以下为一些消融实验： 具体实验设置参照原文。
神经网络类论文中文期刊
IEEE的论文，尤其是transaction on neural networks 或者是SCI收录的 NEURAL NETWORKS
质量很高。专家系统与应用（Expert Systems with Applications）是一份国际性的参考期刊，其主要内容是交换与世界范围内工业、政府和大学中应用的专家和智能系统相关的信息。该杂志的主旨是发表关于专家和智能系统的设计、开发、测试、实现和/或管理的论文，并为这些系统的开发和管理提供实用的指南。该杂志将发表以下领域的专家和智能系统技术和应用论文:财务、会计、工程、市场营销、审计、法律、采购和承包、项目管理、风险评估、信息管理、信息检索、危机管理、股票交易、战略管理、网络管理、电信、教育、空间智能前端智能数据库管理系统、医学、化学、人力资源管理、人力资本、商业、生产管理、考古学、经济、能源、和防御。在多智能体系统、知识管理、神经网络、知识发现、数据和文本挖掘、多媒体挖掘和遗传算法等领域的论文也将发表在期刊上。