基于复杂网络理论的微博用户关系网络演化模型研究

人工神经网络原理及实际应用

人工神经网络原理及实际应用 摘要：本文就主要讲述一下神经网络的基本原理，特别是BP神经网络原理，以及它在实际工程中的应用。 关键词：神经网络、BP算法、鲁棒自适应控制、Smith－PID 本世纪初，科学家们就一直探究大脑构筑函数和思维运行机理。特别是近二十年来。对大脑有关的感觉器官的仿生做了不少工作，人脑含有数亿个神经元，并以特殊的复杂形式组成在一起，它能够在“计算＂某些问题（如难以用数学描述或非确定性问题等）时，比目前最快的计算机还要快许多倍。大脑的信号传导速度要比电子元件的信号传导要慢百万倍，然而，大脑的信息处理速度比电子元件的处理速度快许多倍，因此科学家推测大脑的信息处理方式和思维方式是非常复杂的，是一个复杂并行信息处理系统。1943年Macullocu和Pitts融合了生物物理学和数学提出了第一个神经元模型。从这以后，人工神经网络经历了发展，停滞，再发展的过程，时至今日发展正走向成熟，在广泛领域得到了令人鼓舞的应用成果。本文就主要讲述一下神经网络的原理，特别是BP神经网络原理，以及它在实际中的应用。 1.神经网络的基本原理 因为人工神经网络是模拟人和动物的神经网络的某种结构和功能的模拟，所以要了解神经网络的工作原理，所以我们首先要了解生物神经元。其结构如下图所示： 从上图可看出生物神经元它包括，细胞体：由细胞核、细胞质与细胞膜组成；

轴突：是从细胞体向外伸出的细长部分，也就是神经纤维。轴突是神经细胞的输出端，通过它向外传出神经冲动；树突：是细胞体向外伸出的许多较短的树枝状分支。它们是细胞的输入端，接受来自其它神经元的冲动；突触：神经元之间相互连接的地方，既是神经末梢与树突相接触的交界面。 对于从同一树突先后传入的神经冲动，以及同一时间从不同树突输入的神经冲动，神经细胞均可加以综合处理，处理的结果可使细胞膜电位升高；当膜电位升高到一阀值（约40mV），细胞进入兴奋状态，产生神经冲动，并由轴突输出神经冲动；当输入的冲动减小，综合处理的结果使膜电位下降，当下降到阀值时。细胞进入抑制状态，此时无神经冲动输出。“兴奋”和“抑制”，神经细胞必呈其一。 突触界面具有脉冲/电位信号转换功能，即类似于D/A转换功能。沿轴突和树突传递的是等幅、恒宽、编码的离散电脉冲信号。细胞中膜电位是连续的模拟量。 神经冲动信号的传导速度在1～150m/s之间，随纤维的粗细，髓鞘的有无而不同。 神经细胞的重要特点是具有学习功能并有遗忘和疲劳效应。总之，随着对生物神经元的深入研究，揭示出神经元不是简单的双稳逻辑元件而是微型生物信息处理机制和控制机。 而神经网络的基本原理也就是对生物神经元进行尽可能的模拟，当然，以目前的理论水平，制造水平，和应用水平，还与人脑神经网络的有着很大的差别，它只是对人脑神经网络有选择的，单一的，简化的构造和性能模拟，从而形成了不同功能的，多种类型的，不同层次的神经网络模型。 2.BP神经网络 目前，再这一基本原理上已发展了几十种神经网络，例如Hopficld模型，Feldmann等的连接型网络模型，Hinton等的玻尔茨曼机模型，以及Rumelhart 等的多层感知机模型和Kohonen的自组织网络模型等等。在这众多神经网络模型中，应用最广泛的是多层感知机神经网络。 这里我们重点的讲述一下BP神经网络。多层感知机神经网络的研究始于50年代，但一直进展不大。直到1985年，Rumelhart等人提出了误差反向传递学习算法（即BP算），实现了Minsky的多层网络设想，其网络模型如下图所示。它可以分为输入层，影层（也叫中间层），和输出层，其中中间层可以是一层，也可以多层，看实际情况而定。

关于社会网络的指数随机图模型的介绍

介绍了指数随机图（P *）社交网络模型 （加里·罗宾斯，皮普派特森，尤瓦尔·卡利什，院长Lusher） 心理学系，行为科学，墨尔本大学商学院。 3010，澳大利亚 摘要： 本文提供的介绍总结，制定和应用指数随机的图模型的社交网络。网络的 各个节点之间的可能的关系被认为是随机的变量和假设，这些随机的领带变量 之间的依赖关系确定，一般形式的指数随机图模型的网络。不同的相关性假设 的例子及其相关的模型，给出了包括伯努利，对子无关，马尔可夫随机图模型。在社会选择机型演员的加入属性也被审查。更新，更复杂依赖的假设进行了简 要介绍。估计程序进行了讨论，其中包括新的方法蒙特卡罗最大似然估计。我 们预示着在其它组织了讨论论文在这款特别版：弗兰克和施特劳斯的马氏随机 图模型[弗兰克，澳，施特劳斯，D.，1986年马氏图。杂志美国统计协会81，832-842]不适合于许多观察到的网络，而Snijders等人的新的模型参数。[Snijders，TAB，派特森，P.，罗宾斯，GL，Handock，M.新规范指数随机图模型。社会学方法论，在记者]提供实质性的改善。 关键词：指数随机图模型;统计模型的社交网络; P *模型 在最近几年，出现了在指数随机图模型对于越来越大的兴趣社交网络，通常称为P *类车型（弗兰克和施特劳斯，1986;派特森和沃瑟曼，1999;罗宾斯等人，1999;沃瑟曼和帕蒂森，1996年）。这些概率模型对一组给定的演员网络 允许泛化超越了早期的P1模型类（荷兰和Leinhardt，1981年）的限制二元独立性假设。因此，它们允许模型从社会行为的结构基础的一个更为现实的构建。这些模型车的研究多层次，multitheoretical假说的有效性一直在强调（例如，承包商等，2006）。 已经有一些自Anderson等重大理论和技术的发展。（1999）介绍了他们对 P *型号知名底漆。我们总结了本文上述的进步。特别是，我们认为重要的是在概念上从依赖假设的衍生地，这些模型，模型的基本依据，然后作出了明确， 并与有关（不可观察）社会进程底层网络的形成假说更容易联系。正是通过新 的模式，可以开发一个有原则的方式，包括结合了演员的属性模型这样的做法。在模型规范和估计最近的发展需要注意的是，因为这样做就设置结构和部分新 技术的步骤依赖的假设，不仅扩大了级车型，但具有重要意义的概念。特别是，我们现在有一个更好的了解马尔可夫随机图，和有前途的新规格的性能已经提 出来克服他们的一些不足之处。 本文介绍了模型，并总结当前方法的发展与扩展概念的阐述（更多技术总 结最近被沃瑟曼和罗宾斯，2005年定;知更鸟和派特森，2005; Snijders等人，出版。）我们首先简要介绍理分析社交网络的统计模型（第1节）。然后，我 们提供指数随机图模型的基本逻辑进行了概述，并概述我们框架模型构建（第 2节）。在第3节中，我们讨论的重要概念一个依赖假设的建模方法的心脏。 在第4节中，我们提出了一系列不同的相关性假设和模型。对于模型估计（第 5章），我们简单总结伪似然估计（PLE）的方法，并检讨最近的事态发展蒙特 卡罗马尔可夫链最大似然估计方法。在第6节中，我们提出拟合模型，网络数

电子商务中网络营销的分析与发展

电子商务中网络营销的分析与发展 摘要：网络营销基于互联网的一种新型营销手段，历史短暂，但已经在企业经营策略中发挥了重要的作用，其价值也逐渐得到了实践应用的证实。本文主要介绍了电子商务中网络营销的现状，存在的问题及解决办法，同时也展望了其前景。 关键词：网络营销电子商务现状前景 1 引言 人类已步入网络经济时代，未来经济发展的一大特点就是网络化。当今社会由于网络技术的进步，带动了网络经济的迅速发展，特别是互联网的出现，深刻的影响了人们的生活。以互联网为平台创建了全新的商业系统，为人们的生活带来了便利。网络营销是随着互联网进入商业应用而逐渐诞生的，其中以万维网（WWW）、电子邮件（Email）、博客、微博、搜索引擎等几种方式的广泛应用，网络营销的价值显得越来越重要。网络营销是以互联网为媒体，以新的方式、方法和理念，通过一系列魅力网络营销策划，制定和实施营销活动，更有效的促成个人和组织交易活动实现的新型营销模式。它是企业整体营销战略的一个组成部分，是为实现企业总体或者部分经营目标所进行的。通过互联网为基本手段营造网上经营环境的各种活动，实现网络营销的发展价值。在现阶段的网络营销活动中常用的工具包括企业网站、搜索引擎、电子邮件、网络实名/通用网址、即时信息、浏览器、电子书、博客、当下最流行的微博等专用软件来实现网络营销信息的发布、传

递、与用户之间的交流，并营造了网络营销的有利环境。 2 网络营销的发展 网络营销是以互联网络为媒体，以新的方式、方法和理念，通过一系列网络营销策划，制定和实施营销活动，更有效的促成个人和组织交易活动实现的新型营销模式。网络营销产生于20世纪90年代，发展于20世纪末至今。网络营销产生和发展的背景主要有三个方面，即网络信息技术发展、消费者价值观改变、激烈的商业竞争。 2.1 我国电子商务中网络营销的发展现状 在电子商务领域，网络营销起步较晚，到1996年才开始被我国企业尝试。1997—2000年是我国网络营销的起始阶段，电子商务快速发展，越来越多的企业开始注重网络营销。2000年至今，网络营销进入应用和发展阶段，网络营销服务市场初步形成：企业网站建设迅速发展；网络广告不断创新；营销工具与手段不断涌现和发展。 到2008年6月底，中国网民高达2.53亿，居世界第一位，网购人数达6329万人。到2009年底，中国网民高达近4亿，居全球第一。2010年6月，总体网民规模达到4.2亿。截止至2011年6月底，我国网民总数达到4.85亿，互联网普及率为36.2%，较2010年底提高1.9个百分点。目前，网络调研、网络广告、网络分销、网络服务、网上销售等网络营销活动，正异常活跃地介入到网络企业的生产经营中。 2.2 我国网络营销的发展前景 据统计在2011年6月时，中国网民达到4.85亿的人数。位居

基于神经网络理论的系统安全评价模型

(神经网络,安全评价) 基于神经网络理论的系统安全评价模型 王三明 蒋军成 （南京化工大学，南京，210009） 摘要 本文阐述了人工神经网络基本原理，研究分析了BP神经网络模型的缺陷并提出了优化策略。在此基础上，将神经网络理论应用于系统安全评价之中，提出了基于此理论的系统安全评价模型、实现方法和优点；评价实例证明此方法的可行性。 关键词 神经网络 网络优化 安全评价 　1. 引言 人工神经网络模拟人的大脑活动，具有极强的非线形逼近、大规模并行处理、自训练学习、自组织和容错能力等优点，将神经网络理论应用于系统安全评价之中，能克服传统安全评价方法的一些缺陷，能快速、准确地得到安全评价结果。这将为企业安全生产管理与控制提供快捷和科学的决策信息，从而及时预测、控制事故，减少事故损失。 　 2. 神经网络理论及其典型网络模型 人工神经网络是由大量简单的基本元件-神经元相互联结，模拟人的大脑神经处理信息的方式，进行信息并行处理和非线形转换的复杂网络系统。人工神经网络处理信息是通过信息样本对神经网络的训练，使其具有人的大脑的记忆、辨识能力，完成各种信息处理功能。人工神经网络具有良好的自学习、自适应、联想记忆、并行处理和非线形转换的能力，避免了复杂数学推导，在样本缺损和参数漂移的情况下，仍能保证稳定的输出。人工神经网络这种模拟人脑智力的特性，受到学术界的高度重视和广泛研究，已经成功地应用于众多领域，如模式识别、图象处理、语音识别、智能控制、虚拟现实、优化计算、人工智能等领域。 按照网络的拓扑结构和运行方式，神经网络模型分为前馈多层式网络模型、反馈递归式网络模型、随机型网络模型等。目前在模式识别中应用成熟较多的模型是前馈多层式网络中的BP反向传播模型，其模型结构如图1。 2.1 BP神经网络基本原理 BP网络模型处理信息的基本原理是：输入信号X i通过中间节点（隐层点）作用于输出节点，经过非线形变换，产生输出信号Y k，网络训练的每个样本包括输入向量X和期望输出量t，网络输出值Y与期望输出值t之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的联接强度取值W ij和隐层节点与输出节点之间的联接强度T jk以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数（权值和

复杂网络模型的matlab实现

function [DeD,aver_DeD]=Degree_Distribution(A) %% 求网络图中各节点的度及度的分布曲线 %% 求解算法：求解每个节点的度，再按发生频率即为概率，求P(k) %A————————网络图的邻接矩阵 %DeD————————网络图各节点的度分布 %aver_DeD———————网络图的平均度 N=size(A,2); DeD=zeros(1,N); for i=1:N % DeD(i)=length(find((A(i,:)==1))); DeD(i)=sum(A(i,:)); end aver_DeD=mean(DeD); if sum(DeD)==0 disp('该网络图只是由一些孤立点组成'); return; else figure; bar([1:N],DeD); xlabel('节点编号n'); ylabel('各节点的度数K'); title('网络图中各节点的度的大小分布图'); end figure; M=max(DeD); for i=1:M+1; %网络图中节点的度数最大为M,但要同时考虑到度为0的节点的存在性 N_DeD(i)=length(find(DeD==i-1)); % DeD=[2 2 2 2 2 2] end P_DeD=zeros(1,M+1); P_DeD(:)=N_DeD(:)./sum(N_DeD); bar([0:M],P_DeD,'r'); xlabel('节点的度 K'); ylabel('节点度为K的概率 P(K)'); title('网络图中节点度的概率分布图'); 平均路径长度 function [D,aver_D]=Aver_Path_Length(A) %% 求复杂网络中两节点的距离以及平均路径长度 %% 求解算法：首先利用Floyd算法求解出任意两节点的距离，再求距离的平均值得平均路

网络营销发展和趋势

网络营销的发展和趋势 一、研究问题的提出及背景 根据国家统计局最新数据统计，截至2013年9月底，中国网民数量达到6.04亿，互联网普及率达到45%，超过世界平均水平。移动互联网用户达8.28亿，3G用户达2.5亿，互联网已经覆盖到中国所有县级以上城市和超过99%的乡镇，86.7%的行政村开通了宽带。以智能手机、平板电脑等为终端的移动互联网爆发式增长，是近两年中国互联网发展最为显著的特点。同时，电子商业成为中国互联网发展的一大亮点，以微博微信为代表的社交网络蓬勃发展。随着时代的发展，互联网得到广泛应用。网络成为人们日常办公生活必不可少的一部分。网络媒体逐步占领原本属于传统媒体的位置，网络营销正在日益发挥着其强大的优势，将企业的业务通过一个崭新的渠道推广开来，从而更好更快的吸引更多的客户。所以对网络营销发展和趋势的研究具有十分重要的现实意义。 二、网络营销的内涵及特点 （一）网络营销的内涵 网络营销或者电子营销是企业以现代营销理论为基础，利用互联网技术和功能，最大限度地满足客户需求，以达到开拓市场、增加盈利目标的经营过程。简单的说，网络营销就是以互联网为主要手段进行的，为达到一定营销目的的营销活动。 网络营销是直销的最新形式，是由因特网替代了传统媒介，其实质是利用因特网对产品的售前、售中、售后等环节进行跟踪服务，它自始自终贯穿在企业经营的全过程，包括市场调查、客户分析、产品开发、销售策略、信息反馈等方面。简单地说，网络营销就是以因特网作为传播手段，通过对市场的循环营销传播，满足消费者需求

和商家需求的过程。 网络营销是市场营销的一种手段和表现形式，因此，网络营销也具有市场营销的通性，即网络营销的本质也是商品交换，网络营销的目的是满足交换双方的需要。对于企业来说，通过网络营销活动来实现自己取得利润的需要，表现为企业目标的实现，如销售目标、盈利目标等；对于顾客来说，则是通过网络营销活动获得能满足自己需要的产品或服务。只有同时满足这两方面需要的企业网络经营活动才是网络营销，仅仅满足其中一方的活动本质上都不是真正的市场营销。学习运用网络营销应当抓住这一本质特征。 综上所述，网络营销是企业以现代营销理论为基础，利用因特网（也包括企业内部网和外部网）技术和功能，最大限度地满足客户需求，以开拓市场、增加盈利为目标的经营过程。 （二）网络营销的特点 网络营销的特点市场营销中最重要也最本质的是在组织和个人之间进行信息的广泛传播和有效交换，如果没有信息的交换，任何交易都会变成无源之水。因特网技术发展的成熟以及因特网的方便性和成本的低廉，使得任何企业和个人都可以很容易地将自己的计算机或计算机网络连接到因特网上。遍布全球的各种企业、团体、组织以及个人通过网络跨时空地联结在一起，使得相互之间信息的交换变得“唾手可得”。因为因特网具有营销所要求的某些特性，使得网络营销呈现出以下一些特点： 1.跨时空通过网络能够超越时间约束和空间限制进行信息交换，因此使得脱离时空限制达成交易成为可能，企业能有更多的时间和在更大的空间中进行营销，每周７天，每天24小时，随时随地向客户提供全球性的营销服务，以达到尽可能多地占有市场份额的目的。

社会网络影响力最大化算法及其传播模型研究

社会网络影响力最大化算法及其传播模型研究近年来,随着软件与硬件的飞速发展以及个人电脑和互联网的普及,基于熟人关系的网络如微信、基于同学关系的网络如人人网和基于关注关系的网络如微博等各类在线社交平台深受人们的喜爱并占据着人们几乎所有的业余时间,这些平台可以产生海量的数据,给社会网络分析带来了前所未有的机会,因此吸引了大批科研工作者对社会网络空间结构、传播规律等课题的研究和分析。其中,如何选择社会网络里影响力最大化的TOP-K节点及如何挑选社会网络传播模型这两个方向,成为了学术界研究的热门选择。 本文首先在前人研究的基础上,对社会网络影响力最大化算法里现有的算法进行了改进;其次,详细分析了独立级联模型和线性阈值模型,并引入人们在第一次接收信息和以后再次接收信息时会有不同反应这一现象以及遗忘规律,提出了一种新型的社会网络传播模型。具体研究内容如下:(1)基于三度影响力原则的线性衰减度中心性算法。 根据三度影响力原则,影响力主要在三度分隔以内有效,超过三度分隔,影响力几乎趋近于0。因此线性衰减度中心性以节点在三度分隔以内的潜在影响力来衡量节点的实际影响力,且这种潜在影响力从源节点向外传播到距离为2时影响力衰减到原来的α倍,传播到距离为3时再次衰减β倍,其中0<α,β<1。 计算出线性衰减度中心性之后,本文从3种不同的角度分别在4个公共数据集上验证了算法的有效性。(2)混合式传播模型。 真实的人际关系网络里存在着如下的事实:人们在第一次接触某些信息时,是否接受常常取决于信息本身;而在第一次拒绝之后,以后的每一次是否接受取决于以往所拒绝的人和现在推荐的人对其影响力的累积是否大于其自身的阈值,

基于BP神经网络预测模型指南

基于ＢＰ神经网络的国际黄金价格预测模型 公文易文秘资源网顾孟钧张志和陈友2009-1-2 13:35:26我要投稿添加到百度搜藏 [摘要] 为了寻找国际黄金价格与道琼斯工业指数、美国消费者指数，国际黄金储备等因素之间的内在关系，本文对1972年～2006年间的各项数据首先进行归一化处理，利用MATLAB神经网络工具箱进行模拟训练，建立了基于BP神经网络的国际黄金价格预测模型 [摘要] 为了寻找国际黄金价格与道琼斯工业指数、美国消费者指数，国际黄金储备等因素之间的内在关系，本文对1972年～2006年间的各项数据首先进行归一化处理，利用MATLAB神经网络工具箱进行模拟训练，建立了基于BP神经网络的国际黄金价格预测模型。 [关键词] MATLAB BP神经网络预测模型数据归一化 一、引言 自20世纪70年代初以来的30多年里,世界黄金价格出现了令人瞠目的剧烈变动。20 世纪70年代初,每盎司黄金价格仅为30多美元。80年代初,黄金暴涨到每盎司近700美元。本世纪初,黄金价格处于每盎司270美元左右,此后逐年攀升,到2006年5月12日达到了26年高点,每盎司730美元,此后又暴跌,仅一个月时间内就下跌了约160美元,跌幅高达21.9%。最近两年，黄金价格一度冲高到每盎司900多美元。黄金价格起伏如此之大,本文根据国际黄金价格的影响因素，通过BP神经网络预测模型来预测长期黄金价格。 二、影响因素 刘曙光和胡再勇证实将观察期延长为1972年～2006年时,则影响黄金价格的主要因素扩展至包含道琼斯指数、美国消费者价格指数、美元名义有效汇率、美国联邦基金利率和世界黄金储备5个因素。本文利用此观点，根据1972年～2006年各因素的值来建立神经网络预测模型。 三、模型构建

虚拟社会仿真中的人际关系网络模型研究

万方数据

“这个世界怎么这么小啊”。其实，这就是著名的“六度分离”所描述的现象：“你和这个星球上的任何一个人之间最多只有六度的分离”。“六度分离”所揭示的现象，就是典型的“小世界”现象。小世界网络的一个典型特性，是网络中的平均距离较小，即节点到另外一个节点的平均距离较小。对应到现实世界的真实个体，两个个体之间哪怕是相隔万里，总是能通过各自的人际网络中的若干个体间接认识。从这个角度看，人际关系网络，固然复杂，却存在奇怪的“小世界”现象。 图１社会关系网络示意图［７】 ２．２人际关系网络的无标度特性 在人际关系网络中，每个个体都有其鲜明的个性特征，其朋友或者家庭成员等数量都是不同的，特别是朋友数量，性格外向、好交朋友的个体其朋友数量势必比那些内向的个体朋友数量多。换句话说，如果把个体当作网络中的节点，个体与个体间的联系当作边的话，那么每个节点的度都是不一样的。社会科学的相关研究指出，对于那些善于交际的个体，其认识的人会随着时间的增多而不断增多，其“圈子”就越来越大，同时，大部分普通人其人际网络中的个体是比较有限的。这种现象，其实一定程度上对应了复杂网络中的“无标度”特性，即节点的度更符合幂律分布而非泊松分布。２．３虚拟社会中人际关系网络的地域特性 虚拟社会，并不是对包罗万象的自然、人类社会进行“复制”，而是针对特定问题，就特定地区的社会进行仿真研究。因此，在该“社会”下的人际关系，具有具体的、很强的“地域”特性。每个地区因其文化传承、地理气候、教育程度等等各种文明的不同，其人际关系也呈现很强的地域特性。本文所研究的某地区的人际关系，除了人际关系的一般特性外，其个体性格普遍呈现外向，善于运用多种手段进行各种交流，从相关统计数据看，个体结交广泛；个体的主体意识比较强，对外来文化等各种影响比较排斥；个体十分关注本地区的整体建设，特别是事关民生的事情，参与意识很强。 ３人际关系网络模型关键算法 试图构建包含所有复杂关系的人际关系网络，其难度是 可想而知的，不仅要仿真出多种多样的关系，而且每个个体所拥有的人际关系网络因其独特的个性等特征而趋于惟一，并且会随时间动态变化。那么是否能够构建某种情况下的人际关系网络呢？需要指出的是，进行虚拟社会的仿真研究，本身就是在特定的背景下，有别于军事系统之外的属于战争系统仿真中的一部分，而且虚拟社会中的人际关系网络，更多的是体现人与人之间就战争问题进行相互交流过程，最终产生真实度较高的民意、舆论的战争环境。为此，构建虚拟社会下的人际关系网络，具体说就是在危机条件下，仿真某特定地区民众就当前发生的危机事件因交流而形成的人际关系网络，是可能的。同时，人际关系网络具有典型的“小世界”和“无尺度”特性，因此，研究小世界网络模型、无尺度网络模型的构造算法，对于研究人际关系网络模型的构造算法，是有一定借鉴的。 ３．１小世界网络模型构造算法‘２－７】【ｎ】 小世界网络模型，是Ｗａｔｔｓ和Ｓｔｒｏｇｔｚ于１９９８年提出的一个基于人类社会网络的模型，称为ＷＳ模型，其网络的生成主要是在规则图的基础上，通过节点间的随机化重连来实现。“随机化”过程是ＷＳ模型的一个典型特征，这个特征却很可能破坏了网络的连通性。为此，Ｎｅｗｍａｎ和Ｗａｔｔｓ在１９９９年提出了一种经过改造过的小世界网络模型。在该模型中，与ＷＳ模型类似，节点先排布在一个规则环状网上，但是ＮＷ模型不断开旧的连接，而是以概率Ｐ在节点间增加边，两个节点之间不允许有多重连接，也不允许节点的自连接，即该模型是通过用“随机化加边”取代ＷＳ小世界模型构造中的“随机化重连而得到的。 ＷＳ模型和ＮＷ模型都在规则网络中增加了“长程”边，它们的另一端节点不是自己的邻居。通过变化概率Ｐ，可以得到从规则网络（Ｐ＝０）到随机网络（Ｐ＝１）的一个变化过程。这两个模型从根本上说是一样的，都反映了复杂网络的一个性质：大部分节点只与它们的邻近节点相连，同时也有某些节点可与非邻近节点直接相连。从人际关系中，圈子的存在，其实也说明了这个特性，民众更善于在自己周围环境中结交朋友，而形成地理空间上较小的人际圈子，当然，这并不排除与地理空间较远甚至很远的个体认识的可能性。３．２无尺度网络模型构造算法＂。９１ Ｂａｒａｂａｓｉ和Ａｌｂｅｒｔ认为复杂网络具有两个重要的性质：增长性，即网络规模不断扩大的同时其自身在不断演化；优先连接性，即新的节点更倾向于与那些具有更多连接度的节点相连。这两个性质决定了复杂网络中节点的度分布更接近幂律分布。在此基础上，他们提出了著名的ＢＡ模型，节点间是否相连，是通过节点的度来决定的，即网络节点的度越大，新节点与其连接的概率就越大，两者成正比关系。由此生成的网络不仅具有幂律的度分布，而且同时具有较大的集聚系数和较小的平均距离。 从上述分析可以看出，人际交往构成的人际关系网络，既有小世界网络中节点间的平均距离较小，又有其节点的度 一１５—万方数据

网络营销发展现状存在问题及发展趋势研究知识交流

网络营销发展现状存在问题及发展趋势研究 摘要：网络营销作为一种新兴的、基于互联网的推广与营销模式，它来源于传统营销，但与传统营销相比，具有传播广、成本低、高效率的优势，因此发展速度迅猛，很多时候已经替代了传统营销模式。本文首先分析了我国网络营销发展现状，主要有重视程度大大增加、起步晚但发展速度快、营销方式多样化、更加重视人的作用等方面，接着指出了我国网络营销目前存在的问题，主要有网络营销意识有待提高、网络营销水平不高、网络营销人才缺乏、网络环境安全堪忧等方面，最后从营销平台重心向移动端转移、营销模式更加多样、营销内容更加追求质量、营销投入持续加大、大数据在网络营销中得到广泛应用等方面阐述了网络营销 的未来发展趋势。 关键词：网络营销；现状；问题；发展趋势；研究 网络营销是依托互联网进行的营销活动。随着互联网时代的来临，传统营销模式已经不能完全适应新形势下企业的营销需求。网络营销的出现，颠覆了企业传统营销模式理念，其传播广、成本低、高效率的营销模式，一经产生便很快扩散开来。我国网络营销开展较晚，但发展迅速，与高速发展相伴随的，是网络营销存在的各种问题。本文主要分析了网

络营销发展现状、存在问题，并对网络营销发展趋势进行了浅显研究，以期给此类课题研究者以启发。 一、目前我国网络营销发展现状 目前世界上各个国家都非常重视网络营销活动，特别是欧美西方国家，绝大多数企业均能不同程度应用网络营销手段。我国网络营销自起步以来，发展迅猛，网络营销在各行各业中应用广泛。主要表现在以下几点： 1.重视程度大大增加。随着网络营销效果的逐渐展现，目前无论是国家层面还是企业对网络营销的重视程度均大大增加。国家近年来制定了一系列政策措施，如国务院于2015年专门出台了《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，鼓励企业开展多种形式的网络营销。企业管理者对于网络营销重要性的认识也不断加深，很多企业都成立了网络营销部门，培养自己的网络营销人才。 2.起步晚，发展速度快。与西方国家相比，我国网络营销起步较晚，约从上世纪90年代末才开始接触网络营销。尽管如此，拥有巨大的互联网市场优势，还是让我国的网络营销迅速发展，甚至超越了很多发展较早的国家，近两年一直保持较高的增长速度。据统计，2015年底，我国网民数量已接近7亿，有半数以上的居民使用互联网。企业自然不会忽略如此庞大的市场，均大力发展网络营销，想法设法从互联网市场中分一杯羹。

几种神经网络模型及其应用

几种神经网络模型及其应用 摘要：本文介绍了径向基网络，支撑矢量机，小波神经网络，反馈神经网络这几种神经网络结构的基本概念与特点，并对它们在科研方面的具体应用做了一些介绍。 关键词：神经网络径向基网络支撑矢量机小波神经网络反馈神经网络Several neural network models and their application Abstract: This paper introduced the RBF networks, support vector machines, wavelet neural networks, feedback neural networks with their concepts and features, as well as their applications in scientific research field. Key words: neural networks RBF networks support vector machines wavelet neural networks feedback neural networks 2 引言 随着对神经网络理论的不断深入研究，其应用目前已经渗透到各个领域。并在智能控制，模式识别，计算机视觉，自适应滤波和信号处理，非线性优化，语音识别，传感技术与机器人，生物医学工程等方面取得了令人吃惊的成绩。本文介绍几种典型的神经网络，径向基神经网络，支撑矢量机，小波神经网络和反馈神经网络的概念及它们在科研中的一些具体应用。 1. 径向基网络 1.1 径向基网络的概念 径向基的理论最早由Hardy，Harder和Desmarais 等人提出。径向基函数（Radial Basis Function，RBF）神经网络，它的输出与连接权之间呈线性关系，因此可采用保证全局收敛的线性优化算法。径向基神经网络（RBFNN）是 3 层单元的神经网络，它是一种静态的神经网络，与函数逼近理论相吻合并且具有唯一的最佳逼近点。由于其结构简单且神经元的敏感区较小，因此可以广泛地应用于非线性函数的局部逼近中。主要影响其网络性能的参数有3 个：输出层权值向量，隐层神经元的中心以及隐层神经元的宽度(方差)。一般径向基网络的学习总是从网络的权值入手，然后逐步调整网络的其它参数，由于权值与神经元中心及宽度有着直接关系，一旦权值确定，其它两个参数的调整就相对困难。 其一般结构如下： 如图 1 所示，该网络由三层构成,各层含义如下： 第一层：输入层：输入层神经元只起连接作用。 第二层：隐含层：隐含层神经元的变换函数为高斯核. 第三层：输出层：它对输入模式的作用做出响应. 图 1. 径向基神经网络拓扑结构 其数学模型通常如下： 设网络的输入为x = ( x1 , x2 , ?, xH ) T，输入层神经元至隐含层第j 个神经元的中心矢 为vj = ( v1 j , v2 j , ?, vIj ) T (1 ≤j ≤H)，隐含层第j 个神经元对应输入x的状态为：zj = φ= ‖x - vj ‖= exp Σx1 - vij ) 2 / (2σ2j ) ，其中σ(1≤j ≤H)为隐含层第j个神

信息传播观点演化模型

信息传播观点演化模型 摘要：以微博为主的社交网络新应用的兴起与蓬勃发展，逐渐改变着人们传统 的生活习惯和社交模式。在微博中，“自媒体”用户可随时随地通过便捷的接入方 式参与在线社交，进而获取信息、交互观点、参与传播。相比于传统社会网络， 新兴的微博在线社交网络更加灵活和便捷，再加上参与主体智能化、社交网络复 杂化、影响因素多元化等影响，这使得网络舆论产生、发酵、扩散的时间大大缩短，进而增加了舆论信息传播、个体观点演化的复杂性和随机性。 关键词：网络舆论；信息传播；观点交互；微博；用户影响力分析 引言 当今信息时代，网络信息技术不断的发展和完善，微博等社交网络成为人们进行信息分享、交流意见的主要网络平台之一。与传统社交网络相比较，微博网络具有大范围、大数据、突发性强和去中心性等特点，由此产生的网络舆论的传播演化比传统舆论更复杂，传统的研 究方法和手段已无法准确的描述网络舆论的产生、传播、演化。因此，研究微博网络中信息 传播机制、演化趋势和统计特性，具有重要的实用价值和理论意义。 1模型和方法介绍 1.1基本研究方法 1、元胞自动机 元胞自动机（又称为细胞自动机、格状自动机、单元自动机，它是一种离散的动力学模型。该模型认为，分布在规则网络中的每一个元胞都处于有限的离散状态。每一个元胞在时 刻的状态由时刻的有界邻域状态所决定，且每次演进过程中，每个元胞都遵循同样的交互规则。在这样的模型框架下，大量微观元胞个体通过简单的交互进而在宏观层面呈现出动态演 化过程。 2、平均场理论 本属性。容易理解，在一个复杂系统中，各粒子之间都存在相互的作用。而平均场理论 将这些相互作用视为一个场，并且该场的场强处处相等。基于这种假设，所有系统中的任何 粒子都受到该场强的影响。平均场理论（是统计力学、凝聚态体系等复杂系统中常用的数学 近似方法。按照平均场理论的基本思想，周围环境对物体的作用被平均化以平均效果替代单 个作用效果相加），从而避免微观角度单体加和时某些统计值存在涨落的现象发生平均场理 论通过简化系统，进而保留系统的主要信息和基本属性。容易理解，在一个复杂系统中，各 粒子之间都存在相互的作用。而平均场理论将这些相互作用视为一个场，并且该场的场强处 处相等。基于这种假设，所有系统中的任何粒子都受到该场强的影响。 1.2复杂网络模型 拓扑结构复杂。网络中节点数量巨大，且节点间连接呈现出多样化特征，如无标度网络 中节点的异质性非常明显存在着远超出网络平均度水平的节点；动态演化特性。在某些动态 演化的复杂网络中如万维网、社交网络中的好友关系网络等，节点之间的可能随时建立连接 关系，也可能已有关系随时断开，从而导致网络结构不断发生变化；节点关联关系多样化。 节点之间的连接可以根据实际物理环境赋予其相应权重，同时该连接可以无向也可以有向；

BP神经网络模型简介及相关优化案例

华东理工大学 2016-2017学年第2学期 研究生《石油化工单元数学模型》课程论文2017年6月 开课学院：化工学院任课教师：欧阳福生 考生姓名：丁桂宾学号：Y45160205 成绩：

BP 神经网络模型简介及相关优化案例 一、神经网络模型简介 现代神经生理学和神经解剖学的研究结果表明，人脑是极其复杂的，由约1010个神经元交织在一起，构成一个网状结构。它能完成诸如智能、思维、情绪等高级精神活动，被认为是最复杂、最完美、最有效的一种信息处理系统。人工神经网络（Artificial Neural Networks ，以下简写为 NN ）是指模拟人脑神经系统的结构和功能，运用大量的处理部件，通过数学方法，由人工方式构造的网络系统[1] 。 图1表示作为 NN 基本单元的神经元模型，它有三个基本要素[2]： （1） 一组连接权（对应于生物神经元的突触），连接强度由各连接上的权值表示，权值为正表示激励，为负表示抑制。 （2） 一个求和单元，用于求取各输入信息的加权和（线性组合）。 （3） 一个非线性激励函数，起非线性映射作用并限制神经元输出幅度在一定的范围内（一般限制在[0,1]或[?1,+1]之间）。 图1 神经元模型 此外还有一个阈值k θ（或偏置 k k b θ-=）。以上作用可以用数学式表达为： ∑= =P j kj k j x w u ；

k k k u θν-=； ) (k k v y ?= 式中 P x x x x ,...,,,321为输入信号， kP k k k w w w w ,...,,,321为神经元k 的权值， k u 为 线性组合结果， k θ为阈值。(.)?为激励函数，k y 为神经元k 的输出。 神经网络理论突破了传统的、串行处理的数字电子计算机的局限，是一个非线性动力学系统，并以分布式存储和并行协同处理为特色，虽然单个神经元的结构和功能极其简单有限，但是大量的神经元构成的网络系统所实现的行为却是极其丰富多彩的。

复杂网络理论及其研究现状

复杂网络理论及其研究现状 复杂网络理论及其研究现状 【摘要】简单介绍了蓬勃发展的复杂网络研究新领域，特别是其中最具代表性的是随机网络、小世界网络和无尺度网络模型；从复杂网络的统计特性、复杂网络的演化模型及复杂网络在社会关系研究中的应用三个方面对其研究现状进行了阐述。 【关键词】复杂网络无标度小世界统计特性演化模型 一、引言 20世纪末，以互联网为代表的信息技术的迅速发展使人类社会步入了网络时代。从大型的电力网络到全球交通网络，从Internet 到WWW，从人类大脑神经到各种新陈代谢网络，从科研合作网络到国际贸易网络等，可以说，人类生活在一个充满着各种各样的复杂网络世界中。 在现实社会中，许多真实的系统都可以用网络的来表示。如万维网（WWW网路）可以看作是网页之间通过超级链接构成的网络；网络可以看成由不同的PC通过光缆或双绞线连接构成的网络；基因调控网络可以看作是不同的基因通过调控与被调控关系构成的网络；科学家合作网络可以看成是由不同科学家的合作关系构成的网络。复杂网络研究正渗透到数理科学、生物科学和工程科学等不同的领域，对复杂网络的定性与定量特征的科学理解，已成为网络时代研究中一个极其重要的挑战性课题，甚至被称为“网络的新科学”。 二、复杂网络的研究现状 复杂网络是近年来国内外学者研究的一个热点问题。传统的对网络的研究最早可以追溯到18世纪伟大数学家欧拉提出的著名的“Konigsberg七桥问题”。随后两百多年中，各国的数学家们一直致力于对简单的规则网络和随机网络进行抽象的数学研究。规则网络过于理想化而无法表示现实中网络的复杂性，在20世纪60年代由Erdos和Renyi（1960）提出了随机网络。进入20世纪90年代，人们发现现实世界中绝大多数的网络既不是完全规则，也不是完全随机

浅析微博营销利弊及策略分析

XX大学XX学院本科生毕业论文 浅析微博营销利弊及策略分析 系部名称 姓名 学号 专业 指导教师 年月日

摘要 随着互联网技术发展，微博作为一种新的网络应用形式越来越为人们所知，并迅速兴起和流行。微博不仅增添人际传播的新模式，还开辟了信息传播新网络媒介。对企业而言，微博正逐渐成为网络营销新阵地。微博营销是刚刚推出的网络营销方式，因为随着微博的火热，既催生了有关营销方式，就是微博营销。微博营销以微博作为营销的平台，每一个听众都是潜在营销对象，每个企业都可以在新浪和网易等等注册一个微博，然后利用更新自己微型博客向网友传播企业、产品的信息，树立良好企业形象和产品形象。每天更新的内容就可以跟大家交流，或者大家所感兴趣的话题，这样就可以达到营销目的，这种方式就是新兴推出的微博营销。因此，对微博分析探讨具有重要的应用价值和积极意义。所以呢，本文首先对微博的概念、特点、行业分析、发展前途进行回顾，之后对微博营销涵义、分类、特点、作用、全过程进行分析，找出微博营销存在的问题，最后针对存在的问题归纳出微博主要营销策略措施。 关键词：微博；微博营销；转发量；信息反馈

Abstract Along with the Internet technology development, bo as a new network application form for people place more and more familiar with, rapidly and popular.The bo not only added a new mode of interpersonal communication, but opened up a new network information transmission medium. Speaking of the enterprise, bo is becoming the new network marketing positions. The Po marketing is just launched network marketing methods, because as the Po's hot, already gave birth to relevant ways of marketing, was the Po marketing. The Po marketing with small bo as marketing platform, every listener are potential target marketing, each enterprise can be in sina, netease and so on registered micro bo, then use update their tiny blog wrote to spread enterprise, product information, set up good enterprise image and product image. The daily updated content can communicate with you, and have you are interested in the topic, so it can achieve the purpose of marketing, which is launch of the new micro Po marketing. so, to the micro bo paper has important application value and positive significance. So this passage first on the Po's concept, the characteristic, industry analysis, the future development are reviewed, and then to micro Po marketing the meaning, classification, characteristics, whole process analysis, find out Po marketing existence question, in view of existing problems summarized the main marketing strategy of micro bo measures. Key words:Weibo；The microblogging marketing；Forward；Information feedback

神经网络模型应用实例

BP 神经网络模型 近年来全球性的神经网络研究热潮的再度兴起，不仅仅是因为神经科学本身取得了巨大的进展．更主要的原因在于发展新型计算机和人工智能新途径的迫切需要．迄今为止在需要人工智能解决的许多问题中，人脑远比计算机聪明的多，要开创具有智能的新一代计算机，就必须了解人脑，研究人脑神经网络系统信息处理的机制．另一方面，基于神经科学研究成果基础上发展出来的人工神经网络模型，反映了人脑功能的若干基本特性，开拓了神经网络用于计算机的新途径．它对传统的计算机结构和人工智能是一个有力的挑战，引起了各方面专家的极大关注． 目前，已发展了几十种神经网络，例如Hopficld 模型，Feldmann 等的连接型网络模型，Hinton 等的玻尔茨曼机模型，以及Rumelhart 等的多层感知机模型和Kohonen 的自组织网络模型等等。在这众多神经网络模型中，应用最广泛的是多层感知机神经网络。多层感知机神经网络的研究始于50年代，但一直进展不大。直到1985年，Rumelhart 等人提出了误差反向传递学习算法（即BP 算），实现了Minsky 的多层网络设想，如图34-1所示。 BP 算法不仅有输入层节点、输出层节点，还可有1个或多个隐含层节点。对于输入信号，要先向前传播到隐含层节点，经作用函数后，再把隐节点的输出信号传播到输出节点，最后给出输出结果。节点的作用的激励函数通常选取S 型函数，如 Q x e x f /11 )(-+= 式中Q 为调整激励函数形式的Sigmoid 参数。该算法的学习过程由正向传播和反向传播组成。在正向传播过程中，输入信息从输入层经隐含层逐层处理，并传向输出层。每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果输出层得不到期望的输出，则转入反向传播，将误差信号沿原来的连接通道返回，通过修改各层神经元的权值，使得误差信号最小。 社含有n 个节点的任意网络，各节点之特性为Sigmoid 型。为简便起见，指定网络只有一个输出y ,任一节点i 的输出为O i ,并设有N 个样本(x k ,y k )(k =1,2,3,…,N ),对某一输入x k ，网络输出为y k 节点i 的输出为O ik ,节点j 的输入为net jk = ∑i ik ij O W 并将误差函数定义为∑=-=N k k k y y E 12 )(21