神经网络过拟合的表现篇1

关键词：人工神经网络遗传算法模拟退火算法群集智能蚁群算法粒子群算

1什么是智能算法

智能计算也有人称之为“软计算”，是们受自然（生物界）规律的启迪，根据其原理，模仿求解问题的算法。从自然界得到启迪，模仿其结构进行发明创造，这就是仿生学。这是我们向自然界学习的一个方面。另一方面，我们还可以利用仿生原理进行设计(包括设计算法)，这就是智能计算的思想。这方面的内容很多，如人工神经网络技术、遗传算法、模拟退火算法、模拟退火技术和群集智能技术等。

2人工神经网络算法

“人工神经网络”(artificialneuralnetwork，简称ann)是在对人脑组织结构和运行机制的认识理解基础之上模拟其结构和智能行为的一种工程系统。早在本世纪40年代初期，心理学家mcculloch、数学家pitts就提出了人工神经网络的第一个数学模型，从此开创了神经科学理论的研究时代。其后，frosenblatt、widrow和j.j.hopfield等学者又先后提出了感知模型，使得人工神经网络技术得以蓬勃发展。

神经系统的基本构造是神经元(神经细胞)，它是处理人体内各部分之间相互信息传递的基本单元。据神经生物学家研究的结果表明，人的一个大脑一般有1010～1011个神经元。每个神经元都由一个细胞体，一个连接其他神经元的轴突和一些向外伸出的其它较短分支——树突组成。轴突的功能是将本神经元的输出信号(兴奋)传递给别的神经元。其末端的许多神经末梢使得兴奋可以同时传送给多个神经元。树突的功能是接受来自其它神经元的兴奋。神经元细胞体将接受到的所有信号进行简单处理(如：加权求和，即对所有的输入信号都加以考虑且对每个信号的重视程度——体现在权值上——有所不同)后由轴突输出。神经元的树突与另外的神经元的神经末梢相连的部分称为突触。

2.1人工神经网络的特点

人工神经网络是由大量的神经元广泛互连而成的系统，它的这一结构特点决定着人工神经网络具有高速信息处理的能力。人脑的每个神经元大约有103～104个树突及相应的突触，一个人的大脑总计约形成1014～1015个突触。用神经网络的术语来说，即是人脑具有1014～1015个互相连接的存储潜力。虽然每个神经元的运算功能十分简单，且信号传输速率也较低(大约100次/秒)，但由于各神经元之间的极度并行互连功能，最终使得一个普通人的大脑在约1秒内就能完成现行计算机至少需要数10亿次处理步骤才能完成的任务。

人工神经网络的知识存储容量很大。在神经网络中，知识与信息的存储表现为神经元之间分布式的物理联系。它分散地表示和存储于整个网络内的各神经元及其连线上。每个神经元及其连线只表示一部分信息，而不是一个完整具体概念。只有通过各神经元的分布式综合效果才能表达出特定的概念和知识。

由于人工神经网络中神经元个数众多以及整个网络存储信息容量的巨大，使得它具有很强的不确定性信息处理能力。即使输入信息不完全、不准确或模糊不清，神经网络仍然能够联想思维存在于记忆中的事物的完整图象。只要输入的模式接近于训练样本，系统就能给出正确的推理结论。

正是因为人工神经网络的结构特点和其信息存储的分布式特点，使得它相对于其它的判断识别系统，如：专家系统等，具有另一个显著的优点：健壮性。生物神经网络不会因为个别神经元的损失而失去对原有模式的记忆。最有力的证明是，当一个人的大脑因意外事故受轻微损伤之后，并不会失去原有事物的全部记忆。人工神经网络也有类似的情况。因某些原因，无论是网络的硬件实现还是软件实现中的某个或某些神经元失效，整个网络仍然能继续工作。

人工神经网络是一种非线性的处理单元。只有当神经元对所有的输入信号的综合处理结果超过某一门限值后才输出一个信号。因此神经网络是一种具有高度非线性的超大规模连续时间动力学系统。它突破了传统的以线性处理为基础的数字电子计算机的局限，标志着人们智能信息处理能力和模拟人脑智能行为能力的一大飞跃。

2.2几种典型神经网络简介

2.2.1多层感知网络(误差逆传播神经网络)

在1986年以rumelhart和mccelland为首的科学家出版的《paralleldistributedprocessing》一书中，完整地提出了误差逆传播学习算法，并被广泛接受。多层感知网络是一种具有三层或三层以上的阶层型神经网络。典型的多层感知网络是三层、前馈的阶层网络，即：输入层i、隐含层(也称中间层)j和输出层k。相邻层之间的各神经元实现全连接，即下一层的每一个神经元与上一层的每个神经元都实现全连接，而且每层各神经元之间无连接。

但bp网并不是十分的完善，它存在以下一些主要缺陷：学习收敛速度太慢、网络的学习记忆具有不稳定性，即：当给一个训练好的网提供新的学习记忆模式时，将使已有的连接权值被打乱，导致已记忆的学习模式的信息的消失。?

2.2.2竞争型(kohonen)神经网络

它是基于人的视网膜及大脑皮层对剌激的反应而引出的。神经生物学的研究结果表明：生物视网膜中，有许多特定的细胞，对特定的图形(输入模式)比较敏感，并使得大脑皮层中的特定细胞产生大的兴奋，而其相邻的神经细胞的兴奋程度被抑制。对于某一个输入模式，通过竞争在输出层中只激活一个相应的输出神经元。许多输入模式，在输出层中将激活许多个神经元，从而形成一个反映输入数据的“特征图形”。竞争型神经网络是一种以无教师方式进行网络训练的网络。它通过自身训练，自动对输入模式进行分类。竞争型神经网络及其学习规则与其它类型的神经网络和学习规则相比，有其自己的鲜明特点。在网络结构上，它既不象阶层型神经网络那样各层神经元之间只有单向连接，也不象全连接型网络那样在网络结构上没有明显的层次界限。它一般是由输入层(模拟视网膜神经元)和竞争层(模拟大脑皮层神经元，也叫输出层)构成的两层网络。两层之间的各神经元实现双向全连接，而且网络中没有隐含层。有时竞争层各神经元之间还存在横向连接。竞争型神经网络的基本思想是网络竞争层各神经元竞争对输入模式的响应机会，最后仅有一个神经元成为竞争的胜者，并且只将与获胜神经元有关的各连接权值进行修正，使之朝着更有利于它竞争的方向调整。神经网络工作时，对于某一输入模式，网络中与该模式最相近的学习输入模式相对应的竞争层神经元将有最大的输出值，即以竞争层获胜神经元来表示分类结果。这是通过竞争得以实现的，实际上也就是网络回忆联想的过程。

除了竞争的方法外，还有通过抑制手段获取胜利的方法，即网络竞争层各神经元抑制所有其它神经元对输入模式的响应机会，从而使自己“脱颖而出”，成为获胜神经元。除此之外还有一种称为侧抑制的方法，即每个神经元只抑制与自己邻近的神经元，而对远离自己的神经元不抑制。这种方法常常用于图象边缘处理，解决图象边缘的缺陷问题。

竞争型神经网络的缺点和不足：因为它仅以输出层中的单个神经元代表某一类模式。所以一旦输出层中的某个输出神经元损坏，则导致该神经元所代表的该模式信息全部丢失。

2.2.3hopfield神经网络

1986年美国物理学家j.j.hopfield陆续发表几篇论文，提出了hopfield神经网络。他利用非线性动力学系统理论中的能量函数方法研究反馈人工神经网络的稳定性，并利用此方法建立求解优化计算问题的系统方程式。基本的hopfield神经网络是一个由非线性元件构成的全连接型单层反馈系统。

网络中的每一个神经元都将自己的输出通过连接权传送给所有其它神经元，同时又都接收所有其它神经元传递过来的信息。即：网络中的神经元t时刻的输出状态实际上间接地与自己的t-1时刻的输出状态有关。所以hopfield神经网络是一个反馈型的网络。其状态变化可以用差分方程来表征。反馈型网络的一个重要特点就是它具有稳定状态。当网络达到稳定状态的时候，也就是它的能量函数达到最小的时候。这里的能量函数不是物理意义上的能量函数，而是在表达形式上与物理意义上的能量概念一致，表征网络状态的变化趋势，并可以依据hopfield工作运行规则不断进行状态变化，最终能够达到的某个极小值的目标函数。网络收敛就是指能量函数达到极小值。如果把一个最优化问题的目标函数转换成网络的能量函数，把问题的变量对应于网络的状态，那么hopfield神经网络就能够用于解决优化组合问题。

对于同样结构的网络，当网络参数(指连接权值和阀值)有所变化时，网络能量函数的极小点(称为网络的稳定平衡点)的个数和极小值的大小也将变化。因此，可以把所需记忆的模式设计成某个确定网络状态的一个稳定平衡点。若网络有m个平衡点，则可以记忆m个记忆模式。

当网络从与记忆模式较靠近的某个初始状态(相当于发生了某些变形或含有某些噪声的记忆模式，也即：只提供了某个模式的部分信息)出发后，网络按hopfield工作运行规则进行状态更新，最后网络的状态将稳定在能量函数的极小点。这样就完成了由部分信息的联想过程。

hopfield神经网络的能量函数是朝着梯度减小的方向变化，但它仍然存在一个问题，那就是一旦能量函数陷入到局部极小值，它将不能自动跳出局部极小点，到达全局最小点，因而无法求得网络最优解。

3遗传算法

遗传算法（geneticalgorithms）是基于生物进化理论的原理发展起来的一种广为应用的、高效的随机搜索与优化的方法。其主要特点是群体搜索策略和群体中个体之间的信息交换，搜索不依赖于梯度信息。它是在70年代初期由美国密执根（michigan）大学的霍兰（holland）教授发展起来的。1975年霍兰教授发表了第一本比较系统论述遗传算法的专著《自然系统与人工系统中的适应性》（《adaptationinnaturalandartificialsystems》）。遗传算法最初被研究的出发点不是为专门解决最优化问题而设计的，它与进化策略、进化规划共同构成了进化算法的主要框架，都是为当时人工智能的发展服务的。迄今为止，遗传算法是进化算法中最广为人知的算法。

近几年来，遗传算法主要在复杂优化问题求解和工业工程领域应用方面，取得了一些令人信服的结果，所以引起了很多人的关注。在发展过程中，进化策略、进化规划和遗传算法之间差异越来越小。遗传算法成功的应用包括：作业调度与排序、可靠性设计、车辆路径选择与调度、成组技术、设备布置与分配、交通问题等等。

3.1特点

遗传算法是解决搜索问题的一种整理算法，对于各种整理问题都可以使用。搜索算法的共同特征为：①首先组成一组候选解；②依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度；③根据适应度保留某些候选解，放弃其他候选解；④对保留的候选解进行某些操作，生成新的候选解。在遗传算法中，上述几个特征以一种特殊的方式组合在一起：基于染色体群的并行搜索，带有猜测性质的选择操作、交换操作和突变操作。这种特殊的组合方式将遗传算法与其它搜索算法区别开来。

遗传算法还具有以下几方面的特点：

(1)遗传算法从问题解的串集开始嫂索，而不是从单个解开始。这是遗传算法与传统优化算法的极大区别。传统优化算法是从单个初始值迭代求最优解的；容易误入局部最优解。遗传算法从串集开始搜索，覆盖面大，利于全局择优。(2)许多传统搜索算法都是单点搜索算法，容易陷入局部的最优解。遗传算法同时处理群体中的多个个体，即对搜索空间中的多个解进行评估，减少了陷入局部最优解的风险，同时算法本身易于实现并行化。

(3)遗传算法基本上不用搜索空间的知识或其它辅助信息，而仅用适应度函数值来评估个体，在此基础上进行遗传操作。适应度函数不仅不受连续可微的约束，而且其定义域可以任意设定。这一特点使得遗传算法的应用范围大大扩展。

(4)遗传算法不是采用确定性规则，而是采用概率的变迁规则来指导他的搜索方向。

(5)具有自组织、自适应和自学习性。遗传算法利用进化过程获得的信息自行组织搜索时，硬度大的个体具有较高的生存概率，并获得更适应环境的基因结构。

3.2运用领域

前面描述是简单的遗传算法模型，可以在这一基本型上加以改进，使其在科学和工程领域得到广泛应用。下面列举了一些遗传算法的应用领域：①优化：遗传算法可用于各种优化问题。既包括数量优化问题，也包括组合优化问题。②程序设计：遗传算法可以用于某些特殊任务的计算机程序设计。③机器学习：遗传算法可用于许多机器学习的应用，包括分类问题和预测问题等。④经济学：应用遗传算法对经济创新的过程建立模型，可以研究投标的策略，还可以建立市场竞争的模型。⑤免疫系统：应用遗传算法可以对自然界中免疫系统的多个方面建立模型，研究个体的生命过程中的突变现象以及发掘进化过程中的基因资源。⑥进化现象和学习现象：遗传算法可以用来研究个体是如何学习生存技巧的，一个物种的进化对其他物种会产生何种影响等等。⑦社会经济问题：遗传算法可以用来研究社会系统中的各种演化现象，例如在一个多主体系统中，协作与交流是如何演化出来的。

4模拟退火算法

模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据metropolis准则，粒子在温度t时趋于平衡的概率为e-δe/(kt)，其中e为温度t时的内能，δe为其改变量，k为boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能e模拟为目标函数值f，温度t演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对当前解重复“产生新解计算目标函数差接受或舍弃”的迭代，并逐步衰减t值，算法终止时的当前解即为所得近似最优解，这是基于蒙特卡罗迭代求解法的一种启发式随机搜索过程。退火过程由冷却进度表(coolingschedule)控制，包括控制参数的初值t及其衰减因子δt、每个t值时的迭代次数l和停止条件s。

5群体（群集）智能（swarmintelligence）

受社会性昆虫行为的启发，计算机工作者通过对社会性昆虫的模拟产生了一系列对于传统问题的新的解决方法，这些研究就是群集智能的研究。群集智能(swarmintelligence)中的群体(swarm)指的是“一组相互之间可以进行直接通信或者间接通信(通过改变局部环境)的主体，这组主体能够合作进行分布问题求解”。而所谓群集智能指的是“无智能的主体通过合作表现出智能行为的特性”。群集智能在没有集中控制并且不提供全局模型的前提下，为寻找复杂的分布式问题的解决方案提供了基础。

群集智能的特点和优点：群体中相互合作的个体是分布式的(distributed)，这样更能够适应当前网络环境下的工作状态;没有中心的控制与数据，这样的系统更具有鲁棒性(robust)，不会由于某一个或者某几个个体的故障而影响整个问题的求解。可以不通过个体之间直接通信而是通过非直接通信(stimergy)进行合作，这样的系统具有更好的可扩充性(scalability)。由于系统中个体的增加而增加的系统的通信开销在这里十分小。系统中每个个体的能力十分简单，这样每个个体的执行时间比较短，并且实现也比较简单，具有简单性(simplicity)。因为具有这些优点，虽说群集智能的研究还处于初级阶段，并且存在许多困难，但是可以预言群集智能的研究代表了以后计算机研究发展的一个重要方向。

在计算智能(computationalintelligence)领域有两种基于群智能的算法，蚁群算法(antcolonyoptimization)和粒子群算法(particleswarmoptimization)，前者是对蚂蚁群落食物采集过程的模拟，已经成功运用在很多离散优化问题上。

5.1蚁群优化算法

受蚂蚁觅食时的通信机制的启发，90年代dorigo提出了蚁群优化算法(antcolonyoptimization，aco)来解决计算机算法学中经典的“货郎担问题”。如果有n个城市，需要对所有n个城市进行访问且只访问一次的最短距离。

在解决货郎担问题时，蚁群优化算法设计虚拟的“蚂蚁”将摸索不同路线，并留下会随时间逐渐消失的虚拟“信息素”。虚拟的“信息素”也会挥发，每只蚂蚁每次随机选择要走的路径，它们倾向于选择路径比较短的、信息素比较浓的路径。根据“信息素较浓的路线更近"的原则，即可选择出最佳路线。由于这个算法利用了正反馈机制，使得较短的路径能够有较大的机会得到选择，并且由于采用了概率算法，所以它能够不局限于局部最优解。

蚁群优化算法对于解决货郎担问题并不是目前最好的方法，但首先，它提出了一种解决货郎担问题的新思路；其次由于这种算法特有的解决方法，它已经被成功用于解决其他组合优化问题，例如图的着色(graphcoloring)以及最短超串(shortestcommonsupersequence)等问题。

5.2粒子群优化算法

粒子群优化算法(pso)是一种进化计算技术(evolutionarycomputation)，有eberhart博士和kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究。

pso同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。

同遗传算法比较，pso的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练，模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。

粒子群优化算法(pso)也是起源对简单社会系统的模拟，最初设想是模拟鸟群觅食的过程，但后来发现pso是一种很好的优化工具。

5.2.1算法介绍

pso模拟鸟群的捕食行为。一群鸟在随机搜索食物，在这个区域里只有一块食物。所有的鸟都不知道食物在那里。但是他们知道当前的位置离食物还有多远。那么找到食物的最优策略是什么呢。最简单有效的就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域。

pso从这种模型中得到启示并用于解决优化问题。pso中，每个优化问题的解都是搜索空间中的一只鸟。我们称之为“粒子”。所有的粒子都有一个由被优化的函数决定的适应值(fitnessvalue)，每个粒子还有一个速度决定他们飞翔的方向和距离。然后粒子们就追随当前的最优粒子在解空间中搜索。

pso初始化为一群随机粒子(随机解)，然后通过叠代找到最优解，在每一次叠代中，粒子通过跟踪两个“极值”来更新自己。第一个就是粒子本身所找到的最优解，这个解叫做个体极值pbest，另一个极值是整个种群目前找到的最优解，这个极值是全局极值gbest。另外也可以不用整个种群而只是用其中一部分最优粒子的邻居，那么在所有邻居中的极值就是局部极值。

5.2.2pso算法过程

①种群随机初始化。

②对种群内的每一个个体计算适应值(fitnessvalue)。适应值与最优解的距离直接有关。

③种群根据适应值进行复制。

④如果终止条件满足的话，就停止，否则转步骤②。

从以上步骤，我们可以看到pso和遗传算法有很多共同之处。两者都随机初始化种群，而且都使用适应值来评价系统，而且都根据适应值来进行一定的随机搜索。两个系统都不是保证一定找到最优解。但是，pso没有遗传操作如交叉(crossover)和变异(mutation)，而是根据自己的速度来决定搜索。粒子还有一个重要的特点，就是有记忆。

与遗传算法比较，pso的信息共享机制是很不同的。在遗传算法中，染色体(chromosomes)互相共享信息，所以整个种群的移动是比较均匀的向最优区域移动。在pso中,只有gbest(orlbest)给出信息给其他的粒子，这是单向的信息流动。整个搜索更新过程是跟随当前最优解的过程。与遗传算法比较,在大多数的情况下，所有的粒子可能更快的收敛于最优解。

现在已经有一些利用pso代替反向传播算法来训练神经网络的论文。研究表明pso是一种很有潜力的神经网络算法，同时pso速度比较快而且可以得到比较好的结果。

6展望

目前的智能计算研究水平暂时还很难使“智能机器”真正具备人类的常识，但智能计算将在21世纪蓬勃发展。不仅仅只是功能模仿要持有信息机理一致的观点。即人工脑与生物脑将不只是功能模仿，而是具有相同的特性。这两者的结合将开辟一个全新的领域，开辟很多新的研究方向。智能计算将探索智能的新概念，新理论，新方法和新技术，而这一切将在以后的发展中取得重大成就。

参考文献

[1]“ant-colonyoptimizationalgorithms(aco)”，

leanair4.mit.edu/docushare/dscgi/ds.py/get/file-378/rg_ee141_w8aco.pdf

神经网络过拟合的表现篇2

本文将讨论前馈神经网络被应用在混合在非线性动态电子电路中的数字电路的诊断。考虑数字电路部分的两种缺陷类型：逻辑门的上升沿和下降沿延迟，改变电路拓扑的灾难性缺陷。在测试前采用模拟器的概念已经证实是对的，意味着在选择一套感兴趣的故障集后，为了给每一个故障建立系统响应而进行反复模拟，产生的响应和故障代码关联，此外，代码包含故障响应本身。当然在表里列出的响应更容易维护。人工神经网络的训练的目的是为建立查找表，意味着当神经网络呈现故障代码输出时，故障响应被反复作为输入。然后，神经网络用给到的刺激向量运行，可当做查找表的效果。如果网络可能训练过则神经网络响应，将会立即从输出中找到故障和故障代码。

二、电路设计中的故障

作为复杂电路的一个例子，我们选择了sigma-delta调制器（如图3）。这是一个混合信号电路，它包含了模拟和数字的元件。电路中的开关都是理想的开关，闭合的时候具有0电阻而在开路的时候其电阻值是无穷大。积分器充电时间对时钟频率是不可变的，以便保持固定的增益。即不管时钟频率是多少模拟开关必须在一个固定的时间内开合，可采用单稳多谐振荡器获得稳定的时间脉冲。位于时钟输入和开关控制之间的单稳多谐振荡器作为脉冲发生器产生固定时间的控制信号。图5显示输入一个斜坡信号引起系统的反应。在本节我们仅仅考虑电路数字部分的缺陷，观测两种类型的缺陷：灾难性缺陷和输出数字信号的上下沿延迟。这些延迟缺陷既不是灾难性的也不是参数化的，因为他们不会改变电路的拓扑也不会改变元件的值。数字信号可以是”固定0故障”或”固定1故障”。在图3的电路中，模拟开关被数字信号控制，因此有多对相同的故障效果，如当开关卡在开（关）并且逻辑电路的输出”固定1故障”（”固定0故障”）时会获得相同的效果。因此我们将考虑如开关卡住的硬故障。当开关在回馈循环(11，12，21，22)是这些案例被排除永久地关闭，因为在此例中参考电压Vrefp和Vrefn会短路。考虑到电路中的时钟周期是1。2μs，我们检查过的延迟效果不大于400ns，事实上，模拟上升沿延迟的值有：100ns，250ns，400ns。而下降沿延迟包含有：50ns，100ns，150ns。我们的目标是确定延迟是如何影响输出的，不同的延迟是否会产生不同的输出。所有的数字门电路都要检查（4个反相器和4个与非门）。第一个结论是反相器2的延迟不会影响输出信号，即输出没有改变。进一步地，存在多组引发相同效果的延迟。这些组被称为歧义组列在表1中。开始的4个组显示相同的延迟效果。第二列是为缺陷引起的相同效果的命名，据此第3列是用来表述相同效果的特征码。第5歧义组和其他组的效果有明细的区别。这些组里的成员都是灾难性缺陷和延迟缺陷。表2是故障字典给出的每个组的一个范例。故障字典使用斜坡信号产生的回应来建立，记录每个时钟周期之后产生的电路输出值，这些输出的数值构成了输出特征符号。这些特征符号用紧凑的16进制数值来表示。据此，表2列出故障字典。必须注意缺陷是随机编码的，相似的特征符号不能有相似的故障代码这点很重要。如果不是，神经网络很难甚至是不可能辨别缺陷。表2的第2列就是缺陷编码。第一列描述缺陷类型，它和图4记号相关。(inv3(tf=50ns)表示反相器3下降沿延迟，na1(tr=400ns)表示与非门1处在上升沿)。FF代表无故障电路。第3列包含观察输出获得的特征符号。神经网络训练是为了建立查找表模型，它是带有一个隐层的前馈神经网络。信号输入到网络，输出故障代码被学习，就是说神经网络有9个输入(每个16进制数字对应一个输入)和一个输出神经元。当它们作为输入时，16进制值用小数来表示。完成学习后，神经网络产生的隐神经元的数量是10，它是经过反复进行错误试验并通过多次迭代获得，通过刺激带有故障输入的神经网络来检验获取神经网路的结构，神经网络的响应显示识别表3的故障没有错误。只有细微的差异也会被观测到。

三、总结

神经网络过拟合的表现篇3

【关键词】虚拟企业企业文化文化构建1

【Abstract】withtheAppearanceanddevelopmentofcybereconomy,manyphasesofbusinessmanagementemergesthenewrealizationplace,emergestheneworganizationformforvirtualcorporation.Alongwithakindofnewcultureappearsalongwiththeemergenceofaneworganizationform.Thistextthequestioncomeanddiscussescharacteristic,constructionanditsdevelopmenttrendinthefutureofcorporatecultureofvirtualcorporation.

【Keywords】virtualcorporation;enterpriseculture;culturalconstruction

【正文】

随着信息技术的发展以及国际互联网和全球通讯设施的迅速成长，整个社会的政治、经济、文化正在经历深刻的变化，技术创新和产品创新的步伐越来越快。人类社会正在驶人经济一体化、消费个性化、竞争激烈化的信息时代。这时候一种新的企业经营理念和方式——虚拟企业产生了。但是这种形式并非任何企业在任何时间地点都能运用，作为一种崭新的组织管理模式其运作必然要求企业更新经营理念，重塑企业文化。

一、虚拟企业的概述

（一）虚拟企业的定义

什么是虚拟企业呢？1991年“虚拟”被移植到管理模式上，即出现了“虚拟企业”一词。目前理论界并没有对虚拟企业的定义进行明确界定，学者们对虚拟企业的定义也并不一致。根据目前已有的参考文献可以把虚拟企业的定义归为两大类：（l）从信息网络的角度来定义虚拟企业。即企业组织无形化，指通过信息网络加以联结的企业组织，如网上商店、网上银行等都为虚拟企业。（2）从组织的角度来定义虚拟企业。虚拟企业（VirtualpEnterprise）是指为了达到预期目标，通过应用信息网络技术，由两个或两个以上的企业组成的临时性网络组织。在合作过程中各成员彼此互不干涉，且共同分担风险，共同分享利益；当预期目标达到之后，此组织即将解体。实际上第一种定义与第二定义存在明显区别：第一种定义的虚拟企业是指单个企业主体；而第二种定义的虚拟企业是指由多个实体企业组成的“企业集团”，而组成虚拟企业的成员企业却是真实存在的实体企业。与第一种定义来讲，第二种定义更有意义、更有前途。

（二）虚拟企业的特点

既然是一种新的组织形式，虚拟企业有着与传统企业不同的特点：

（1）网络化。以计算机网络为支撑是虚拟企业产生和运作的技术基础。虚拟企业一般没有地理上的边界，拥有不同核心能力的企业以某种方式形成一个网络，通过信息高速公路进行沟通。因此，只有在网络经济条件下，企业之间的合作能够充分利用计算机网络降低交易成本的时候，虚拟企业才能逐步成为主流的企业形态。

（2）灵敏化。虚拟企业对市场信息的反应极为灵敏。因为它将管理、技术各方面融合在一起，对市场的变化迅速反应。另外，虚拟企业将网络作为其组织生存的一个支撑，只要市场一有变化，它就可以反馈回中心，然后就可以迅速的组织生产，组织销售。

（3）动态化。确切的说虚拟企业并不是一个真正的企业。它并不会时时刻刻都会存在。它的产生是有条件的。当一个市场机会出现时，适应其的一个虚拟企业就产生了。当某个市场任务完成以后，与其像适应的那个虚拟企业也就解体了。虚拟企业的这个特点可以更加有效的进行资源优化配置，有利于减少成本的支出。

（4）虚拟化。虚拟企业与传统企业最突出的不同就是它的虚拟化，表现方面很多如功能的虚拟化，地域虚拟化等等。这些虚拟化特点表现出来其实就是网络化、灵敏化等等。

（5）水平管理。传统企业是金字塔式垂直管理,而现代企业是网络水平管理。虚拟企业采用电子网络,可明显减少从价值产生到价值确认过程中管理层次和人员的数量。所以,这种组织形式呈扁平状。

一、企业文化的含义及概念

（一）企业文化的含义

文化，从广义上说，是人类在社会实践过程中获得的物质、精神的生产力和创造的物质、精神的总和。从狭义上讲，是指人类精神生产力和精神产品，包括一切社会意识形式：如自然科学、技术科学和社会意识形态等。作为一种历史现象，文化的发展有历史继承性；作为社会意识形态，文化是一定社会政治和经济的反映，同时又对一定社会的政治和经济产生巨大的影响。

企业文化是在一定社会历史条件下，企业在物质生产过程中形成的具有本企业特色的文化观念、文化形式和行为模式，以及与之相适应的制度和组织结构，体现了企业及其成员的价值准则、经营哲学、行为规范、共同信念和凝聚力。企业文化是民族文化的具体体现，它从属于民族文化，是由民族文化所决定的。企业文化作为一种新的社会现象，已经被人们所认识和重视，并正在打破国界，在全世界兴起，成为新世纪企业改革、经济发展和社会进步的重要标志。

关于企业文化的概念，有许多不同的认识和表达。

（1）美国学者约翰.P.科特和詹姆斯.L.赫斯克特认为，企业文化是指一个企业中各个部门，至少是企业高层管理者们所共同拥有的那些企业价值观念和经营实践。是指企业中一个分部的各个职能部门或地处不同地理环境的部门所拥有的那种共同的文化现象。p（2）特雷斯.E.迪尔和阿伦.A.肯尼迪认为，企业文化是价值观、英雄人物、习俗仪式、文化网络、企业环境。p（3）威廉.大内认为，企业文化是“进取、守势、灵活性—即确定活动、意见和行为模式的价值观。

（4）当前有关企业文化的表述，最有代表性的说法是：企业文化是全体企业成员的思想观念、思维方式、行为方式以及企业规范、企业生存氛围的总和。

p（二）企业文化的重要作用

一个企业的企业文化是非常重要的，它影响到了一个企业的生存与发展：

（1）企业文化具有融合性。任何一个组织其内部的文化环境是十分复杂的，有领导文化、团体文化和个人文化，但作为一个真正的组织，就必须有统一文化，这种文化只能是各种文化的融合物，而不是混合物。企业文化具有这种融合功能，它可以把企业组织内各个不明的团体从文化上融合成一个共同体，把企业个人文化或个体文化融合于统一组织内，并且能够对渗透进企业内部来的异质文化(其他企业的企业文化)进行融合并消化。另外，企业中各位员工、各个部门都有着各自的目标,而组织有组织的目标,企业文化能把职工个人目标引导到企业目标上来,形成统一的行动，这样企业就成为一个融合的整体了。

（2）企业文化具有娱乐性。企业文化具有十分丰富的内容，促使职工的精神生活得到满足。社会的进步，企业的发展，特别是现代企业制度的建立，为企业文化注入了新的内容。

（3）能够增强企业的凝聚力。企业凝聚力就是还过公共关系双向沟通的方法，团结广大员工，主动出击沟通他们的思想，使他们产生为本企业的共同理想、共同目标而同心同德、同甘共苦。共同奋斗的共同愿望。一个企业必须要有凝聚力。企业的凝聚力是企业文化的产物没有企业文化，就没有企业的凝聚力。企业文化绘企业提供了坚实的精神基础，它赋予人们以共同的目标、理想与志向使人们心往一处想劲住一处使，成为具有共识同感的人文结合体。同时，企业文化也为有效解决企业内部矛盾和冲突，提供了正确的准则。

（4）有利于正确的管理与引导员工。利用创建企业文化的方式员工使员工产生自我意识行为，通过员工适应性的自我调整，把企业管理逐步地变强制为自主，使员工心服口服不折不扣地执行管理．这种主动管理，着眼点在于要赢得广大员工的心，使他们能够轻松愉快。主动自觉地为企业服务，从而产生一股“以厂为家”的“主人翁”精神，从而保证按时、按质、按量完成各项任务和企业目标．所以，企业高层经理应以创建优势的企业文化来管理企业的各项行为。

（5）辐射功能。企业文化的辐射功能是指公司文化的作用不仅在组织内部,而且通过各种传播媒体对社会产生的影响。这样不但使本企业受益，即使外界更了解企业；也可以使社会各界都受益。

三、虚拟企业文化的特点

虚拟企业作为一种新兴的组织形式其在外部形式上的变化必然直接影响到企业内部文化的塑造。

（1）虚拟企业是一种暂时性的企业，它随着一定条件的产生而产生，也随着条件的消亡而消亡。因此这就决定了虚拟企业文化是一种短暂而动态的企业文化。之所以说短暂是因为虚拟企业本身是随项目的产生而产生，随项目的消亡而消亡，很多时候企业文化还没建立，这个企业就解体了。而之所以说动态是因为虚拟企业要保持市场主导者的地位,就不可能通过像传统企业那样的长期竞争优势来实现,而是通过创造一连串的短期竞争优势即“创造性毁灭”来实现。与此同时,虚拟企业的战略思想随着企业组织形式与结构、市场环境的演变而发生转变,由“你死我活”的竞争观念转变为“合作共赢”的竞争观念。所以,虚拟企业的文化不是一个静态的概念,它是流变的。

（2）由于虚拟企业与传统企业不一样，它是以计算机网络为支撑的一种暂时性的企业。因此它不需要像传统企业那样面对面的进行交流，只需要在市场机会出现的时候，利用网络进行生产与销售的分配。而网络社会所特有的那种多元化特性就造成了虚拟企业文化中的意见模式、观念模式、文化模式等呈现出多元化样态。也就是说虚拟企业在表现形式上并不象传统文化那样需要有单一的、所有人都遵守的企业文化，它是动态的、多元化的，也是自由的、无拘束的。

（3）虚拟企业中可能会产生一种更具有平等和开放特征的新型企业文化。因为虚拟企业治理结构的“共同治理”特性是构建虚拟企业文化的基石，虚拟企业的本质决定了其治理结构的“共同治理”特性。首先，虚拟企业是为了特定的商业机遇而形成的企业动态联盟。既然是联盟，其治理结构就不会是单边治理。其次．虚拟企业往往是由具有不同核心能力的两个或两个以上的企业合作组成的。对参与虚拟企业的各方来讲，每一方相对于其他各方都是最重要的利益相关者。第三，从某种意义上说，虚拟企业是为了迎合顾客个性化需求的产物．于是虚拟企业从为顾客创造最大价值的角度出发，营造自己的顾客网络。顾客作为利益相关者从来没有像在虚拟企业中这样发挥如此重大的作用。此外，虚拟企业内部的组织结构将因对信息流的高度应变性而相应变的扁平化，传统企业由于职能过分细化，中层管理人员过多，而在虚拟企业中．随着计算机技术的普及和应用，传统的中层管理的协调和监督功能已经被计算机网络所取代，处于企业管理最高层和最低层的人员可以通过计算机网络实现沟通和联络，改变了过去两者之间存在的障碍，这使得虚拟企业文化将比传统企业文化更具有平等性和开放性。

四、如何构建虚拟企业中的企业文化

通常企业文化的建立需要相当长的一段时间，并非一朝一夕所能形成。而且虚拟企业存在时间的短暂性、工作方式等等方面更是增加了其企业文化建设的难度。但是不管怎么样，虚拟企业作为一种新型的企业方式它是适应与世界的发展。可以说，虚拟企业中可能会产生一种更具有平等和开放特征的新型企业文化。因此，如何构建虚拟企业中的企业文化就成为了重点。

（一）构建虚拟企业文化的基本理念

不管怎么说，人们有什么样的观念就会有什么样的行为。实行虚拟组织运作要求企业树立新的经营观念，也就是说：

（1）以人为本的观念。虚拟企业与传统企业一样,都是人格化的经济组织。它仍以获利为动力，并以是否获利作为能否生存和发展的根据,这是一个铁的法则。同时,又存在着一个至关重要的价值问题,即怎样获利以及通过获利是否有利于社会的进步与人的发展。对于各个成员来说，他们拥有很大的相对自由度和独立性，他们之间既可以自由组合，也可以自由拆分，每个成员都有其独特的性质，但又能理解它在整个企业背景企业大背景中的地位和意义。另外企业应该改变过去以生产为中心，追求大规模、低成本的经营策略，树立以顾客为中心的经营观念，积极主动的分析顾客的需求，了解顾客的处境，甚至从顾客的立场出发，帮助顾客确定其需要和要求，并向他们表明如何能够从按其需求生产出的产品中获得利益。以人为本的价值目标在虚拟企业内部表现为全面理解人,尊重员工的人格,重视员工的价值,发挥员工的才智;在虚拟企业外部表现为以消费者需求为核心,全心全意服务于消费者。

（2）核心职能的观念。作为一位商务管理者，您必须全神贯注于自己的核心职能里的领域，考虑一下有没有可能使用网络技术将它们划分出去，让别的公司接管这些领域的工作，然后用现代化通信技术和他们保持密切联系。贯注核心职能，实现生产专业化既是社会分工的结果，也是科学技术发展的要求。而这种战略是任何企业都难以在短期内独立完成的。没有技术领先优势就没有市场优势。在高新技术领域能否及时的推出新产品，是否具有技术领先地位，对企业的市场占有率及市场扩展潜力具有决定性的影响。这就要求企业树立核心专长的观念，强调做精做强而非做大做全，尽可能的集中资源，沿着企业技术所导向的路线，培育企业核心专长，保持企业在主要业务领域技术领先地位。

（3）相互和谐的观念。虚拟企业与协作企业都有各自的文化特征,经营理念、所处环境等各有不同,所形成的企业文化也必然各具特色、互有差异。不同企业文化之间的冲突也就在所难免,但这并不意味着它们之间没有兼容的可能。核心价值观念是指不同区域的企业的价值观念在核心层面或基础层面上是趋同的。这具体表现为:平等、公正、法制、市场、科技等核心价值理念逐渐为处于不同国家、地区的企业所认同和接受。这些核心价值观念也就构成了现代企业价值观念的核心内容。虚拟企业在这种共同规定性的基础上与外来企业文化互相融合和创新,从而体现出自己的特色,实现不同企业文化之间的和谐共存。

（4）科学的学习的观念。从开放性的角度来看,虚拟企业文化的塑造过程是在与外来企业文化的冲突、碰撞、融合中展开的,所以虚拟企业保持宽容、开放的心态尤为重要。这就要求虚拟企业应具有海纳百川的胸怀,不能因为民族情结或区域情结割舍不断而完全排斥外来企业文化。这意味着，除了极少数知识可以通过版权或专利权加以保护以外，大多数知识可以溢漏到别的企业，为其它企业迅速模仿。因此唯一保持领先的做法是不断学习，而且要比竞争对手学得更快更好。这就要求企业树立学习观念，不断学习新知识、新技术，培养增强自己的核心专长。

（5）变化发展的观念。从虚拟企业文化的特征我们可以看出,虚拟企业文化是一个动态、开放的结构体系。所以,虚拟企业要不断对企业文化进行调整更新。企业文化的调整主要是指在现有的企业文化范围内对其结构进行调整,以使其结构更优化。调整的内容主要是对企业文化中不同的原则进行重新定位。企业文化的更新,主要是指对现有企业文化进行全面的或部分的改换,以使其内容更合理。虚拟企业文化的调整与更新并不是完全分离的,在很多情况下是结合在一起的。调整可能引起更新,更新也可能引起调整。总之,塑造虚拟企业文化要立足于现实,放眼于世界,借鉴世界优秀企业文化,兼顾中国传统企业文化,在批判、选择、综合的基础上创新,以构建一种具有兼容性、开放性、创新性的动态企业文化。

（6）信息网络观念。要使虚拟企业组织各成员企业之间进行有效的协同合作必须以信息网络系统位依托。高效的信息网络系统不仅使企业可以及时了解市场需要，根据市场需求从众多的备选组织中精选出合作伙伴，把具有不同优势的企业组织综合成单一的靠电子手段联系的经营实体，而且使企业之间的信息沟通更加方便快捷，合作的企业组织都能共享设计、生产以及营销的有关信息，从而能够真正协调步调，保证合作个方面能够较好的实现资源共享、优势互补和有效的合作，使企业集成出较强的竞争优势。为此企业必须树立信息网络观念，不断打破企业的水平界限、垂直界限和外部界限，使信息能在组织内部和外部畅通无阻的流动和共享，保证虚拟合作的有效进行。

p（二）构建虚拟企业文化的措施与途径

p虚拟企业作为一种新型的企业形式用有许多传统企业所没有的优点，但是由于其的一些特点如短暂性、灵活性等等也给企业建设增添了许多困难，如：虚拟企业的存续时间的短暂性使企业文化还未建立，企业就已经消亡。又如，虚拟企业中由于信息基础设施等异步通气系统及网络的支持，使得企业工作方式打破了传统的以时间为顺序的串行工作方式，因此就大大的削弱企业的凝聚力等等。这些方面让虚拟企业的文化构建必须要有精心的策划。

正像社会文化，有什么样的社会文化就有什么的社会制度，而社会制度的优劣则直接决定社会的发展和进步。企业文化也是一样，有什么样的企业文化，就有什么样的企业文化，就有什么样的企业制度,从而也决定企业的经营行为，而企业的经营行为正确与否是决定企业兴衰的关键。企业的实践也正是验证了这种观点。虚拟企业虽然独特，但是万变不离其中，其企业文化也是如此，因此要构建优秀的企业文化，可以通过以下途径去实现：

（1）塑造企业形象。企业形象是消费者、社会公众对企业、企业行为、企业的各种活动给予的整体评价和一般认定。企业文化是企业形象的灵魂和支柱，企业形象是企业文化的外在表现。良好的企业形象就是一种竞争优势。可以使企业扩大知名度、荣誉感和自信心，这又成为企业内部的激励因素。

构建虚拟企业文化中，“以人为本”就是其中非常重要的一条经营理念。员工是企业的主体，企业形象的好坏，在相当大的程度上取决于全体员工的思想状态和精神风貌，取决于员工的主观能动性和群体素质。因此“树厂先树人，树人先树魂”，是塑造企业形象的根本。建设虚拟企业文化，要十分注意“以人为中心的管理”。

（2）领导要起到很重要的作用。无论在企业中，领导的作用都是不能忽视。尤其是虚拟企业中，这个作用就更加突出。因为虚拟企业本身就与传统企业不一样，不象传统企业一样面对面的进行交流，他们更多的是运用网络或其他的信息技术，因此在这种情况下，就非常需要一个优秀的企业领导者去进行整和他们。

优秀的企业家与优秀的企业文化往往互为因果，并行存在于一个企业。一个品格高尚的企业家，其人格力量就是这个企业的信誉、形象和文化资产；一个富有创新精神的企业家，本身就是这个企业充满活力的源泉。企业家素质代表企业素质，企业文化是优秀企业家品质、才华、慧眼、胆识等综合素质的扩展和放大；优秀的企业文化又以其成功后的自信，激励和鞭策企业家组织和带领全体员工在“追求完美、追求卓越”的道路上，积极进取，开拓创新，形成一种以人文精神为动力的激励机制，能使这个企业生机盎然，充满活力。

（3）建立一套管理制度与管理规范。管理制度和管理规范是企业文化的重要内容，也是企业文化得以延续和维护的重要保证。虚拟企业那种通过网络、不面对面的工作方式使制定适合的管理规范和制度就十分的重要。因此，在虚企业文化的建设中应当以共同的价值观念体系和企业精神为宗旨。围绕实现企业目标进行建立和健全各项规章制度，形成严密的规范网络，可以使员工的各种行为活动和相互关系的建立和调整，以及行为效果的评价均有法可依。

（4）培育具有优良取向的价值观念，塑造杰出的企业精神、价值观念等。这是构建虚拟企业文化的首要任务。为确立企业的共有价值观念体系和企业精神，首先应当对与本企业有密切联系的客观对象进行价值评价和排序，从中确定最具优良取向的价值观念。同时，博采本行业、本企业、本民族已经国内外其他企业的优秀精神，并根据当前及未来的发展需要，融会成最适合本企业发展的一套企业理念。其次，要采用具体生动的表达方式或文字或图标对企业价值观、企业精神等理念系统要素加以表达，使之简明、易记。再次，对既定的企业宗旨、价值观、企业精神等理念系统要素，经常性的进行灌输、宣传和引导。最后，管理层要以身作则，持之以恒发贯彻执行，使企业宗旨、价值观、精神等理念系统要素化为一种潜意识行为。唯有长期不懈的努力培育，企业才能确定温度成熟的价值观念和企业精神，为优秀的企业文化的形成奠定坚实的基础。

（5）在企业内形成民主、公平和自由的风气。民主自由之风已成社会主流。人人都渴望民主,在企业内倡导民主,必将大大有利于吸引人才、留住人才和发挥人才的作用,必将非常有利于员工归属感和企业凝骤力及战斗力的形成,民主和自由是“以人为本”企业文化的重要内容之一人人都渴望得到尊重,人的尊严有时比生命更重要。因此,要建设“以人为本”的企业文化有必要高度重视员工的尊严,要通过各种方法和途径来满足员工的自尊的需要,而员工的自尊的需要如果能得到满足,那么就极为有利于形成强烈的员工归属感和企业凝聚力,进而形成企业无坚不摧的战斗力。

只有公平和公正地对待所有员工,才可能形成强大的凝骤力和战斗力,要做到公平、公正既要有公正、公正的思想和愿望,更要有科学的考核制度和民主合理的申诉制度作保证。

（6）构建企虚拟业文化就是要建设有利于形成和促进员工满意顾客满意股东满意的良性循环的经营理念和是非标准。第一，树立以形成和促进员工满意顾客满意股东满意的良性循环来取得企业长期成功的经营思想。第二，抓住员工满意这个关键,建设“以人为本”的企业文化。如：给员工以有吸引力的薪资和福利；给员工一定的职业稳定性和安全感等等。

虚拟企业在这点上和普通的企业一样，因为它也要进入市场，参与市场竞争。因而在员工满意顾客满意股东满意的良性循环中来取得企业的成功。

（7）培养团队精神。培养团队精神是企业文化更是虚拟企业文化很重要的一个组成部分。虚拟企业产生以来所具有的特点决定了其的生存与发展的关键在于能否在内部形成一种凝聚力，能否发挥企业员工的积极性和创新性。因此，让管理亲和于人，让管理者与员工融为一体，互相激发灵感，最大限度地激发员工的积极性、创造性，形成积极向上的价值观和道德观。因此，必须培养员工的团结协作精神，培养员工之间沟通气氛，采取各种措施，引导员工团结向上，使员工与员工之间、员工与企业之间产生亲合力。还要鼓励员工全身心投入工作，使员工愿意为实现企业目标尽自己的最大努力。

五、虚拟企业文化的发展趋势互联网作为一种文化的产物就其存在形式来说是静态的，但作为一种成功的、富有表现力和影响力的企业文化，其本质特征又具交互性和动态性。对具有交互性和动态性的活动文化的组织是网络文化的生命力所在。

网络文化是企业文化在虚拟企业中的再现和发扬光大。文化的经济价值是其赋予企业和产品一定的文化力，而文化力的大小不仅依赖企业文化的质量，更重要的是取决于企业文化的传播。作为网络文化载体的网络本身担当着传播的功能，但作为非门户性网站的专业或行业网站的传播功能就很有限，还需要选择自身媒体以外的传播。网络文化的传播分为网际文化传播和跨媒体传播。网际文化传播主要是利用网络技术手段通过与门户网站和其他关联网站的合作进行宣传和推广。除通过平面的、立体的和多媒体的展示和广告宣传形式外，一个很重要的方面就是把网络的活动与文化及时向外传播。跨媒体传播主要是指综合性的应用互联网和其他媒体，包括传统的纸张平面媒体、广播媒体和电视媒体，以及机构以外的公关现场等。跨媒体传播的关键在于建立起利于产品推广的专业渠道。

六、结束语

企业文化是一个包含了信息、价值观、理想目标、行为规范、企业风气等内容的复合体。对一个企业来说，良好的企业文化是优秀企业的综合反映和具体表现。而虚拟企业作为一种新兴的企业形式，对其文化的研究才刚刚起步，因此本文还有许多不完善的地方，希望能够在各方面汲取经验，以便得到更好的提高。

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神经网络过拟合的表现篇4

关键词：BP人工神经网络模型；多元线性回归；逐步回归；拟合精度

中图分类号：TP183；Q945.17文献标识码：A文章编号：0439-8114（2014）02-0434-03

ApplicationofArtificialNeuralNetworkinPredictingTrunkSapFlow

XIEHeng-xing1，ZHANGZhen-hua2

（1.CollegeofChemistryandLifeScience，WeinanNormalUniversity，Weinan714099，Shaanxi，China；

2.CollegeofGeographyandPlanning，LudongUniversity，Yantai264025，Shandong，China）

Abstract：TheBPartificialneuralnetworkmodel，multi-linearregressionmodelandstepwiseregressionmodelwereusedtofittrunksapflowvelocityandthefittedprecisionwascompared.ResultsshowedthatthefittingeffectwasthebestinBPartificialneuralnetworkmodelwithadecidingcoefficientof0.9443，thesmauestrelativeerrorwithintherangeof-31.1200%～36.7555%.Inthefittingeffectofsapflow，BPartificialneuralnetworkwasthebestone.

Keywords：BPartificialneuralnetworkmodel；multi-linearregression；stepwiseregression；fittingprecision

液流是指蒸腾在植株体内引起的上升流，植株根部吸收的水分99.8%以上消耗在蒸腾上[1]，而树干是树木液流通道的咽喉部位，因此通过精确测量树干部位的液流速率、液流量可以基本反映植株的蒸腾状况。热技术是目前测量植株液流应用最广泛的方法[2]，热技术根据不同的原理可分为热脉冲法、热平衡法和热扩散法[3]。国内外学者应用热技术对植株液流进行了研究，如刘奉觉等[4]、司建华等[5]应用热脉冲技术分别研究了杨树和胡杨的液流；严昌荣等[6]、曹文强等[7]应用热平衡技术分别研究了胡桃楸和辽东栎等树木的液流；马长明等[8]、孟平等[9]应用热扩散技术对山杨和苹果等树木的液流进行了研究。但研究多停留在对植株液流现象的描述上，对植株液流与环境因子的定量分析也仅仅是简单的回归分析或逐步回归分析[4-9]，缺乏系统的量化研究。Ford等[10]利用热扩散技术观测了火炬松的液流变化，并应用ARIMA（差分自回归移动平均）模型拟合了土壤水分亏缺条件下火炬松树冠蒸腾。人工神经网络是一个具有高度非线性的超大规模连续时间动力系统，因其具有自学习功能、联想存贮功能、高速寻找优化解功能等优点而在经济、化工、水文、农业等领域得到了广泛应用[11-14]。树干液流与环境因子之间很难建立一个准确的数学方程[15]，本试验尝试利用BP人工神经网络模型来拟合液流速率，以求为液流速率和环境因子之间建立准确的数量关系。

1材料与方法

1.1研究区概况

1.2仪器安装

2结果与分析

2.1BP人工神经网络基本原理

2.2液流速率BP人工神经网络分析

3结论

液流速率是植物蒸腾强弱的表现，蒸腾受温度、湿度、风速和太阳辐射诸多因子的影响，而环境因子之间又存在复杂的关系，这给液流速率的预测带来了很大的难度。BP人工神经网络在超大规模非线性模拟中显示了一定的优越性，利用人工神经网络研究液流与环境因子的定量关系具有广阔的适用性。本试验的拟合结果表明，BP人工神经网络模型明显优于多元线性回归和逐步回归模型，其液流速率的拟合值与观察值相对误差最小。

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神经网络过拟合的表现篇5

【关键词】神经网络模拟电路故障

从上世纪60年代以来，模拟电路中存在的各种问题以及对于问题的解决就受到了广泛的关注。而伴随着科技的发展，集成芯片的问世，将数字化电路和模拟元件集合在同一块芯片上，极大地节约了电路的制作费用。在集成芯片上，模拟电路的面积仅仅占全部芯片面积的5%，但是其故障产生以及诊断的费用占到了总成本的95%，模拟电路的故障问题也极大地限制了集成电路工业的发展。对于传统的模拟电路故障诊断方法SAT和SBT来说，其是建立在神经网络上面的，在模拟电路故障诊断得到了广泛的应用。

一、常见的模拟电路故障分类

（一）按故障发生的过程进行分类

模拟电路的故障种类主要包含以下几点：第一，因为电路原价随着时间和环境条件的不断变化使得电路的容差超出了正常范围，而通过提前的监测可以对故障进行预测的情况称之为软故障，又称之为渐变故障；第二，因为电路元件的通常大偏差现象的出现，使得提前的监测难以实现故障检测的目的的情况称之为硬故障，又称之为突变故障；第三，由于设备老化，接触不良等在特定情况下会显得故障称之为间歇性故障。

（二）按故障性质进行分类

按照故障的性质进行分类，可以将模拟电路的故障划分为以下几种：第一，在设备的设计和制造阶段所形成的缺陷，在设备使用的初期就会产生故障，该种故障在设备使用初期较易发生，而随着使用时间的推移，故障率会迅速下降；第二，由于一些偶然因素导致的故障，该种故障通常发生在设备的有效使用期限内，这种故障的产生几率比较低；第三，因为使用时间的增加，设备产生老化，磨损以及疲劳等损耗情况，在设备的使用后期设备的故障率进一步增加，而且随着时间的推移，故障率会迅速增长。

（三）按同时故障数及故障间的相互关系进行分类

根据故障间的相互关系可以将故障分为以下几种：第一，通常在设备运行过程中由于某一个原件的故障而造成整个设备产生故障的现象称之为单故障；第二，通常对于刚出厂的设备有多个原件造成的设备故障称之为多故障；第三，由单一的原件而产生的故障称之为独立故障；第四，由多个原件共同作用引起的设备故障称之为从属故障。

二、基于神经网络的模拟电路故障分析技术

（一）测前模拟方法的实用诊断模型

以模式识别原理为理论基础的故障模拟法，又称之为故障字典法，该种方法在进行电路检测之前，先借助计算机模拟电路在各种情况下所产生的故障的基本状态，从而建立故障数据库。然后在故障检测中根据所产生的现象对照故障数据库，从而确定故障。该种检测方法对于测试的测量点选择十分重要，而为了减少测量点的数量，应当选择一些分辨率比较高的测量点进行测量。通常情况下，我们使用查表的方式来完成电路的检测，对于表中的元素我们采用dij=1，i=1，2，…，n，j=1，2，…，m来表示，其中假设的故障数目用n表示，而测量特性数则使用m表示。该种检测方法的好处在于计算次数少，需求的监测点少，不需要测量后的计算，在实际的使用中也比较灵活，这种方式适合于在线诊断。

（二）测后仿真方法中的神经网络应用

对于参数的辨识和故障的验证是测后仿真法的主要检测要素，该种方法的理论性较强，能够对电路进行更加深入的分析和研究，并且借助相应的电路方程对电路参数和原件的增量和相容性进行检验，这种方法由于需要大量的计算，因此不适合于实时监测，所以，相关的技术人员将精力基本都集中在测试前的仿真方法的研究上面来。而一种介于SAT和SBT之间的检测方法，这种方法是采用估测的方法来诊断故障元件的。而随着科技的不断进步，网络技术的不断发展，对于将网络技术引入模拟电路检测的想法也开始出现，即将L1范数优化的问题转化为神经网络优化计算的方法来开展模拟电路的故障诊断工作。

（三）神经网络模型参数的选择

对于神经网络模型的参数选择主要包括以下几点：第一，对于网络模型的选取，其主要包含确定激活的函数，连接的方式，各种神经元之间的相互作用等；第二，关于网络参数的选取：确定输入和输出的神经元的总数以及对于多层网络的层数以及隐含层神经元的数目的选择；第三，对于学习训练方式的选取，制定合理的网络学习和训练的学习规划，将日常的训练和学习结合起来；第四，对于设备所发生的故障进行总结，并且将故障制定成为样本集以供后期维修参考；第五，诊断的结果主要是指将故障的特性输入到训练的神经网络中，进而得到诊断的结果，从而判明电路故障的类型。

三、结束语

由于神经网络诊断方法的引入，大大的提升了模拟电路的故障诊断技术，而当前神经网络技术主要应用于检测之前的模拟方法中，在结合了VLSI技术之后，对设备的检测之后计算速度也在进一步加快。在此基础上，实现神经网络系统和模拟电路故障理论的有效结合，进而促进我国的模拟电路诊断技术取得更大的发展。

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