剪窗花 好看的灯笼 冻冰花 漂亮的烟花 各种各样的糖果 祝福树 新年贺卡 新年好 恭喜恭喜
迎新年
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艺术领域 日常生活
资源利用
区域活动
年和夕 送你好运气 石头、剪刀、布 蹦蹦跳跳摘糖果 点鞭炮
认识新年 十二生肖 年的来历 新年到 祝福满天飞 长的一岁了 我长大了
1、师生共同收集、布置活动室内过节的喜庆环境，挂彩灯、中国结等。
2、布置《过年了》主题墙。
3、图书吧：提供有关新年的图片、故事书等。
节日资源：
图片资源：新年图片
家长资源：1、春节前夕与家长取得联系，让家长带孩子到节日气氛比较浓的地方参观。
2、动员家长参加到活动中来，向小朋友介绍过年的不同风俗习惯。
3、帮孩子收集有关过年的图片故事书等资料。
红包的祝福 新年舞会 幸福七彩泡 红彤彤的新年
绘画区：好看的灯笼 手工区：剪窗花 表演区：新年好
角色区：小雪花飘呀飘 语言区：快乐新年 户外区：冰老人
做元宵 认识早中晚 有趣的图形 贴窗花 小兔找红色
网络营销目标 Revised by BLUE on the afternoon of December 12,2020.
网络营销目标 根据9月至12月的销量分析，我们可以看出智能降度镜在楚雄市民大众的知名度并不高，然而对一个新兴产品来说，品牌知名度非常的重要。而对于一个企业来说，创造利润是最终目标，所以销售是非常重要的。因此对于新媒体部门特此制定了两个目标，既销售目标和品牌推广目标 销售目标主要是为永康智能降度镜拓宽销售网络，借助网上的交互性，直接性和口碑型为网络客户提供方便快捷的网上销售点（线上支付+线下体验+线下取货），凭借互联网的各种形式多样的方式向消费者传递着各种有利的信息，利用网络销售成本低等特点。为企业创造利润。 品牌推广目标主要是在网上树立起自己的品牌形象，利用各种互联网上的资源，宣传永康智能降度镜的各种有利形象，加强消费者对永康智能降度镜的印象，建立顾客的品牌知名度，为企业的后续发展打下扎实的基础，配合企业现行的销售目标，提高销售收入。 网络营销战略 我们将以市场营销的手段，以强有力的新媒体广告宣传攻势顺利拓展市场，为产品准确定位，突出产品特色，采取差异化营销策略。以产品主要消费群体为产品的营销重点。建立起点广面宽的销售渠道，不断拓宽销售区域等。 我们将以6-22岁近视孩子市场为主要突破点，创造新的成绩。
我们将永康智能降度镜定位成一家具有创新精神的互联网企业，而不仅仅是一家降度镜产品企业；产品以孩子为主；我们希望将永康项目打造成区域化的青少年视力提升、康复的代名词。 网络营销试试策略 从营销手法上，我们采用传统的4P营销手法，即产品、价格、渠道和促销，因为现在永康智能降度镜在楚雄还处于一个发展起步阶段，应该以满足市场需求为主要目标拓宽市场，提高销售。 我们要想卖出产品，首先就应该了解顾客需要怎么样的产品，卖东西，就必须以市场为导向，不能闭门造车。这就要求企业要有一个不停创新的过程，这也是永康智能降度镜做产品的基本原则。只有走在潮流的前头，才不会被时代所淘汰。 永康智能降度镜是国内外第一款既能提升裸眼视力，又能降低度数的眼镜，适用于6-22岁近视、斜视、散光青少年。降度镜的出现，彻底打破了近视无法控制，近视无法恢复的魔咒，既能提升裸眼视力，又降低屈光矫正度数。青少年近视能预防、能治疗矫正，绝大多数近视学生通过视力自然综合疗法(视功能训练加降度镜)，都可以达到摘掉眼镜，18岁之前不近视，一生不近视的效果。 永康智能降度镜达到同类产品的前列，因此价格也就相对较高。但是随着工艺的的提高以及技术的发展，价格也会随之降低，在保持质量和工艺不变的情况下降低硬配置，以拉低价格区别，满足低端消费者，让人们获得满足。 我们把网络营销主要分为网站建设和产品推广两部分。
神经网络在数据挖掘中的应用
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神经网络在数据挖掘中的应用 摘要：给出了数据挖掘方法的研究现状,通过分析当前一些数据挖掘方法的局限性,介绍一种基于关系数据库的数据挖掘方法——神经网络方法,目前,在数据挖掘中最常用的神经网络是ＢＰ网络。在本文最后，也提出了神经网络方法在数据挖掘中存在的一些问题． 关键词：BＰ算法;神经网络;数据挖掘 １．引言 在“数据爆炸但知识贫乏”的网络时代,人们希望能够对其进行更高层次的分析，以便更好地利用这些数据。数据挖掘技术应运而生。并显示出强大的生命力。和传统的数据分析不同的是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。所得到的信息具有先未知，有效性和实用性三个特征。它是从大量数据中寻找其规律的技术,主要有数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤。数据准备是从各种数据源中选取和集成用于数据挖掘的数据；规律寻找是用某种方法将数据中的规律找出来;规律表示是用尽可能符合用户习惯的方式(如可视化)将找出的规律表示出来。数据挖掘在自身发展的过程中，吸收了数理统计、数据库和人工智能中的大量技术。作为近年来来一门处理数据的新兴技术，数据挖掘的目标主要是为了帮助决策者寻找数据间潜在的关联(Rｅｌation），特征(Pattern)、趋势(Tｒend)等，发现被忽略的要素，对预测未来和决策行为十分有用。 数据挖掘技术在商业方面应用较早，目前已经成为电子商务中的关键技术。并且由于数据挖掘在开发信息资源方面的优越性,已逐步推广到保险、医疗、制造业和电信等各个行业的应用。 数据挖掘(Dａta Ｍiｎing)是数据库中知识发现的核心，形成了一种全新的应用领域。数据挖掘是从大量的、有噪声的、随机的数据中，识别有效的、新颖的、有潜在应用价值及完全可理解模式的非凡过程。从而对科学研究、商业决策和企业管理提供帮助。 数据挖掘是一个高级的处理过程,它从数据集中识别出以模式来表示的知识。它的核心技术是人工智能、机器学习、统计等，但一个ＤM系统不是多项技术的简单组合,而是一个完整的整体，它还需要其它辅助技术的支持，才能完成数据采集、预处理、数据分析、结果表述这一系列的高级处理过程。所谓高级处理过程是指一个多步骤的处理过程,多步骤之间相互影响、反复调整,形成一种螺旋式上升过程。最后将分析结果呈现在用户面前。根据功能，整个DM系统可以大致分为三级结构。 神经网络具有自适应和学习功能，网络不断检验预测结果与实际情况是否相符。把与实际情况不符合的输入输出数据对作为新的样本，神经网络对新样本进行动态学习并动态改变网络结构和参数,这样使网络适应环境或预测对象本身结构和参数的变化，从而使预测网络模型有更强的适应性,从而得到更符合实际情况的知识和规则，辅助决策者进行更好地决策。而在ANN的
一前言 让我们来看一个经典的神经网络。这是一个包含三个层次的神经网络。红色的是输入层，绿色的是输出层，紫色的是中间层（也叫隐藏层）。输入层有3个输入单元，隐藏层有4个单元，输出层有2个单元。后文中，我们统一使用这种颜色来表达神经网络的结构。 图1神经网络结构图 设计一个神经网络时，输入层与输出层的节点数往往是固定的，中间层则可以自由指定； 神经网络结构图中的拓扑与箭头代表着预测过程时数据的流向，跟训练时的数据流有一定的区别； 结构图里的关键不是圆圈（代表“神经元”），而是连接线（代表“神经元”之间的连接）。每个连接线对应一个不同的权重（其值称为权值），这是需要训练得到的。 除了从左到右的形式表达的结构图，还有一种常见的表达形式是从下到上来
表示一个神经网络。这时候，输入层在图的最下方。输出层则在图的最上方，如下图： 图2从下到上的神经网络结构图 二神经元 2.结构 神经元模型是一个包含输入，输出与计算功能的模型。输入可以类比为神经元的树突，而输出可以类比为神经元的轴突，计算则可以类比为细胞核。 下图是一个典型的神经元模型：包含有3个输入，1个输出，以及2个计算功能。 注意中间的箭头线。这些线称为“连接”。每个上有一个“权值”。
图3神经元模型 连接是神经元中最重要的东西。每一个连接上都有一个权重。 一个神经网络的训练算法就是让权重的值调整到最佳，以使得整个网络的预测效果最好。 我们使用a来表示输入，用w来表示权值。一个表示连接的有向箭头可以这样理解： 在初端，传递的信号大小仍然是a，端中间有加权参数w，经过这个加权后的信号会变成a*w，因此在连接的末端，信号的大小就变成了a*w。 在其他绘图模型里，有向箭头可能表示的是值的不变传递。而在神经元模型里，每个有向箭头表示的是值的加权传递。 图4连接（connection） 如果我们将神经元图中的所有变量用符号表示，并且写出输出的计算公式的话，就是下图。
安全资料二目标管理[三] 工程项目安全目标 分解及分解网络图 第七建筑工程公司
项目部安全生产目标分解 安2—4—1 为贯彻“安全第一，预防为主”方针，实行“谁主管谁负责”原则，以抓重点部位（危险点、源）、除隐患、防事故为总目标，切实贯彻安全生产目标责任制，严格控制和预防“三大伤害”的发生，指定安全目标分解如下： 一、项目经理 项目安全生产第一责任人。 目标：贯彻国家安全生产方针政策和法律法规，对项目管理 和施工人员进行安全宣传、教育、培训，并落实各级安全责 任，保证安全资金，确保工程施工期间无重大伤亡事故发生， 工伤负伤频率不得超过上级下达的4‰。 二、项目技术负责人 负责施工组织设计、施工方案的编制，同时指定有针对性的 安全措施，监督实施。 目标：按照国家规程规编制施工组织方案，并按程序送批、 实施对工长进行安全技术交底。 三、安全员负责安全管理、安全教育和安全监督检查。 目标：按标准、规查隐患、堵漏洞，反“三违”；严防事故， 处理违章；监督全员遵章守纪；收集资料。重大伤亡事故为 零，负伤频率不超过4‰。
四、责任工长 负责施工现场安全生产和文明施工管理。 目标：执行施工组织设计、施工凡案，做到好对分部分项工长、生产班组的技术交底、安全培训，保证安全防护可靠，确保重大伤亡事故为零，工伤负伤频率不超过‰。 五、材料员 负责供应合格的安全劳动防护用品。 目标：按国家标准要求订购供应合格的安全防护设施、电器设备、劳保用品“三宝”。杜绝伪劣产品进入施工现场。六、装饰工长 负责装饰材料的加工安装、拆卸、运输、支撑、堆码齐全。 目标：督促班组正确使用“三宝”，做好班前检查，制止违章作业；无重伤、死亡事故，负伤不超过4‰。 七、临时用电工长： 负责施工现场临时用电设施、电器、电线线路用电安全。 目标：按临时施工用电方案设置TN—S供电系统，做到三相五线，三级配电两级保护，保证安全用电。督促电工遵章守纪，无违章冒险作业，无触电伤害、死亡事故，负伤频率不超过4‰。
概率神经网络概述 令狐采学 概率神经网络（Probabilistic Neural Network ，PNN ）是由D. F. Specht 在1990年提出的。主要思想是贝叶斯决策规则，即错误分类的期望风险最小，在多维输入空间内分离决策空间。它是一种基于统计原理的人工神经网络，它是以Parazen 窗口函数为激活函数的一种前馈网络模型。PNN 吸收了径向基神经网络与经典的概率密度估计原理的优点，与传统的前馈神经网络相比，在模式分类方面尤其具有较为显著的优势。 1.1 概率神经网络分类器的理论推导 由贝叶斯决策理论： w w w i j i x then i j x p x p if ∈≠?>→ →→ , )|()|( （1-1） 其中)|()()|(w w w i i i x p p x p → → = 。 一般情况下，类的概率密度函数)|(→x p w i 是未知的，用高斯核的Parzen 估计如下：
) 2exp(1 1 )|(2 2 1 2 2σ σ π→ → -∑ - = =→ x x N w ik N i k l l i i x p （1-2） 其中，→ x ik 是属于第w i 类的第k 个训练样本，l 是样本向量的维数，σ是平滑参数，N i 是第w i 类的训练样本总数。 去掉共有的元素，判别函数可简化为： ∑-=→ → → - = N ik i k i i i x x N w g p x 1 2 2 ) 2exp()()(σ （1-3） 1.2 概率神经元网络的结构模型 PNN 的结构以及各层的输入输出关系量如图1所示，共由四层组成，当进行并行处理时，能有效地进行上式的计算。 图1 概率神经网络结构 如图1所示，PNN 网络由四部分组成：输入层、样本层、求和层和竞争层。PNN 的工作过程：首先将输入向量→ x 输入到输入层，在输入层中，网络计算输入向量与训练样本向量之间
网络图控制法 网络图法是首先应用网络形式来表示计划中各项工作的先后顺序和相互关系，其次是通过计算找出计划中的关键工作和关键线路，在计划执行过程中进行有效的控制和监督，保证合理地使用人力、物力、力，完成目标任务。网络图的基本系统只有两种符号，一个圆圈代表一个事件，一个箭头代表一个活动。事件对时间而言是一个固定点，代表一个活动的起始或结束，活动则是花费时间的动作。如果一项活动不需花费时间，则它属于例外情况，可用一虚线表示这种虚设活动，表示如下: 1.关键线路长度调整方法。 当关键线路的实际进度比计划进度提前时，首先应确定是否对原计划工期进行压缩，如果不压缩，可借此降低资源或费用。方法是选择后续关键工作中资源占用量大或直接费用高的给予适当延长，其长度以不超过已完关键工作提前的时间值为界。如果要缩短原计划工期，应将计划的未完部分作为一个新计划，重新进行计算和调整，并按新的计划执行，保证其按新计划的时间完成。当关键线路的实际进度比计划进度落后时，要采取措施把拖后的时间抢回来。因此，应在未完成的关键线路中选择费用变化率小的予以压缩，并重新计算未完部分的时间参数，按新参数实施，以利于减少赶工费用。
2.非关键工作时差调整方法。 时差调整目的是为了更充分地利用资源，降低成本和满足项目施工需要。其调整方法有在总时差范围内移动工作起止时间，延长非关键工作持续时间或缩短非关键工作持续时间，而且每次调整均要进行时间参数计算，以观察其对计划全局的影响。 3.增减工作项目。 增减工作项目的前提是不打乱原网络计划总的逻辑关系，增加工作项目，只是对遗漏或不具体的逻辑关系进行补充;减少工作项目，只是对提前完成或不应设置而设置的工作项目删除，增减工作项目之后，应重新计算时间参数，以分析此调整对原网络计划工期是否有影响，如有影响，应采取措施加以消除。 4.逻辑关系调整。 调整逻辑关系以不影响原网络计划工期和其他工作的顺序为前提，其调整原因必须是施工方法或组织方法改变，但一般只能调整组织方法，而不宜调整工艺关系，并且调整的结果绝不应形成对计算的否定。
网络接入控制解决方案
目录 1.前言 (4) 2.网络接入控制的必要性 (5) 3.某网络接入控制解决方案 (6) 3.1.方案概述 (6) 3.2.建设目标 (6) 3.3.某网络接入控制方案实现 (7) 3.3.1.网络接入控制流程 (7) 3.3.2.基于802.1x协议的准入控制方案 (8) 3.3.3.基于接入网关的准入控制方案 (17) 3.3.4.基于EOU技术的准入控制方案 (27) 3.3.5.基于VIFR技术的准入控制方案 (32) 3.3.6.其他网络准入控制辅助技术 (34) 4.方案总结 (37)
1.前言 技术的日益更新带来了动态而无定形的安全生态系统。现今，复杂的网络环境需要具有较高动态性和可扩展性的安全解决方案，可以应对不同类型的威胁和黑客攻击。安全技术解决方案现已紧密集成到网络的基础结构中。 研究人员发现大多数安全漏洞源于网络内部，在一段时间内并不能被检测出来。安全漏洞可对机构造成破坏，如终端服务、损失收益、增加清除开销、机构名誉受损、客户满意度降低以及法律风险。 传统的安全产品和技术都是相互独立工作的，如防火墙、访问控制措施和入侵检测与防护系统，并不能提供充足的防御来抵抗内部的威胁。因为这些产品和技术主要面向网络外部的攻击。 安全挑战不断增加，仅进行边界防御远远不够。因为边界防御使用传统方法和独立的运行方式，已不能应对现今出现的安全挑战。安全模型正快速的由被动模型向主动模式转变。 而网络接入控制则带来了新的安全时代。从根本上说，网络接入控制限制谁能够进入这个网络以及一旦连接之后他们能够做什么。它使用身份识别和共同安全策略规定用户能够访问哪里和能够访问哪些信息，同时还能够扫描适当的杀毒软件和其它网络威胁防护软件。其核心思想在于屏蔽一切不安全的设备和人员接入网络，或者规范用户接入网络的行为，从而铲除网络威胁的源头，避免事后处理的高额成本。
图同构问题的决策神经网络模型 南晋华，齐欢 (华中科技大学控制科学与工程系武汉430074) 摘要图的同构问题是研究两个图之间相互关系范畴。这对图表面上似乎不同，但本质上完全相同。由于图的同构问题在以系统建模、电路布线等众多问题中有直接的应用，因而，吸引了不少的学者从事这方面的研究。本文意在建立一种局域连接的、模拟人脑决策思维模式的、可用于优化信息处理的神经网络模型。文中在过去建立求解图的同构问题人工神经网络模型的基础上，拟应用人脑决策局域化的思想，提出了一种新的用于图的同构问题的人工神经网络模型。该模型中增加了一个自然的约束条件，加快了运算速度。 关键词图；同构；决策；神经网络 中图分类号TP301 The decision-making neural networks model for solving the graph isomorphism problem NAN Jin-Hua1)QI Huan1) 1) (Department of Control Science and Engineering，Huazhong University of Science and Technology，Wuhan 430074) Abstract The graph isomorphism problem is to study the relationship between two graphs which seem to be different, but essentially identical. This problem can be widely used in the system modeling, circuit wiring and many other issues. Therefore, this paper is aimed to establish a kind of neural networks model that are of local-connection, simulation human’s decision-making thinking, and also can be applied to solve the optimization for information. On this basis, we use a natural constraint in this model in order to speed up the operations, and then a new artificial neural network model is proposed to solve the graph isomorphism problem. Keywords Graph; Isomorphism; Decision-making; Neural networks model 1引言 图的同构问题不仅是数学，特别是图论自身学科研究中的一个核心内容，而且具有良好的应用背景，在工程技术领域，特别是大系统建模、电路设计、机械设计、模式识别以及系统建模中有着广泛的应用。对于系统建模，如果能够证明需建模型与已知模型同构，则可以节省大量人力物力财力。多数学者认为图的同构判定问题属于NP-完全问题。但至今没有定论，即它究竟是P问题还是NP问题？目前关于图的同构问题的判定性算法不少，有诸如经典判定算法[1-8]、对在实际工程中有着广泛应用的图的拟同构问题算法[9-12]、进化计算方法[13]、人工神经网络求解算法[14-18] 以及最新的DNA计算模型[19-20]等。在经典的图同构算法中，在此主要介绍两种算法，一种是所谓的矢量列表法，另一种是回溯算法。 研究图的同构问题，一个重要的环节是如何表示图的信息。在这个问题上，Comeil 与Hffman等人曾引入“模块”这一概念来表示各个顶点及其邻接顶点信息。在此基础上Riaz提出一种有效的判定图同构问题的算法-矢量列表法，即把各顶点所代表的信息用模块表示，所有模块组合在一起构成矢量列表。设计算法依次比较各模块，最终得到
管理组织网络图
新建研发及辅助用房项目部安全保证体系要素及职能分配表 注：★—主管领导●—主管部门(人) ▲—相关部门(人)
安全管理网络图
安全质量标准化责任目标分解图
项目工程安全目标管理网络图 安2—4
项目部安全生产目标分解（参考） 安2—4—1 为贯彻“安全第一，预防为主”方针，实行“谁管谁负责”原则，以抓重点部位（危险点、源）、除隐患、防事故为总目标，切实贯彻安全生产目标责任制，严密控制和预防“三大伤害”的发生，制定安全目标分解如下： 一、项目经理 项目安全生产第一责任人。 目标：贯彻国家安全生产方针政策和法律法规，对项目管理和施工人员进行安全宣传、教育、培训，并落实各级安全责任，保证安全资金，确保工程工期间无重大伤亡事故发生，工伤负伤率不得超过上级下达的‰。 二、项目工程师 负责施工组织设计、施工方案编制，同时制定有针对性的安全措施，并监督实施。 目标：按国家规程规范编制施工组织方案，并按程序送批、实施对工长进行安全技术交底。 安全员负责安全管理、安全教育和安全监督检查。 目标：按标准、规范查隐患、堵漏洞，反“三违”；严防事故的隐患，处理违章；监督全员遵章守纪；收集资料。重大伤亡事故为零，负伤率不超过‰。 三、责任工长 负责施工现场安全生产和文明施工管理。 目标：执行施工组织设计、施工方案，做到好对部分工长、生产班组的安全技术交底、安全培训，保证安全防护可靠，确保重大伤亡事故为零，负伤频率不超过‰。 四、材料员 负责供应合格的安全劳动防护用品。 目标：按国家标准要求定购供应合格的安全防护设施、电气设备、劳保用品“三宝”。杜绝伪劣产品进入施工现场。 五、模板工长班组长 负责模板施工的安装、拆卸、运输、支撑、堆码齐全。 目标：督促班组正确使用“三宝”做好班前检查，制止违章作业；无重伤、死亡事故，负伤率不超过‰。 六、钢筋工长班组长 负责钢筋施工的焊接、绑扎、运输、堆码齐全 目标：督促班组正确使用“三宝，做好班前检查，制止违章作业，无重伤、死亡事故，负伤率不超过‰。 七、砼工长、班组长 负责砼施工队泵送、搅捣、养护过程的安全。 目标：督促班组正确使用“三宝“，做好班前检查，制止违章作业；无重任、死亡事故，负伤率不超过‰。 八、临时用电工长：电工 负责施工现场临时用电设施、电器、电线线路用电安全。 目标：按临时施工用电方案设置TN—S供电系统，做到三相五线，三级配电两级保护，保证安全用电。督促电工遵章守纪，无违章冒险作业，无触电伤害、死亡事故，负伤频率不超过‰。
价值工程 2.4筹划风险大在国际国内税收法律法规的不断完善，反避税措施不断增强，市场经济环境的变幻莫测，以及其他人为因素存在的背景下，商业银行因其收入来源复杂、纳税筹划难度大、经营结构不单一等客观因素的存在，导致商业银行的纳税筹划要比一般行业的纳税筹划具备更大的风险性，最终的纳税筹划收益可能会高于或低于先前的预期结果，企业在运用各种政策开展纳税筹划时的不确定性因素也导致风险明显增加。因此，纳税人必须要树立纳税筹划风险意识，立足于事先防范，在进行纳税筹划方案制定之前，应对影响筹划结果的所有潜在风险因素进行确认并评估，在考虑风险是否可以化解或转嫁等因素的基础上确定是否开展筹划，同时还必须考虑因纳税筹划引致的各种涉税成本，包括显性和隐性成本，只有综合筹划成本在可接受范围内时开展税务筹划才有效率。3结论 熟知商业银行纳税筹划的特性对我国银行业顺利开展纳税筹划及实施风险管理有着极其重要的作用。论文通过简述纳税筹划的含义及工作步骤，结合实际，分析了我国商业银行纳税筹划的特性，为银行业的纳税筹划实践提供了理论参考。参考文献：[1]谭成.我国商业银行全面风险评估研究[D].湖南师范大学，2009.[2]李瑞波.商业银行抵债资产税收处理及纳税筹划[J].经营管理，2009，（1）.[3]刘兵.我国商业银行信用风险度量与管理研究[D].吉林大学，2008.[4]王睿，高军，吕南.中小企业所得税纳税筹划风险管理探讨[J].中国经贸导刊，2010，（7）. 0引言 DSS 是80年代迅速发展起来的新型计算机科学。它是一个有 着广泛应用背景的十分热门的交叉科学。 神经网络是一个具有高度非线性的超大规模连续时间的动力系统。结合神经网络的智能决策支持系统是目前研究的前沿之一，它极具理论和使用价值。 财务管理的信息化、数字化是财务规范和科学管理的趋势。与DSS 的结合将更加有利于数据标准的统一，有利于数据采集的模块化，有利于决策支持的科学化，有利于财务公开的透明化。 1财务管理决策支持系统的研究现状决策支持系统经过二十多年的发展，形成了如图1所示公认的体系结构。它把模型并入信息系统软件中，依靠管理信息系统和运筹 学这两个基础逐步发展起来。 它为解决非结构化决策问题提供了相应的有用信息，给各级管理决策人员的工作带来了便利。 从图1可以看出决策支持系统体系结构可划分为三级，即语言系统（LS ）级、问题处理系统（PPS ）级和知识系统（KS ）级。其中问题处理系统级包括推理机系统（RS ）、模型库管理系统（MBMS ）、知识库管理系统（KBMS ）及数据库管理系统（DBMS ）。知识系统级包括模型库（MB ）、知识库（KB ）及数据库（DB ）。 九十年代中期，兴起了三个辅助决策技术：数据仓库（DW ）、联 机分析处理（OLAP ）和数据挖掘（DM ）。联机分析处理是以客户/服务器的方式完成多维数据分析。数据仓库是根据决策主题的需要汇集大量的数据库，通过综合和分析得到辅助决策的信息。数据挖掘顾 名思义，是为了获得有用的数据，在大量的数据库中进行筛选。人工 智能技术建立一个智能的DSS 人机界面，可进行图、文、声、像、形等多模式交互，人机交互此时变得更为自然和谐，人们能沉浸其中，进行合作式、目标向导式的交互方法。 从目前情况来看，财务决策支持系统的研究还处于初级发展阶 段，财务数据的保密性、 特殊性决定了财务决策不能全部公开化、透明化，但随着中央及国务院相关部门财务预决算数据的公开，财务决策系统及其支持系统和过程也将随之公开，这就要求决策者充分利用财务知识和决策支持系统的知识“聪明”决策、合理决策、科学 决策、 规范决策。2财务管理神经网络智能决策支持系统总体研究框架 2.1神经网络运行机制神经网络的着眼点是采纳生物体中神经细胞网络中某些可利用的部分，来弥补计算机的不足之处，而不是单单用物理的器件去完整地复制。 第一，神经网络中的链接的结构和链接权都可以通过学习而得到，具有十分强大的学习功能；第二，神经网络所记忆的信息是一种分布式的储存方式，大多储存在神经元之间的权中；第三，神经网络部分的或局部的神经元被破坏后，仍可以继续进行其他活动，不影响全局的活动，因此说，神经网络的这种特性被称作容错性；第四，神经网络是由大量简单的神经元组成的，每个神经元虽然结构简单，但是它们组合到一起并行活动时，却能爆发出较快较强的速度来。 我们可以利用神经网络的上述特点，将之应用于模式识别、自动控制、优化计算和联想记忆、军事应用以及决策支持系统中。 2.2财务管理神经网络集成智能财务DSS 的必然性在企业经营管理、政府机构财务活动中，人们时常面临着财务决策。人们往往需要根据有关的理论及经验制定出一系列的衡量标准。这种评价是一个非常复杂的非结构化决策过程，一般都是由内行专家根据一定的专业理论凭经验和直觉在收集大量不完全、不确定信息基础上建立起多级指标体系。但在这种指标体系中，各种指标之间的关系很难明确，而且还受评价者的效用标准和主观偏好所左右。因此，很难 —————————————————————— —作者简介：严璋鹏（1968-），男，浙江宁波人，会计师，研究方向为财务管理 与核算。 财务管理神经网络智能决策支持系统的研究 Financial Management Neural Network Intelligent Decision Support System 严璋鹏Yan Zhangpeng （西安邮电学院，西安710121） （Xi'an University of Posts &Telecommunications ，Xi'an 710121，China ） 摘要：财务管理决策支持系统（简称DSS ）是辅助各级决策者实现财务管理的科学决策系统。它主要通过人机交互的方式，利用大量财务数 据和众多模型来实现科学性的管理。神经网络是一种非线性复杂网络系统，它主要由许多类似于神经元的处理单元组合而成。将财务管理和神 经网络和决策支持系统结合可以实现财务系统的自适应并行联想推理及数据开采的自动化，使财务管理、 决策、执行更加科学化、规范化、智能化。Abstract:Financial management decision support system (hereinafter referred to as the DSS)is to assist decision-makers at various levels realize financial management.It achieves scientific management through mainly the man -machine interactive way and the use of a lot of financial data and numerous model.Neural network is a complicated nonlinear network system,and it mainly consists of many processing units which are similar to neuron.The combination of financial management and neural network and decision support system can realize the automation of adaptive,associating and reasoning,and data mining,and make the financial management,decision-making,and execution more scientific,standardized,and intelligent. 关键词：财务管理；神经网络；决策支持系统；专家系统Key words:financial management ；nerve network ；decision support system （DSS ）；expert system 中图分类号：F275 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2012） 03-0126-02 ·126·
基于神经网络的高管层决策支持系统 摘要：本文针对中国企业中常见的高管层计算机水平较低，决策经验化等现象，使用人工神经网络设计了决策支持系统，阐明了基于人工神经网络的决策可以有 效地帮助企业高管层进行科学管理。 关键词：神经网络决策支持系统 引言 随着当今社会的发展，我们正处于一个信息爆炸的时代。每天被海量信息所 包围，如何从这些信息中甄选出有用的信息，以便做出正确的决策，这几乎是每 一个企业的高层管理者所关心的问题。随着信息技术的发展，决策支持系统的出现，管理者可以使用决策支持系统处理大量信息而不必为冗余信息所干扰，这样 就大大提高了决策的科学性与准确性。 1 基础理论概述 1.1 决策支持系统概述决策支持系统(Decision Support System，简称DSS)是辅 助决策者通过数据、模型和知识，以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策 的计算机应用系统，它为决策者提供分析问题、建立模型、模拟决策过程和方案 的环境，调用各种信息资源和分析工具，帮助决策者提高决策水平和质量。 决策支持系统的核心是数据库和模型库，一个典型的数据支持系统还包括对 话管理器。管理者和决策者可以根据存储在数据库中的大量数据进行定性分析， 并借助模型库进行定量分析。 1.2 神经网络概述神经网络（Neuronic Network）一种模仿动物神经网络行为 特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。从概念 上讲，神经网络包含三个层次的虚拟神经元，一个是输入层，一个是输出层，在 它们中间的是隐藏层，当然可能有多个隐藏层。神经网路的有点有：①学习，并根据新环境自行调整；②进行大量的并行处理；③可以在信息不完整或信息结 构不够良好的情况下工作；④可以大量处理变量间有依赖关系的信息；⑤分析 信息的非线性关系，又称曲线回归分析。 2 系统仿真及应用 2.1 仿真实现用户由终端输入数据，数据会根据事先预设的判断条件判断数 据是否合法，如果数据非法，为了系统安全（如保证企业机密不会泄露），系统 会报告数据错误，之后推出程序；而对于合法数据，则可以存储到数据库当中。 对于存储到数据库中的数据，则可以结合其它情况进行调用判断，如果条件 不够充分，系统就会显示无法调用；如果条件允许，则调用决策支持系统。而使 用决策支持系统帮助决策这项工作则是通过神经网络算法对存储的数据进行处理 完成的。这些数据主要是企业的经营状况指标，而神经网络模型会事先接受训练，学会根据这些指标判断企业的经营状况是否良好，发展的潜力有多大等等。形化 的形式输出处理的结果。 2.2 管理层应用在实际应用中，公司的高管层可以根据本公司的实际情况设 置训练条件，这些情况包括公司的经营状况、发展前景以及管理者自身的水平等。例如，管理人员可以将公司的财务数据输入系统，或是将同行业的其它公司的数 据输入系统，经过训练的系统会自动输出公司的财务分析评价报告，或者是行业 对比报告，有助于决策者的判断，尤其是对于一些关键问题，例如企业是否盈利、企业经营概况是否良好、企业出现问题能否及时发现并应对、企业今后的发展趋
人工神经网络评价法 第一节思想和原理 在当今社会，面临许许多多的选择或决策问题。人们通过分析各种影响因素，建立相应的数学模型，通过求解最优解来得到最佳方案。由于数学模型有较强的条件限制，导致得出的最佳方案与现实有较大误差。只有重新对各种因素进行分析，重新建立模型，这样存在许多重复的工作，而且以前的一些经验性的知识不能得到充分利用。为了解决这些问题，人们提出模拟人脑的神经网络工作原理，建立能够“学习”的模型，并能将经验性知识积累和充分利用，从而使求出的最佳解与实际值之间的误差最小化。通常把这种解决问题的方法称之为人工神经网络（Artificial Neural Network）。 人工神经网络主要是由大量与自然神经细胞类似的人工神经元互联而成的网络。各种实验与研究表明：人类的大脑中存在着由巨量神经元细胞结合而成的神经网络，而且神经元之间以某种形式相互联系。人工神经网络的工作原理大致模拟人脑的工作原理，它主要根据所提供的数据，通过学习和训练，找出输入与输出之间的内在联系，从而求取问题的解。人工神经网络反映了人脑功能的基本特性，但并不是生物神经系统的逼真描述，只是一定层次和程度上的模仿和简化。强调大量神经元之间的协同作用和通过学习的方法解决问题是人工神经网络的重要特征。 人工神经网络是模仿生物神经网络功能的一种经验模型，首先根据输入的信息建立神经元，通过学习规则或自组织等过程建立相应的非线性数学模型，并不断进行修正，使输出结果与实际值之间差距不断缩小。人工神经网络通过样本的“学习和培训”，可记忆客观事物在空间、时间方面比较复杂的关系，它能够把问题的特征反映在神经元之间相互联系的权值中，所以，把实际问题特征参数输入后，神经网络输出端就能给出解决问题的结果。 神经网络的特点是，神经网络将信息或知识分布储存在大量的神经元或整个系统中。它具有全息联想的特征，具有高速运算的能力，具有很强的适应能力，具有自学习、自组织的潜力。另外，它有较强的容错能力，能够处理那些有噪声或不完全的数据。 基于人工神经网络的多指标综合评价方法通过神经网络的自学习、自适应能力和强容错性，建立更加接近人类思维模式的定性和定量相结合的综合评价模型。训练好的神经网络把专家的评价思想以连接权的方式赋予于网络上，这样该网络不仅可以模拟专家进行定量评价，而且避免了评价过程中的人为失误。由于模型的权值是通过实例学习得到的，这就避免了人为计取权重和相关系数的主观影响和不确定性。 反向传播（Back Propagation, BP）神经网络是由Rumelhart等人于1985年提出，它是一种多层次反馈型网络。基于BP人工神经网络的综合评价方法具有运算速度快、问题求解效率高、自学习能力强、适应面宽等优点，较好地模拟了评价专家进行综合评价的过程，因而具有广阔的应用前景。 第二节模型和步骤 一、模型介绍 人工神经网络是对生物神经机制研究基础上产生的智能仿生模型。处理单元，或称之为神经元，是神经网络的最基本的组成部分。一个神经网络系统中有许多处理单元，每个处理单元的具体操作都是从其相邻的其他单元中接受输入，然后产生输出送到与其相邻的单元中去。
监理工程师考前辅导-精讲班- 案例分析第12讲流水施工 主要内容 流水施工 内容讲解 第一部分流水施工 第一节基本概念 一、流水施工 (一)组织施工的方式 考虑工程项目的施工特点、工艺流程、资源利用、平面或空间布置等要求，其施工方式可以采用依次、平行、流水等施工组织方式。 流水施工方式是将拟建工程项目中的每一个施工对象分解为若干个施工过程，并按照施工过程成立相应的专业工作队，在空间上分解为合理的施工段，各专业队按照施工顺序依次完成各个施工对象各施工段的施工过程，同时保证施工在时间和空间上连续、均衡和有节奏地进行，使相邻两专业队能最大限度地搭接作业。 (二)流水施工的表达方式 横坐标是持续时间，纵坐标是施工过程，水平线段是施工过程中的各个施工段的安排，其编号为各施工过程不同施工段的编号。 二、流水施工参数（掌握） 流水施工参数，包括：工艺参数、空间参数和时间参数。 (一)工艺参数 工艺参数主要是指在组织流水施工时，用以表达流水施工在施工工艺方面进展状态的参数，通常包括施工过程和流水强度两个参数。 1．施工过程 组织建设工程流水施工时，根据施工组织及计划安排需要而将计划任务划分成的子项称为施工过程。施工过程划分的粗细程度由实际需要而定。 施工过程的数目一般用n 表示。 凡是各类施工过程占有施工对象的空间，直接影响工期的长短，必须列入施工进度计划。
2．流水强度 流水强度是指流水施工的某施工过程(专业工作队)在单位时间内所完成的工程量，也称为流水能力或生产能力。流水强度可用公式计算求得： 式中：V——某施工过程(队)的流水强度； Ri——投入该施工过程中的第i种资源量(施工机械台数或工人数)； Si——投入该施工过程中第i种资源的产量定额； X——投入该施工过程中的资源种类数。 (二)空间参数 空间参数是指在组织流水施工时，用以表达流水施工在空间布置上开展状态的参数。1．工作面 工作面是指供某专业工种的工人或某种施工机械进行施工的活动空间。工作面的大小，表明能安排施工人数或机械台数的多少。工作面确定的合理与否，直接影响专业工作队的生产效率。 2．施工段 将施工对象在平面或空间上划分成若干个劳动量大致相等的施工段落，称为施工段或流水段。施工段的数目一般用m 表示。 划分施工段的原则 为使施工段划分得合理，一般应遵循下列原则： ①同一专业工作队在各个施工段上的劳动量应大致相等，相差幅度不宜超过10％～15％； ②每个施工段内要有足够的工作面，以保证相应数量的工人、主导施工机械的生产效率，满足合理劳动组织的要求； ③施工段的界限应尽可能与结构界限(如沉降缝、伸缩缝等)相吻合，或设在对建筑结构整体性影响小的部位，以保证建筑结构的整体性； ④施工段的数目要满足合理组织流水施工的要求。施工段数目过多，会降低施工速度，延长工期；施工段过少，不利于充分利用工作面，可能造成窝工； ⑤对于多层建筑物、构筑物或需要分层施工的工程，应既分施工段，又分施工层。 (三)时间参数 主要包括流水节拍、流水步距和流水施工工期等。 1．流水节拍 流水节拍是指在组织流水施工时，某个专业工作队在一个施工段上的施工时间。流水节拍表明流水施工的速度和节奏性。流水节拍小，其流水速度快，节奏感强；反之则相反。流水节拍可按定额计算法确定： （1）如果已有定额标准时，可按公式确定流水节拍。 tj,i=Qj,i/Sj·Rj·Nj=Pj,i/ Rj·Nj 或 tj,i= Qj,i·Hj/Rj·Nj=Pj,i/ Rj·Nj 式中 tj,i——第j个专业工作队在第i个施工段的流水节拍； Qj,i——第j个专业工作队在第i个施工段要完成的工程量或工作量； Sj ——第i个专业工作队的计划产量定额；（m3 /工日,……）
第五章第一节思想和原理 第二节模型和步骤 第三节应用和案例 第一节思想和原理 在当今社会，面临许许多多的选择或决策问题。人们通过分析各种影响因素，建立相应的数学模型，通过求解最优解来得到最佳方案。由于数学模型有较强的条件限制，导致得出的最佳方案与现实有较大误差。只有重新对各种因素进行分析，重新建立模型，这样存在许多重复的工作，而且以前的一些经验性的知识不能得到充分利用。为了解决这些问题，人们提出模拟人脑的神经网络工作原理，建立能够“学习”的模型，并能将经验性知识积累和充分利用，从而使求出的最佳解与实际值之间的误差最小化。通常把这种解决问题的方法称之为人工神经网络（Artificial Neural Network）。 人工神经网络主要是由大量与自然神经细胞类似的人工神经元互联而成的网络。各种实验与研究表明：人类的大脑中存在着由巨量神经元细胞结合而成的神经网络，而且神经元之间以某种形式相互联系。人工神经网络的工作原理大致模拟人脑的工作原理，它主要根据所提供的数据，通过学习和训练，找出输入与输出之间的内在联系，从而求取问题的解。人工神经网络反映了人脑功能的基本特性，但并不是生物神经系统的逼真描述，只是一定层次和程度上的模仿和简化。强调大量神经元之间的协同作用和通过学习的方法解决问题是人工神经网络的重要特征。 人工神经网络是模仿生物神经网络功能的一种经验模型，首先根据输入的信息建立神经元，通过学习规则或自组织等过程建立相应的非线性数学模型，并不断进行修正，使输出结果与实际值之间差距不断缩小。人工神经网络通过样本的“学习和培训”，可记忆客观事物在空间、时间方面比较复杂的关系，它能够把问题的特征反映在神经元之间相互联系的权值中，所以，把实际问题特征参数输入后，神经网络输出端就能给出解决问题的结果。 神经网络的特点是，神经网络将信息或知识分布储存在大量的神经元或整个系统中。它具有全息联想的特征，具有高速运算的能力，具有很强的适应能力，具有自学习、自组织的潜力。另外，它有较强的容错能力，能够处理那些有噪声或不完全的数据。 基于人工神经网络的多指标综合评价方法通过神经网络的自学习、自适应能力和强容错性，建立更加接近人类思维模式的定性和定量相结合的综合评价模型。训练好的神经网络把专家的评价思想以连接权的方式赋予于网络上，这样该网络不仅可以模拟专家进行定量评价，而且避免了评价过程中的人为失误。由于模型的权值是通过实例学习得到的，这就避免了人为计取权重和相关系数的主观影响和不确定性。 反向传播（Back Propagation, BP）神经网络是由Rumelhart等人于1985年提出，它是一种多层次反馈型网络。基于BP人工神经网络的综合评价方法具有运算速度快、问题求解效率高、自学习能力强、适应面宽等优点，较好地模拟了评