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Hybrid Neural Systems

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HybridNeuralSystems

StefanWermter

RonSun

Springer,Heidelberg,NewYork

January2000Preface

Theaimofthisbookistopresentabroadspectrumofcurrentresearchin

hybridneuralsystems,andadvancethestateoftheartinneuralnetworksand

artificialintelligence.Hybridneuralsystemsarecomputationalsystemswhich

arebasedmainlyonartificialneuralnetworksbutwhichalsoallowasymbolic

interpretationorinteractionwithsymboliccomponents.

Thisbookfocusesonthefollowingissuesrelatedtodifferenttypesofrep-

resentation:Howdoesneuralrepresentationcontributetothesuccessofhybrid

systems?Howdoessymbolicrepresentationsupplementneuralrepresentation?

Howcanthesetypesofrepresentationbecombined?Howcanweutilizetheir

interactionandsynergy?Howcanwedevelopneuralandhybridsystemsfornew

domains?Whatarethestrengthsandweaknessesofhybridneuraltechniques?

Arecurrentprinciplesandmethodologiesinhybridneuralsystemsuseful?How

cantheybeextended?Whatwillbetheimpactofhybridandneuraltechniques

inthefuture?

Inordertobringtogethernewanddifferentapproaches,weorganizedan

internationalworkshop.Thisworkshoponhybridneuralsystems,organizedby

StefanWermterandRonSun,washeldduringDecember4–5,1998inDenver.

Inthiswell-attendedworkshop,27paperswerepresented.Overall,thework-

shopwaswide-ranginginscope,coveringtheessentialaspectsandstrandsof

hybridneuralsystemsresearch,andsuccessfullyaddressedmanyimportantis-

suesofhybridneuralsystemsresearch.Thebestandmostappropriatepaper

contributionswereselectedandrevisedtwice.Thisbookcontainsthebestre-

visedpapers,someofwhicharepresentedasstate-of-the-artsurveys,tocover

thevariousresearchareasofthecollection.

Thisselectionofcontributionsisarepresentativesnapshotofthestateofthe

artincurrentapproachestohybridneuralsystems.Thisisanextremelyactive

areaofresearchthatisgrowingininterestandpopularity.Wehopethatthis

collectionwillbestimulatingandusefulforallthoseinterestedintheareaof

hybridneuralsystems.

WewouldliketothankGarenArevian,MarkElshaw,SteveWombleand

inparticularChristoPanchev,fromtheHybridIntelligentSystemsGroupof

theUniversityofSunderlandfortheirimportanthelpandassistanceduringthe

preparationsofthebook.WewouldliketothankAlfredHofmannfromSpringer

forhiscooperation.Finally,andmostimportantly,wethankthecontributorsto

thisbook.

January2000

StefanWermter

RonSunTableofContents

Anoverviewofhybridneuralsystems.....................1

S.WermterandR.Sun

StructuredConnectionismandRuleRepresentation

Layeredhybridconnectionistmodelsforcognitivescience14

JeromeFeldmanandDavidBailey

TypesandquantifiersinSHRUTI:Aconnectionistmodel

ofrapidreasoningandrelationalprocessing...........28

LokendraShastri

Arecursiveneuralnetworkforreflexivereasoning......46

SteffenH¨olldobler,YvonneKalinkeandJ¨orgWunderlich

Anovelmodularneuralarchitectureforrule-basedand

similarity-basedreasoning...............................63

RafalBogaczandChristopheGiraud-Carrier

Addressingknowledge-representationissuesinconnec-

tionistsymbolicruleencodingforgeneralinference.78

NamSeogPark

Towardsahybridmodeloffirst-ordertheoryrefinement92

NelsonA.Hallack,GersonZaveruchaandValmirC.Barbosa

DistributedNeuralArchitecturesandLanguageProcessing

Dynamicalrecurrentnetworksforsequentialdatapro-

cessing.....................................................108

StefanC.KremerandJohnKolen

Fuzzyknowledgeandrecurrentneuralnetworks:Ady-

namicalsystemsperspective............................124

ChristianW.Omlin,LeeGilesandKarvelK.ThornberCombiningmapsanddistributedrepresentationsfor

shift-reduceparsing......................................146

MarshallR.MayberryandRistoMiikkulainen

Towardshybridneurallearninginternetagents..........160

StefanWermter,GarenArevianandChristoPanchev

Aconnectionistsimulationoftheempiricalacquisitionof

grammaticalrelations.....................................177

WilliamC.Morris,GarrisonW.CottrellandJeffreyL.Elman

Largepatternsmakegreatsymbols:Anexampleoflearn-

ingfromexample..........................................194

PenttiKanerva

Contextvectors:Asteptowardagrandunifiedrepresen-

tation.......................................................204

StephenI.Gallant

Integrationofgraphicalruleswithadaptivelearningof

structuredinformation...................................212

PaoloFrasconi,MarcoGoriandAlessandroSperduti

TransformationandExplanation

Lessonsfrompast,currentissuesandfutureresearchdi-

rectionsinextractingtheknowledgeembeddedinar-

tificialneuralnetworks...................................227

AlanB.Tickle,FredericMaire,GuidoBologna,RobertAndrewsand

JoachimDiederich

SymbolicruleextractionfromtheDIMLPneuralnet-

work.........................................................241

GuidoBologna

Understandingstatespaceorganizationinrecurrentneu-

ralnetworkswithiterativefunctionsystemsdynamics256

PeterTino,GeorgDorffnerandChristianSchittenkopf

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《基于深度学习的交通预测研究文献综述2200字》

《基于深度学习的交通预测研究文献综述2200字》

基于深度学习的交通预测研究国内外文献综述

国内外众多研究机构和学者采用了多种不同的模型和算法对短时交通流预测问题的分析及应用展开了探讨。研究体系大致可分为参数化方法和非参数化方法，其中非参数化方法包括传统非参数化方法和深度学习方法。

参数化方法是指该模型具备固定的结构和参数，参数由历史经验数据计算得到，且参数量不随训练样本的数量变化而变化，包括回归预测、时间序列和卡尔曼滤波等模型。由于参数化方法的效用有限，研究人员开始尝试利用非参数化方法解决交通流预测问题。非参数化方法即指该模型没有固定的结构和参数，常用的传统非参数化方法有k近邻算法、支持向量机、人工神经网络算法等。以上所述的传统非参数化方法虽然对交通流中的非线性特征进行了表示并取得了一定的结果，但由于结构简单，导致特征的学习程度有限且预测精度受限。因此，我们把重点放在深度学习在短时交通流预测的应用。

近年来，深度学习在图像、语音等多种富有挑战性的任务上都取得了较好的成果，所以该方法逐渐被广泛地应用于其它领域，包括交通流预测。相比只含一层隐藏层的人工神经网络，深度学习采用更深层的网络结构使得模型的学习能力得到大幅提高。Huang等人最早将深度学习应用到交通领域，通过组合深度置信网络和多任务回归层进行交通流预测，实验证明深度学习在交通领域具备良好的应用前景[1]；Lv等人首先将堆栈自编码网络（SAEs）运用到交通流预测当中，使用贪婪的分层方式进行训练，其结果证实优于SVM和ANN等算法[2]；Ma等人通过将限制玻尔兹曼机和循环神经网络相融合对交通拥堵进行预测，其模型的有效性在大规模的实际路网数据上得到了验证[3]。这些模型方法均是深度学习方法在交通流预测领域进行的尝试性工作，虽然取得了比传统方法较好的结果，但并没有很好地结合交通流数据的时空特性。长短期记忆网络（LSTM）在研究中被用来获取交通流的时间特性，该网络是为了解决传统循环神经网络中的长期依赖问题而设计出来的。Tian和Pan采用LSTM网络对交通流的时域特性进行深度表达并对交通流速度进行了预测，在 PEMS数据集上验证的结果证明该模型优于现存的大部分算法如SVM、ANN、SAE等[4]；Kang等人利用LSTM网络分析不同输入设置对短时记忆预测性能的影响，通过考虑上下游的流量数据提高了预测精度[5]。 但是交通流作为一种特殊的时间序列数据，除时域特征外，还拥有不同于其它时序数据的空间特征。研究表明空间信息能够大大提高交通流预测的准确性，特别是对于拥挤的交通状况和长周期预测[6]。为了更好地提升预测精度，众多学者在综合表征时空特性上进行了深入探索。近年来，卷积神经网络（CNN）作为对网络拓扑结构内在联系进行捕捉的深度前馈神经模型，在机器学习领域可谓是异军突起，对交通领域的空间特征表达也获得了令人满意的结果。构建CNN-LSTM融合模型是研究路线之一[7-9]，如Wu和Tan采用一维CNN对相邻路段数据进行空间特征的提取，多个LSTM进行交通流时序特征和周期性特征的提取，结果表明LSTM-CNN模型所提取的时空特征对于预测效果均有所改良[7]；Cheng等人提出了DeepTransport模型，通过对上下游道路的预测路段进行卷积操作后输入到LSTM网络中得到交通流的时空依赖关系[10]。部分研究通过将城市路网划分成二维网格后采用CNN进行相关预测，Ma等人通过将多条相邻路段的数据构建成以时间-空间位置为轴的时空矩阵，并将其视为图像，通过二维CNN对其时空变化特性进行学习和获取，实验表明该模型对比SAEs、LSTM等网络均有性能的提升[11]；Zhang等人将城市路网划分成二维网格，并将带残差的CNN网络应用在该网格上进行路网的流量预测，在多个数据集上验证的结果均优于现存的诸多算法[12-13]。

2019中科院分区表-基础版

2019中科院分区表-基础版

序号期刊名Review分区3年内平均IF

1INTERNAT

IONAL

JOURNAL

OF

ENGINEER

ING

SCIENCE16.779

2TRENDS

IN FOOD

SCIENCE

&

TECHNOLO

GYY16.773

3Soft

Robotics16.703

4Polymer

ReviewsY16.638

5JOURNAL

OF

MEMBRANE

SCIENCE16.543

6IEEE

Transact

ions on

Industri

al

Informat

ics16.524

7Acta

Biomater

ialia16.447

8ISPRS

JOURNAL

OF

PHOTOGRA

MMETRY

AND

REMOTE

SENSING16.441

9Biofabri

cation16.438

10ENERGY

CONVERSI

ON AND

MANAGEME

NT16.382

11CRITICAL

REVIEWS

IN FOOD

SCIENCE

AND

NUTRITIO

NY16.328

12LAB ON A

CHIP16.318

13ARCHIVES

OF

COMPUTAT

IONAL

METHODS

IN

ENGINEER

INGY16.303

14CRITICAL

REVIEWS

IN

BIOTECHN

OLOGYY16.278

15IEEE

Computat

ional

Intellig

ence

Magazine16.27

16IEEE

Transact

ions on

Sustaina

ble

Energy16.265

17Advances

in

Applied

Mechanic

sY16.222

18ACTA

MATERIAL

IA16.21

19Material

s

Research

Letters16.125

20NEURAL

NETWORKS16.09

21ADVANCED

FUNCTION

AL

MATERIAL

S113.6922Nano

Energy113.67

23TRENDS

IN

BIOTECHN

OLOGYY112.817

24Material

膜计算模型和算法

膜计算模型和算法

项 目

名 称 膜计算模型和算法

全 部

完成人 张葛祥, 王军, 张兴义, 戴朝华, 彭宏, 荣海娜

全部完成单位 西南交通大学, 西华大学, 安徽大学

项 目

简 介 本项目属于计算机科学技术的基础理论领域，具有前沿多学科交叉特性，涉及计算机科学、生物学、数学等。半个多世纪以来，信息技术发展严格遵循摩尔定律，到如今，这种飞速发展趋势已接近尾声，触碰到物理极限。硅基CMOS 在10 纳米以下将会产生短沟道效应、器件不稳定和难以承受的高能耗密度等问题。因此，迫切需要探索非传统高性能新型计算模型和算法。

作为新型计算模型的生物计算，自美国两院院士、图灵奖获得者Adleman

于1994年在Science上发表用DNA解决哈密尔顿路径问题以来，展示出了巨大潜力。膜计算是生物计算重要分支，自欧洲科学院院士Gh. Păun 于1998 年提出以来，随即被美国科学情报研究所ISI列入计算机科学前沿领域，其论文成为ISI 快速突破和高被引文章。因对膜计算的突出贡献，M.J. Pérez-Jiménez于2011当选欧洲科学院院士。Păun院士在膜计算公开问题中指出，如何从生物组织结构和功能中抽象出高效计算模型、如何解决膜系统可编程性问题、如何构建面向应用问题求解的膜计算模型和算法等，是迫切解决的关键问题。

本项目在国家自然科学基金等资助下，研究基于细胞结构和功能的膜计算模型构建方法、进化膜计算和模糊膜计算建模理论等，获得如下主要科学发现点：

1、建立了基于生物组织结构和功能的网状结构膜计算模型，获得了图灵计算能力的组织膜系统和成功求解计算难问题的脉冲神经膜系统。该成果被两位IEEE会士C. Wen和施路平在Nature出版社期刊评价为第三代神经网络代表模型。

2、建立了进化膜计算理论体系。揭示了进化膜计算机理，提出了进化膜计算动态行为分析方法，构建了进化膜计算模型和算法。被加拿大S.X.Yang教授作为生物智能算法分支专门进行综述，得到了Pérez-Jiménez院士和多位IEEE会士的正面评价和引用，并被用于成功求解天线阵列优化问题。

基于机器学习的银行客户流失预测分析

基于机器学习的银行客户流失预测分析

基于机器学习的银行客户流失预测分析

第一章：引言

随着经济的发展，银行业越来越重要，成为了现代市场经济中不可或缺的重要组成部分。然而，在金融业发展的过程中，银行也面临着许多的挑战和竞争。其中，客户流失是银行业普遍面临的问题。客户流失会影响银行的经济效益和客户群体，因此，银行必须采取措施来预测客户流失，并为客户提供更好的服务。本文将针对银行客户流失问题进行深入的研究，采用机器学习技术，预测客户流失情况，提高银行的业绩，提供更优质的服务。

第二章：背景知识

2.1 银行客户流失问题

客户流失指的是在某一时期内，失去财务客户的数量超过了从市场上获得的财务客户的数量。同时，客户流失也包括了在一定时间内丧失对已有客户的利润或质量，导致失去他们的商业机会的情况。针对银行业而言，客户流失不仅影响银行的经济利益，同时也影响银行的服务质量和客户口碑。因此，预测并减少客户流失是银行业必须面对的一个问题。

2.2 机器学习

机器学习是近年来备受关注的研究领域。机器学习使用计算机算法来发展模型，使机器能够从数据中 "学习" 而不是明确地编程。这项技术已经被广泛应用于企业决策、自然语言处理、计算机视觉等领域。

第三章：研究方法

3.1 数据收集

为了预测客户流失，我们需要收集大量的客户信息数据。我们可以从银行数据中心、社交媒体等多个来源收集数据，包括客户信息、交易记录、信用评分、行为分析等数据。

3.2 数据预处理

在进行机器学习模型训练之前，需要对数据进行预处理。对于客户信息，可以使用数据清洗技术去除重复数据和缺失值；对于交易记录和行为分析数据，需要进行特征工程，抽取有用的特征，提高模型的预测能力。

3.3 模型选择

在机器学习中，常用的预测算法包括决策树、支持向量机、随机森林、神经网络等。不同算法具有不同的特点和优劣势，需要根据数据特点和预测目标选择合适的模型。

3.4 模型训练与优化

在进行模型训练时，需要对数据进行训练集和测试集的划分，采用一定的评估指标来评估模型表现。针对模型的训练过程，需要根据实际情况不断对模型进行优化，提高模型的预测准确性和泛化能力。优化方法包括调整模型参数、使用不同的机器学习算法以及特征选择等方法。