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基于离散Hopfield神经网络盲均衡新算法的研究
无线信道盲均衡是近年来通信信号处理领域的研究热点，现代通信系统中，由于信道的非理想特性而引起的码间干扰是影响通信质量的一个主要因素。传统均衡器克服码间干扰的方法是发送训练序列，盲均衡是一种不借助于训练序列而仅仅利用接收序列的新兴均衡技术。
本论文共分四章。第一章概述了本文所做的主要工作；第二章深入研究了一些经典二阶统计量算法，并分析了这些传统盲均衡算法的优缺点。第三章对人工神经网络的盲均衡技术原理及发展进行了阐述，重点介绍了两种经典神经网络算法：多层次人工神经网络与前馈神经网络盲均衡算法，并总结了这两种盲均衡算法具有的优点。
第四章提出了一种基于离散Hopfield神经网络盲均衡的新方法：在基于神经网络的能量函数基础上，充分利用接收信号矩阵的正交补空间与发送信号的有限字符集特性，把构造的信号盲检测二次规划形式拟合成具有稳定状态解的离散Hopfield神经网络能量函数形式；结合神经网络自收敛特点与能量局部极小点调整方法，实现对盲信号直接恢复。通过计算机仿真证明本文提出的算法表现出了更加良好的性能。
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文化产业园区间协同创新的机理及能力评价-论文
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文化产业园区间协同创新的机理及能力评价-论文
官方公共微信第12卷第3期2013年9月
夏工工程技宁宁夏技术术NingxiaEngineeringTechnology卷Vol．第1212No．3
文章编号：（70－03
离散Hopfield神经网络在施工企业
信用评价中的应用
杰1，，张晓华1，
（1．宁夏大学土木与水利工程学院，宁夏银川．宁夏节水灌溉与水资源调控工程技术研究中心，宁夏
银川．旱区现代农业水资源高效利用工程研究中心，宁夏银川750021）
要：为了科学规范地对施工企业的信用进行评价分析，结合实际施工企业经营管理的特点，尝试应用离散
Hopfield神经网络评价方法对施工企业的信用进行评价.实例分析的结果表明，利用离散Hopfield神经网络评价方法对施工企业的信用进行评价是可行的.关键词：Hopfield神经网络；信用评价；施工企业中图分类号：TP183
文献标志码：A
信用是市场经济运行的前提与基础，建筑施
工企业是国民经济的支柱产业之一，关系到国家
财产的安全，其信用状况尤为重要[1].和人民生命、
近年来，我国建筑行业总产值与利润总额稳步增长.2010年，我国建筑行业实现总产值95206亿元，同比增长23.95%；实现利润总额3422亿元，
客观地揭示建筑企业信用风同比增长26%.及时、
险，有利于提高建筑施工企业自身的信用意识[2].高信用等级的企业，可提高其社会知名度，增加更多的商机；低信用等级的企业，通过信用信息的广泛传播，会使其失去市场活动的空间.这种奖优罚劣会对整个社会起到积极的促进作用，强化企业的信用意识，有利于在我国建筑领域营造一个公正、公平、透明的建筑市场环境，推动我国社会信用体系的建立和完善[3].
施工企业的信用评价研究，国内学者大多采用层次分析法或者是模糊综合评价法，如姚玉玲[4]、廖
李菁苗[6]等采用BP神经网络模型对企业造壮[5]、
信用等级进行评价.本文采用离散Hopfield神经网络评价的方法对施工企业履约能力进行评级，在运用各种定量指标对企业进行定量分析的基
财务实力、管理能力等础上，对企业经营环境、
方面进行定性分析，通过综合分析最终确定施工企业的履约能力信用等级.该方法能全面及时地反映施工单位的经营行为和信用状况，从而培育施工企业的诚信氛围，推进建筑市场的健康发
收稿日期：
展，为我国建筑市场信用体系的建设和研究提供
一种新方法[7].
1离散Hopfield网络概述
Hopfield网络作为一种全连接型的神经网络，曾经为人工神经网络的发展开辟了新的研究途径.它利用与阶层型神经网络不同的结构特征和学习方法，模拟生物神经网络的记忆机理，获得了令人满意的效果.这一网络及学习算法最初是由美国物理学家J.J.Hopfield于1982年首先提出的，故称为Hopfield神经网络[8].Hopfield网络属于无监督学习神经元网络，是单层反馈网络，是一种全连接加权无向图，可分为连续型和离散型2种形式，离散Hopfield网络示意见图1.
u１u２u３u４
离散Hopfield网络结构示意图
y１y２y３y４
离散Hopfield网络结构是单层反馈非线性网，每一节点的输出反馈至输入，Hopfield用模拟电路
作者简介：任杰（1976—），女，讲师，博士研究生，主要从事项目管理、电子商务方面的研究，（电子信箱）.
第3期任杰等:离散Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络在施工企业信用评价中的应用271
（电阻、电容和运算放大器）实现网络的神经元.网
能处理双极型离散数据络为1层结构的反馈网络，
(即输入-1,+1)及二进制数据(0,1).给定初始输入时，网络处于特定的初始状态，网络从初始状态开始运行，可得到网络下一状态的输出.这个输出状态通过反馈连接送到网络的输入端，作为下一阶段运行的输入信号，它可能与初始输入信号不同.如此下去，网络的整个运行过程就是上述反馈过程的重复.如果网络稳定，那么随着多次反馈运行，网络状态最后将达到稳态.公式表达为
Vi＝ΣWjisj＋θi.
逐渐趋近于Hopfield神经网络的平衡点的过程.学Hopfield神经网络即为各个分类等级所习完成后，
对应的评价指标.当有待分类的施工企业的评价指标输入时，Hopfield神经网络即利用其联想记忆的
能力逐渐趋近于某个存储的平衡点，当状态不再改变时，此时平衡点所对应的便是待求的分类等级[9].
在设计思路的基础上，本案例的设计步骤主要包括5个步骤（图2）.
信用评价方法的实现
其中，对于一个由n个神经元组成的离散Hopfield
网络，则有n×n权系数矩阵W：W={Wij（}i=1,2,…,n；j=1,2,…,n），W是利用正交化法计算出来的.同时，有n维阈值向量θ：θ=[θ1,θ2,…θn]T.一般而言，W和θ可以确定一个唯一的离散Hopfield网络
si=保持以前状态
ΣΣΣΣΣΣΣΣΣΣΣΣ
设计理想的等级评价指标目前，国际上的信用等级一般采用“AAA，AA，A；BBB，BB，B；CCC，CC，C；D”四等十级制或三等
将施工企业信用等级九级制.由于本文篇幅所限，
分为3个等级的理想评价指标（表1）.
表1企业信用等级标准
信用等级综合评分值
Vi=0，Vi＜0.
信用评价中Hopfield神经网络的设计
评价指标的选取
影响施工企业信用评价的因素很多，本文尝试
依据某企业实际情况以较为重要的19个影响因素）、高级管理人员作为评价指标：领导者素质（X1
（X2）、员工素质（X3）、企业资本金数额（X4）、固定资产净值率（X5）、机器设备净值与原值的比率（X6）、全员平均技术装备率（X7）、资产负债比率（X8）、负债净值比率（X9）、长期负债比率（X10）、流动比率（X11）、速动比率（X12）、总资产周转率（X13）、应收账款周转率（X14）、存货周转率（X15）、资产报酬率（X16）、资本报酬率（X17）、纯利率（X18）、竣工工程一次验收优良率（X19）.
施工企业信用评价分为3个等级：优良（A）、一般（B）和较差（C）.
2.2离散型Hopfield神经网络设计
将若干个典型的分类等级所对应的评价指标设
Hopfield计为离散型Hopfield神经网络的平衡点，神经网络学习过程即为典型的分类等级的评价指标
设计等级评价指标
理想的等级评价指标编码
本文定性指标数值由专家采用百分制打分确
定，而定量指标数值则来源于施工企业的生产和财务年报，部分数据由原始数据整理计算得来，各指标的具体数值见表2.表3为3个等级理想评价指标，表4为施工企业各指标的实际得分.3.2等级评价指标编码
离散型Hopfield神经网络神经元的状态只有1和-1两种情况，本文将评价指标映射为神经元的状态时，需要将其进行编码.编码规则：当大于或等于
“1”，否某个等级的指标时，对应的神经元状态设为
则设为“-1”.本项目评价指标编码见图3，其中“●”表示神经元状态为“1”，指大于或等于对应等级的理想评价指标；反之则用“○”表示.图4表示待分类的施工企业信用评价指标编码.按照单元异步更新的工作方式，当被选中的节点状态变化时，网络状态就发生转移；当该节点状态保持不变时，网络状态更新的结果是保持前一时刻的状态.网络从某一初始状态开始经过多次更新后，能够达到某一稳定状态，此时网络根据初始输入模式，联想出M个设定模式中的某一个，可得出相应的评判结果.3.3创建网络
设计好施工企业信用等级评价指标及编码后，即可利用Matlab自带的神经网络工具箱函数创建
创建Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络
仿真／结果分析
待分类的等级评价指标编码
图2模型建立流程图
272宁夏工程技术第12卷
离散型Hopfield神经网络，仿真结果见图5.
施工企业信用等级评价指标
X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10
X11X12X13X14X15X16X17X18X19
况，能够比较正确地反映其信用状况.应用本文提
出的基于离散Hopfield神经网络评价方法进行施工企业信用的评价是切实可行的，该模型和算法具有一定的逻辑推理和数学依据.模型分析结果表明，建筑施工企业信用评价体系是一个较为复杂的
评价标准的制定和评价系统，在评价内容的选择、
结果之间有着很多相互关联的信息.因此，我们必须根据其理论的复杂性将这些作为一个整体进行分析.参考文献:
任杰，刘振奎.建筑施工企业信用评价体系分析[J].建筑管理现代化，2005（2）：19-21.
宋程鹏，王孟钧，常燕.建筑施工企业评价体系构建[J].铁路工程造价管理，）：44-47.
苏义坤，宋力强，高淑春.基于模糊综合评判法的施工企业信用研究[J].森林工程，2010(1)：61-64.[4][5][6][7]
姚玉玲，李婷婷.公路施工企业信用评价[J].长安大学学2007(9)：31-33.报，
廖造壮，陈悦华，蒙环宁.电网建设项目后评价指标体系研究[J].项目管理技术，2012(1)：29-33.
李菁苗，吴吉义，章剑林，等.电子商务环境下中小企业信用评价[J].系统工程理论与实践，2012（3）：555-560.LIShanbo,XIONGQinqin.Thestructureofengineeringprojectevaluationsystem:modelandanalysis[J].SystemsEngineeringProcedia，2-357.[8][9]
徐振东.人工神经网络的数学模型建立及成矿预测BP网络的实现[D].吉林：吉林大学，.
何黎.基于离散Hopfield神经网络的高校科研能力评价模型[J].武汉冶金管理干部学院学报,-68.
施工企业各指标实际得分
X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10
X11X12X13X14X15X16X17X18X19
通过以上应用和分析表明，该施工企业信用评
价结果为A级，该评价结果符合该企业的实际情
3个等级理想评价指标
X117.5107.5
X226.615.211.4
X317.5107.5
X431.51813.5
X516.19.26.9
X610.564.5
X821129２０
１８１６１４１２
X194.22.41.8
２０１５１０５０１
２０１５１０５０１
２０１５１０５０１
１５１０５０
１０８６４
１．０１．２１．４１．６１．８２．０２．２２．４２．６２．８３．０
理想的3个等级评价指标编码
待分类的施工企业信用评价指标编码
施工企业信用评价指标编码仿真结果
（下转第276页）
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