人工智能技术在财务管理中的应用.doc

人工智能技术在财务管理中的应用 学 院 专 业 研 究 方 向 学 生 姓 名 学 号 任课教师姓名 任课教师职称 2012年 6月 21 日 前 言 人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。目前能够用来研究人工智能的主要物质基础以及能够实现人工智能技术平台的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和有哪些信誉好的足球投注网站方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。 信息获取：为了使计算计能够对各种现象进行分类识别，要用计算机可以运算的符号来表示所研究的对象 。通常输入对象的信息有下列 3 种类型，即二维图像 、一维波形、物理参量和逻辑值 。通过测量 、采样和量化，可以用矩阵或向量表示二位图像或一位波形。 预处理：预处理的目的是去除噪声，加强有用的信息，并对输入测量仪器或其他因素所造成的退化现象进行复原。 特征提取和选择：由图像或波形所获的数据适量是相当大的，为了有效地实现分类 、识别，要对原始数据进行变换，以得到最能反映分类本质的特征。 分类决策：分类决策就是在特征空间中，用统计方法把被识别对象归为某一类别，在样本训练基础上确定某个判定规则，按这种判定规则对被识别对象进行分类，使造成的错误识别率最小或引起的损失最小。 2. 结构模式识别 结构模式识别方法立足于结构化信息，它把对象模式用一定的基元之间的结构关系表征，采用规则或语法函数作为识别函数，选择接受错误率作为准则函数进行模式识别。 3. 模糊模式识别 模糊模式识别建立在最大隶属原则的基础上，运用标准模型库中提供的模型来对待识别模型进行分类，其基本思想是：对已知若干个训练样本进行模糊聚类，由聚类中心得标准样本，识别与计算待估样本属于各个模式的相对隶属度，计算相对状态(或级别) 特征值，判断研究对象属于哪一个标准样本，从而实现识别。这种方法由于模糊隶属度和可信度都需要事先人为给定，存在很大的主观性，在实际应用中有一定的局限性。 4. 多元数据图形特征元模式识别 结构句法模式识别最大的问题是没有提取数 非常重要。据结构子模式的一般化方法，特征提取与描述方法依赖于设计者的经验 、直觉 。因此，建立一种与领域知识无关的数据结构子模式提取与表示方法非常重要。无结构数据的结构化表示是将抽象的多元数据以多元图结构形式表示，然后提取出表征多元图的子模式，最后基于多元数据多元图结构子模式信息进行分类识别。 5. 多源信息融合模式识别 对于复杂对象，从单一的信息中很难获得关于对象全面准确的识别，于是产生了多源信息融合技术模式识别 。在这种基于信息融合技术的模式识别系统中，融合算法的选择和构建是整个模式识别系统的关键。 6. 粗糙集模式识别 粗糙集理论的主要思想是利用已知的知识库，将不精确或不确定的知识，用已知的知识库中的知识来近似刻画。它无需提供问题所需处理的数据集合之外的任何先验知识或附加信息，不需要预先给予主观评价。所以，它对问题的不确定性描述或处理是比较客观的 。 7. 仿生模式识别 仿生模式识别强调认识事物而不是区分事物，它与传统以最佳划分为目标的统计模式识别相比，更接近于人类认识事物的特性 。传统模式识别