神经 网络分析金融危机的理论预测虽然神经网络可以追溯到四十世纪 。神经网络分析Method神经网络分析Method在金融学中的应用 ， 一方面利用其映射能力，另一方面主要利用其泛化能力，即在训练一定数量的噪声样本后，网络可以提取样本隐含的特征关系 ， 对新情况下的数据进行内插外推，推断其属性 。
1、 神经 网络bp算法可以对样本进行 预测,具体是 预测什么? His 预测的意思是:比如你知道Y在x1和3处等于7和8，那么神经 网络可以告诉你Y在x1.5或x1.254处等于什么.或者，你知道x1；y1处z2；X5；Y3 z4x3；y2处z9；这时候你可以用神经-1/知道x1.354 。如果y4.654处只有两组z值，可想而知这个网络 预测的精度不是很高，用一般的数学方法预测，就可以轻松完成；
2、概率 神经 网络主要是用来做什么的? 预测\分类还可以 。功能:This 网络已广泛应用于非线性滤波、模式分类、联想记忆、概率密度估计等领域 。概率神经 网络是由Specht博士于1989年提出的，它与统计信号处理的许多概念密切相关 。当这个网络用于检测和模式分类时，可以得到贝叶斯最优结果 。它通常由四层组成 。第一层是输入层，每个神经元是单输入单输出 ， 其传递函数是线性的 。这一层的功能仅仅是以分布式方式表示输入信号 。
3、如何理解循环 神经 网络实现 预测 神经 System(神经系统)是体内的主导系统，分为中枢神经 System和外周神经 system两部分 。神经系统是人体内的主导功能调节系统 。人体的结构和功能极其复杂 。体内各器官系统的功能和各种生理过程不是孤立地进行的，而是在神经 system的直接或间接的调控下，相互联系、相互影响、密切协调，使人体成为一个完整统一的有机体，实现和维持正常的生命活动 。
【神经网络在预测分析中的作用,bp神经网络时序预测分析】可见神经系统在人体生命活动中起着主导性的调节作用，人神经系统高度发达，尤其是大脑皮层不仅进化成了最高的调控中枢 ， 也进化成了能够进行思维活动的器官 。因此，人类不仅可以适应环境，还可以认识和改造世界 。神经该系统由中央部分和其外围部分组成 。中央部分包括大脑和脊髓，分别位于颅腔和椎管内 。它们在结构和功能上密切相关，形成了中枢神经系统 。
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