神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就業(yè)方向精選(九篇)

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第1篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就業(yè)方向范文

（山西農(nóng)業(yè)大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院，山西 太谷 030801）

摘要：改革開放以來，中國的城鎮(zhèn)化進(jìn)程快速推進(jìn)，在城鎮(zhèn)化快速發(fā)展的同時(shí)，也產(chǎn)生了諸多問題，城鎮(zhèn)化質(zhì)量狀況逐漸受到高度重視。為探清中國城鎮(zhèn)化質(zhì)量狀況，通過構(gòu)建指標(biāo)體系，應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，對(duì)中國31個(gè)省級(jí)行政區(qū)（包括直轄市和自治區(qū)）的城鎮(zhèn)化質(zhì)量狀況進(jìn)行了差異研究和分析，并提出了具有針對(duì)性和可行性的建議。

關(guān)鍵詞 ：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；城鎮(zhèn)化質(zhì)量；指標(biāo)體系；建議；中國

中圖分類號(hào)：F291．1文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：0439－8114（2015）01－0229-06

DOI：10．14088／j．cnki．issn0439－8114．2015．01．060

Quality Difference of Urbanization in China based on BP Neural Network

LIU Xue，SUN Tai－sen

（College of resources and environment， Shanxi Agricultural University， Taigu 030801， Shanxi， China）

Abstract： Since the reform and opening up， urbanization has been proceeding rapidly in China． Some problems generated during this period and the urbanization quality attracted great attention． To clarify the urbanization quality in China， the index system was built， BP neural network was used to study the urbanization quality in 31 provincial－level administrative regions in China， and suggestions were put forward．

Key words： BP neural network； urbanization quality； index system； suggestion；China

收稿日期：2014－03－18

作者簡介：劉 學(xué)（1989-），男，河北秦皇島人，在讀碩士研究生，研究方向?yàn)橥恋乩门c規(guī)劃，（電話）18234487364（電子信箱）1456214165＠qq．com；

通信作者，孫泰森，教授，主要從事土地利用與規(guī)劃研究，（電子信箱）suntaisen＠163．com。

當(dāng)前，在國家著力推進(jìn)和實(shí)施城鎮(zhèn)化戰(zhàn)略的社會(huì)背景條件下，中國城鎮(zhèn)化進(jìn)程明顯加快，到2011年末我國大陸總?cè)丝?34 735萬人，城鎮(zhèn)人口69 079萬人，城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎剡_(dá)51．27％，城鎮(zhèn)化發(fā)展勢(shì)頭強(qiáng)勁，我國社會(huì)形態(tài)正在發(fā)生重大變化。然而，在城鎮(zhèn)化快速發(fā)展的背景下，我國的城鎮(zhèn)化進(jìn)程中也出現(xiàn)了很多問題，主要表現(xiàn)在：城鎮(zhèn)規(guī)模結(jié)構(gòu)不盡合理，城鎮(zhèn)對(duì)外輻射能力還比較弱；城鎮(zhèn)宏觀區(qū)域和內(nèi)部空間布局等問題致使城鎮(zhèn)盲目外擴(kuò)，出現(xiàn)“城中村”等現(xiàn)象；城鎮(zhèn)向農(nóng)村轉(zhuǎn)嫁環(huán)境污染，農(nóng)村向城鎮(zhèn)提供有害食品等生態(tài)環(huán)境問題；城鄉(xiāng)差距不斷加大，農(nóng)民失地問題嚴(yán)重，基本公共服務(wù)未能實(shí)現(xiàn)均等化等一系列問題［1］。由此，為了探清我國城鎮(zhèn)化質(zhì)量狀況，本研究從經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量、環(huán)境質(zhì)量、居民生活水平、公共交通水平、市政公用設(shè)施水平、城鄉(xiāng)統(tǒng)籌水平6個(gè)方面，選取36個(gè)指標(biāo)對(duì)我國31個(gè)省級(jí)行政區(qū)（包括直轄市和自治區(qū)，下同）的城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量狀況進(jìn)行了差異研究，并根據(jù)研究結(jié)果，提出了具有針對(duì)性和可行性的建議。

1 城鎮(zhèn)化質(zhì)量的內(nèi)涵

關(guān)于城鎮(zhèn)化質(zhì)量的內(nèi)涵，國內(nèi)外學(xué)者給予了多種界定。其中，Sorokin等［2］側(cè)重于認(rèn)為城鎮(zhèn)化質(zhì)量是指人行為方式和價(jià)值觀的轉(zhuǎn)變狀況。Schnore［3］認(rèn)為城鎮(zhèn)化質(zhì)量是對(duì)一個(gè)社會(huì)整體的生活質(zhì)量和價(jià)值觀的綜合水平的反映。朱洪祥［4］認(rèn)為城鎮(zhèn)化作為一個(gè)系統(tǒng)，它的質(zhì)量應(yīng)包括四個(gè)最基本的內(nèi)涵：推動(dòng)城鎮(zhèn)化系統(tǒng)發(fā)展的“動(dòng)力因子”、認(rèn)識(shí)城鎮(zhèn)化系統(tǒng)差異的“公平因子”、度量城鎮(zhèn)化系統(tǒng)水平的“質(zhì)量因子”以及測(cè)度對(duì)資源能源消耗和生態(tài)環(huán)境影響的“集約因子”。何平等［1］認(rèn)為城鎮(zhèn)化質(zhì)量是指城鎮(zhèn)化發(fā)展的綜合水平，同時(shí)還包括其發(fā)展的集約性、公平性（均等化）和可持續(xù)性。魏后凱等［5］認(rèn)為城鎮(zhèn)化質(zhì)量是指在城鎮(zhèn)化進(jìn)程中與城鎮(zhèn)化數(shù)量相對(duì)的反映城鎮(zhèn)化優(yōu)劣程度的一個(gè)綜合概念，特指城鎮(zhèn)化各組成要素的發(fā)展質(zhì)量、協(xié)調(diào)程度和推進(jìn)效率。由上述各種對(duì)城鎮(zhèn)化質(zhì)量內(nèi)涵的界定可知，上述幾種內(nèi)涵界定的本質(zhì)基本相同，綜合比較上述幾種界定，筆者認(rèn)為，魏后凱等［5］在《中國城鎮(zhèn)化質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)報(bào)告》中對(duì)城鎮(zhèn)化質(zhì)量的界定更具有權(quán)威性和代表性。由此，基于城鎮(zhèn)化質(zhì)量的內(nèi)涵，在城鎮(zhèn)化質(zhì)量評(píng)價(jià)研究中，不僅要考慮城市發(fā)展質(zhì)量，還要考慮城鄉(xiāng)協(xié)調(diào)程度；不僅要考慮城鎮(zhèn)化帶來的文明成果，還要考慮為此付出的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境等方面的代價(jià)。

2 城鎮(zhèn)化質(zhì)量研究的必要性

2．1 開展城鎮(zhèn)化質(zhì)量研究，提高城鎮(zhèn)化質(zhì)量是現(xiàn)階段城鎮(zhèn)化進(jìn)程中的新主題

中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議上提出，要積極穩(wěn)妥推進(jìn)城鎮(zhèn)化，著力提高城鎮(zhèn)化質(zhì)量。要圍繞提高城鎮(zhèn)化質(zhì)量因勢(shì)利導(dǎo)，趨利避害，積極引導(dǎo)城鎮(zhèn)化健康發(fā)展。要把有序推進(jìn)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口市民化作為重要任務(wù)抓實(shí)抓好。要把生態(tài)文明理念和原則全面融入城鎮(zhèn)化全過程，走集約、智能、綠色、低碳的新型城鎮(zhèn)化道路。由此可以看出，提高城鎮(zhèn)化質(zhì)量是新型城鎮(zhèn)化道路的必然要求。因此，開展城鎮(zhèn)化質(zhì)量研究已成為相關(guān)學(xué)者的神圣使命和歷史責(zé)任。

2．2 開展城鎮(zhèn)化質(zhì)量研究是轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)理念的標(biāo)志

多年以來，城鎮(zhèn)化率一直是衡量各地城鎮(zhèn)化水平的惟一標(biāo)準(zhǔn)；很多時(shí)候，不斷上升的城鎮(zhèn)化率被直接視為不斷提高的城鎮(zhèn)化水平。人口城鎮(zhèn)化是城鎮(zhèn)化的核心，但并不是城鎮(zhèn)化的全部，城鎮(zhèn)化是一個(gè)綜合的概念，它包括人口城鎮(zhèn)化、土地城鎮(zhèn)化、經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)城鎮(zhèn)化以及生活質(zhì)量的城鎮(zhèn)化。在城鎮(zhèn)化進(jìn)程中，單純地以人口城鎮(zhèn)化狀況來衡量各地城鎮(zhèn)化水平，會(huì)導(dǎo)致各地盲目、熱衷追求城鎮(zhèn)化率，而忽略了城鎮(zhèn)化的實(shí)質(zhì)，可能會(huì)帶來一系列的問題，因?yàn)槌擎?zhèn)化率并不是越高越好，城鎮(zhèn)化速度亦非越快越好。城鎮(zhèn)化的速度要與經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段、工業(yè)化程度、資源環(huán)境承載力、吸納人口就業(yè)能力等相適應(yīng)，否則會(huì)帶來很多社會(huì)問題。因此，將城鎮(zhèn)化質(zhì)量作為評(píng)判各地城鎮(zhèn)化水平的重要指標(biāo)，開展城鎮(zhèn)化質(zhì)量研究是轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)理念的標(biāo)志，具有科學(xué)性和必要性。

2．3 開展城鎮(zhèn)化質(zhì)量研究是解決城鎮(zhèn)化進(jìn)程中各類問題的需要

我國在城鎮(zhèn)化戰(zhàn)略推進(jìn)過程中，遇到了多方面的問題。例如：大量農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口難以融入城市社會(huì)，市民化進(jìn)程滯后；土地城鎮(zhèn)化快于人口城鎮(zhèn)化；城鎮(zhèn)規(guī)模結(jié)構(gòu)不合理；“城市病”問題日益突出；體制機(jī)制不健全等。鑒于此，開展城鎮(zhèn)化質(zhì)量研究，查清各地在城鎮(zhèn)化進(jìn)程中所面臨的突出問題，才能有針對(duì)性地采取措施來解決問題，引領(lǐng)各地城鎮(zhèn)化健康發(fā)展，提高城鎮(zhèn)化發(fā)展的綜合水平。

3 中國城鎮(zhèn)化質(zhì)量差異研究

3．1 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

城鎮(zhèn)化質(zhì)量是一個(gè)綜合的概念，是受多因素影響的系統(tǒng)工程，需要建立一套系統(tǒng)的指標(biāo)體系來對(duì)其進(jìn)行評(píng)價(jià)。構(gòu)建指標(biāo)體系時(shí)，要遵循相關(guān)性、主導(dǎo)性和可操作性原則，結(jié)合國內(nèi)外相關(guān)研究成果［1，6，7］，本研究從經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量、環(huán)境質(zhì)量、居民生活水平、公共交通水平、市政公用設(shè)施水平、城鄉(xiāng)統(tǒng)籌水平6個(gè)方面，選取36個(gè)指標(biāo)來構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，對(duì)我國31個(gè)省級(jí)行政區(qū)的城鎮(zhèn)化質(zhì)量狀況進(jìn)行差異研究。城鎮(zhèn)化質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系見表1。

3．2 評(píng)價(jià)方法的選取

本研究選用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)31個(gè)省級(jí)行政區(qū)的城鎮(zhèn)化質(zhì)量進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的計(jì)算過程通過軟件Matlab7．0來協(xié)助實(shí)現(xiàn)。

3．3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的實(shí)現(xiàn)過程

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學(xué)家小組提出，是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能學(xué)習(xí)和存貯大量的輸入-輸出模式映射關(guān)系，而無需事前揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程。它的學(xué)習(xí)規(guī)則是使用最速下降法，通過反向傳播來不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，使網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和最小。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)包括輸入層、隱含層和輸出層。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的容錯(cuò)性，對(duì)于一個(gè)大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)來說，個(gè)別節(jié)點(diǎn)和連接的損壞不會(huì)影響整體的結(jié)果；它具有很強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力，網(wǎng)絡(luò)可在學(xué)習(xí)過程中不斷完善自己；它的結(jié)構(gòu)簡單明了，訓(xùn)練方法物理概念清楚， 通用性較強(qiáng)［8］。我國城鎮(zhèn)化質(zhì)量評(píng)價(jià)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為平臺(tái)，以城鎮(zhèn)化質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系為核心的城鎮(zhèn)化質(zhì)量評(píng)價(jià)模型。建立我國城鎮(zhèn)化質(zhì)量評(píng)價(jià)模型包括評(píng)價(jià)模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的確定，評(píng)價(jià)模型激活函數(shù)和訓(xùn)練函數(shù)的選取，評(píng)價(jià)模型網(wǎng)絡(luò)配置參數(shù)的設(shè)置，原始數(shù)據(jù)的歸一化，歸一化后數(shù)據(jù)的分等量化，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練并用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行仿真6個(gè)步驟。

3．3．1 評(píng)價(jià)模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的確定 一個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括輸入層、隱含層和輸出層。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的確定主要指輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)、隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)和輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)的確定。我國城鎮(zhèn)化質(zhì)量評(píng)價(jià)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)由城鎮(zhèn)化質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系所包含的指標(biāo)個(gè)數(shù)來確定，輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)本質(zhì)上就是反映城鎮(zhèn)化質(zhì)量的因子個(gè)數(shù)，因而評(píng)價(jià)模型確定的輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為36。評(píng)價(jià)模型的輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)則由輸出目標(biāo)決定，模型期望輸出的是我國31個(gè)省級(jí)行政區(qū)的城鎮(zhèn)化質(zhì)量綜合值，因此，確定輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為1。評(píng)價(jià)模型的隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)的確定影響網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)精度，一般而言，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)越多，學(xué)習(xí)精度就越高，但是該網(wǎng)絡(luò)推廣（即將網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于未經(jīng)學(xué)習(xí)的輸入量）的能力也會(huì)越差，所以如果確定的隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)過多，就會(huì)影響學(xué)習(xí)速度與推廣能力。通過參考相關(guān)書籍和文獻(xiàn)，對(duì)于三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)可由以下公式確定：，式中， j表示最終確定的隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)，m表示輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)，n表示輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)，a是取值在1～10的常數(shù)［8］。由此可以確定隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)的取值范圍為7～16，對(duì)隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)分別取上述10個(gè)值進(jìn)行模擬學(xué)習(xí)訓(xùn)練，發(fā)現(xiàn)當(dāng)隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)取12時(shí)最合適。綜上所述，我國城鎮(zhèn)化質(zhì)量評(píng)價(jià)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖1所示。

3．3．2 評(píng)價(jià)模型激活函數(shù)和訓(xùn)練函數(shù)的選取 激活函數(shù)的選擇是構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過程中的重要環(huán)節(jié)，即輸入層、隱含層和輸出層所需采用的傳遞函數(shù)，對(duì)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而言，常用的激活函數(shù)有3種：S形函數(shù)（Log－sigmoid）、雙極S形函數(shù)（Tan－sigmoid）和線性函數(shù)（Liner）。S形函數(shù)和雙極S形函數(shù)屬于非線性函數(shù)，S形函數(shù)和雙極S形函數(shù)主要區(qū)別在于函數(shù)的值域，S形函數(shù)值域是（0，1），而雙極S形函數(shù)值域是（－1，1）。BP算法要求激活函數(shù)要可導(dǎo)，而S形函數(shù)和雙極S形函數(shù)都是可導(dǎo)的，所以適合用在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中。激活函數(shù)無論對(duì)于識(shí)別率或收斂速度都有顯著的影響，在逼近高次曲線時(shí)，非線性函數(shù)的精度要比線性函數(shù)的精度高得多，因此輸入層和隱含層多采用非線性函數(shù)；由于為了保持輸出的范圍，使得輸出的結(jié)果分布在劃定的范圍內(nèi)，所以，輸出函數(shù)采用線性函數(shù)。綜上所述，確定輸入層和隱含層采用S形函數(shù)，輸出層采用線性函數(shù)。

常用的訓(xùn)練函數(shù)有梯度下降BP訓(xùn)練函數(shù)（Traingd）和梯度下降自適應(yīng)學(xué)習(xí)率訓(xùn)練函數(shù)（Traingdx）。梯度下降BP訓(xùn)練函數(shù)的收斂速度慢，而相比之下，梯度下降自適應(yīng)學(xué)習(xí)率訓(xùn)練函數(shù)的收斂速度較快，所以，評(píng)價(jià)模型的訓(xùn)練函數(shù)采用梯度下降自適應(yīng)學(xué)習(xí)率訓(xùn)練函數(shù)。

3．3．3 評(píng)價(jià)模型網(wǎng)絡(luò)配置參數(shù)的設(shè)置 評(píng)價(jià)模型網(wǎng)絡(luò)配置參數(shù)的設(shè)置包括學(xué)習(xí)速率、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的目標(biāo)誤差、最大迭代次數(shù)和顯示中間結(jié)果的周期4個(gè)方面的設(shè)置。學(xué)習(xí)速率參數(shù)設(shè)定時(shí)，不能選擇太大，否則會(huì)出現(xiàn)算法不收斂，導(dǎo)致系統(tǒng)不穩(wěn)定；也不能太小，否則會(huì)使訓(xùn)練時(shí)間過長。在一般情況下，傾向于選取較慢的學(xué)習(xí)速率，以保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性，學(xué)習(xí)速率的范圍一般在0．01～0．80，本評(píng)價(jià)模型的學(xué)習(xí)速率選為0．05。目標(biāo)誤差是模型運(yùn)算結(jié)果與輸入期望之間的差值。在網(wǎng)絡(luò)誤差大于目標(biāo)誤差時(shí)，網(wǎng)絡(luò)會(huì)調(diào)整各層權(quán)值及其閾值，重新進(jìn)行訓(xùn)練，直到網(wǎng)絡(luò)誤差小于設(shè)定的目標(biāo)誤差為止，本評(píng)價(jià)模型的目標(biāo)誤差選為0．001。最大迭代次數(shù)的設(shè)定是保證網(wǎng)絡(luò)在設(shè)定的最大次數(shù)內(nèi)進(jìn)行訓(xùn)練，使得目標(biāo)誤差達(dá)到設(shè)定值，本評(píng)價(jià)模型的最大迭代次數(shù)選為1 000，顯示中間結(jié)果的周期選為50。

3．3．4 原始數(shù)據(jù)的歸一化處理 采用Sigmoid激勵(lì)函數(shù)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入必須在［0，1］之間，才能達(dá)到較高的精度，否則網(wǎng)絡(luò)的性能會(huì)很差。同時(shí)為了消除各特征分量幅度差異的影響，防止小數(shù)值信息被大數(shù)值信息淹沒，有必要對(duì)各評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理。歸一化處理的公式如下：

正向指標(biāo)：

3．3．5 歸一化后數(shù)據(jù)的分等量化 我國城鎮(zhèn)化質(zhì)量評(píng)價(jià)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型最終輸出的是31個(gè)省級(jí)行政區(qū)的城鎮(zhèn)化質(zhì)量綜合值，對(duì)于輸出的定量數(shù)據(jù)，模型選擇某一定量數(shù)據(jù)所落入的區(qū)間為標(biāo)準(zhǔn)來分等評(píng)價(jià)。我國城鎮(zhèn)化質(zhì)量評(píng)價(jià)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型將最終輸出的31個(gè)省級(jí)行政區(qū)的城鎮(zhèn)化質(zhì)量綜合值分為6個(gè)等級(jí)，城鎮(zhèn)化質(zhì)量綜合值分等情況見表2。

同時(shí)，經(jīng)上述歸一化處理后的城鎮(zhèn)化質(zhì)量評(píng)價(jià)各項(xiàng)指標(biāo)在作為學(xué)習(xí)樣本輸入時(shí)也要進(jìn)行分等，這樣才能與城鎮(zhèn)化質(zhì)量綜合值等級(jí)區(qū)間配伍，被BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所接受。歸一化處理后的城鎮(zhèn)化質(zhì)量評(píng)價(jià)各項(xiàng)指標(biāo)的分等量化方法為：首先，計(jì)算出歸一化后各項(xiàng)指標(biāo)的平均值來作為三等和四等的分界值。其次，采用公式：

Ai＝Ai－1＋i×0．2×（1－A1）／i＋1（2≤i≤3）

計(jì)算出一等和二等、二等和三等的分界值。最后，采用公式：Ai＝Ai－1－i×Ai－1×（1－A1）／i＋1（2≤i≤3）計(jì)算出四等和五等、五等和六等的分界值［9］。至此，城鎮(zhèn)化質(zhì)量評(píng)價(jià)的學(xué)習(xí)樣本與輸出期望值均予以確定，具體見表3。

3．3．6 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練并仿真 綜上所述，在matlab7．0中輸入相關(guān)命令進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練次數(shù)達(dá)到95次時(shí)，其訓(xùn)練誤差小于0．001，達(dá)到所期望的精度要求，并停止訓(xùn)練。輸入命令使用網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真，得到城鎮(zhèn)化質(zhì)量實(shí)際輸出的分界值分別為5．017 2、3．991 5、2．979 1、2．022 1、0．989 6，與期望分界值相當(dāng)接近。

3．4 省域城鎮(zhèn)化質(zhì)量綜合值的確定與分等

利用已經(jīng)建立好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)表2中31個(gè)省級(jí)行政區(qū)歸一化后的指標(biāo)值均進(jìn)行仿真，得到31個(gè)省級(jí)行政區(qū)城鎮(zhèn)化質(zhì)量的綜合值，見表4。

按上述等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)31個(gè)省級(jí)行政區(qū)的城鎮(zhèn)化質(zhì)量進(jìn)行等級(jí)劃分，等級(jí)劃分結(jié)果見表5。

3．5 評(píng)價(jià)結(jié)果分析

1）北京市的城鎮(zhèn)化質(zhì)量最高。北京市在影響城鎮(zhèn)化質(zhì)量的經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量、環(huán)境質(zhì)量、居民生活水平、公共交通水平、市政公用設(shè)施水平、城鄉(xiāng)統(tǒng)籌水平6個(gè)方面均表現(xiàn)較好，城鎮(zhèn)化質(zhì)量最高。

2）上海市、天津市、廣東省和海南省4個(gè)省級(jí)行政區(qū)的城鎮(zhèn)化質(zhì)量較高。上海市除城鄉(xiāng)統(tǒng)籌水平外，其他5個(gè)方面均表現(xiàn)較好，在城鄉(xiāng)統(tǒng)籌水平方面，上海市要注重增加對(duì)農(nóng)村的投資，不斷縮小與城鎮(zhèn)投資的差距；天津市除公共交通水平和城鄉(xiāng)統(tǒng)籌水平外，其他4個(gè)方面均表現(xiàn)較好，天津市公共交通整體水平較低，今后應(yīng)該注重提高，同時(shí)，天津市的城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資與農(nóng)村的比值最高，今后要更加注重增加對(duì)農(nóng)村的投資；廣東省各個(gè)方面的表現(xiàn)均較好；海南省同樣應(yīng)注重提高公共交通水平，同時(shí)，海南省的污水處理率和工業(yè)煙塵去除率較低，今后應(yīng)該采取相應(yīng)措施加以改善。

3）內(nèi)蒙古、青海、廣西、云南、寧夏、貴州6個(gè)省級(jí)行政區(qū)的城鎮(zhèn)化質(zhì)量較低。其在影響城鎮(zhèn)化質(zhì)量的6個(gè)方面均表現(xiàn)相對(duì)較差，今后要著重提高區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量，與此同時(shí)，青海省還應(yīng)注重改善環(huán)境質(zhì)量和公共交通水平，廣西還應(yīng)注重提高居民生活水平和改善公共交通水平，云南省還應(yīng)注重提高居民生活水平，寧夏還應(yīng)注重改善公共交通水平，貴州省除環(huán)境質(zhì)量外，其他方面都應(yīng)該注重提高。

4）西藏和甘肅的城鎮(zhèn)化質(zhì)量最低，各方面均表現(xiàn)很差，城鎮(zhèn)化建設(shè)方面依然任重道遠(yuǎn)。

5）總體看來，我國城鎮(zhèn)化質(zhì)量表現(xiàn)出比較顯著的地區(qū)特征，東部地區(qū)的城鎮(zhèn)化質(zhì)量顯著高于東北、中部和西部地區(qū)，這與我國各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平基本相符，即經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高的地區(qū)往往城鎮(zhèn)化質(zhì)量也較高，經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)落后的地區(qū)城鎮(zhèn)化質(zhì)量也較低。

4 對(duì)策與建議

基于城鎮(zhèn)化質(zhì)量的評(píng)價(jià)結(jié)果及分析，結(jié)合現(xiàn)階段我國城鎮(zhèn)化進(jìn)程所遇到的問題，為提高我國城鎮(zhèn)化質(zhì)量，現(xiàn)提出以下建議。

4．1 堅(jiān)持以經(jīng)濟(jì)建設(shè)為中心，提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量是提高城鎮(zhèn)化質(zhì)量的根本手段

依據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果可以看出，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高的地區(qū)往往城鎮(zhèn)化質(zhì)量也較高，經(jīng)濟(jì)發(fā)展落后的地區(qū)城鎮(zhèn)化質(zhì)量也較低，由此可見，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)城鎮(zhèn)化質(zhì)量起決定性作用。經(jīng)濟(jì)建設(shè)是興國之要，是解決我國所有問題的關(guān)鍵，經(jīng)濟(jì)持續(xù)健康發(fā)展是開展各方面工作的物質(zhì)基礎(chǔ)，而提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量是現(xiàn)階段經(jīng)濟(jì)建設(shè)的核心任務(wù)，這也就要求各省級(jí)行政區(qū)要有效地實(shí)施經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的戰(zhàn)略性調(diào)整，全面推進(jìn)科技進(jìn)步和創(chuàng)新，將保障和改善民生作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的最高目標(biāo)，大力提倡建設(shè)資源節(jié)約型、環(huán)境友好型社會(huì)，如此才能不斷提高區(qū)域城鎮(zhèn)化質(zhì)量。

4．2 科學(xué)制定城鎮(zhèn)化發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃，為城鎮(zhèn)化發(fā)展指明方向

城鎮(zhèn)化要有科學(xué)的規(guī)劃，各省級(jí)行政區(qū)要在國家城鎮(zhèn)化戰(zhàn)略的指導(dǎo)下，結(jié)合區(qū)域城鎮(zhèn)化發(fā)展規(guī)律，科學(xué)、合理地制定長遠(yuǎn)的城鎮(zhèn)化發(fā)展規(guī)劃。區(qū)域城鎮(zhèn)化發(fā)展規(guī)劃要與本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展規(guī)劃、主體功能區(qū)規(guī)劃、土地利用總體規(guī)劃、生態(tài)環(huán)境保護(hù)規(guī)劃、人口發(fā)展規(guī)劃等相銜接，要把教育、醫(yī)療、文化、社會(huì)保障等配置好，做到公共服務(wù)的均等化。產(chǎn)業(yè)發(fā)展所需的基礎(chǔ)設(shè)施、公共服務(wù)配套得好，就能創(chuàng)造更多的就業(yè)機(jī)會(huì)，吸引更多的人才。產(chǎn)業(yè)集聚和人口集聚有機(jī)結(jié)合的城鎮(zhèn)化，質(zhì)量會(huì)比較高，最終將促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展。

4．3 打破城鄉(xiāng)二元體制障礙，促進(jìn)城鄉(xiāng)一體化發(fā)展

城鄉(xiāng)二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)是我國在經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)上存在的突出矛盾，也是我國相對(duì)貧困和落后的重要原因，打破城鄉(xiāng)二元體制障礙，促進(jìn)城鄉(xiāng)一體化發(fā)展是提高我國城鎮(zhèn)化質(zhì)量的重要措施。由此，各省級(jí)行政區(qū)需要不斷推進(jìn)土地、戶籍、財(cái)稅、行政管理等各方面體制機(jī)制改革，為城鎮(zhèn)化健康有序發(fā)展提供保障。比如：要?jiǎng)?chuàng)新農(nóng)業(yè)人口有序轉(zhuǎn)移機(jī)制，努力實(shí)現(xiàn)基本公共服務(wù)和社會(huì)保障全覆蓋；創(chuàng)新農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口承包土地和宅基地流轉(zhuǎn)機(jī)制，積極破解城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)和城鎮(zhèn)內(nèi)部二元結(jié)構(gòu)；創(chuàng)新資金多元籌措機(jī)制，盡量滿足農(nóng)村轉(zhuǎn)移人口市民化的資金需要。

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第2篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就業(yè)方向范文

論文關(guān)鍵詞：科技進(jìn)步：生產(chǎn)函數(shù)；勞動(dòng)價(jià)值論；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；預(yù)測(cè)

論文摘要：從實(shí)證角度出發(fā)，以大連市的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展數(shù)據(jù)為樣本，分別采用生產(chǎn)函數(shù)方法和基于勞動(dòng)價(jià)值論的科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率方法對(duì)大連市的科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率做了對(duì)比研究，結(jié)果表明后者比前者更具有實(shí)際操作性、客觀性和真實(shí)性。在此基礎(chǔ)上，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)大連市未來近20年的科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率進(jìn)行了預(yù)測(cè)。

科技貢獻(xiàn)率是科技進(jìn)步增長對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)份額.它是衡量區(qū)域科技競爭實(shí)力和科技轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)力的綜合性指標(biāo)，也是當(dāng)前“科教強(qiáng)市”戰(zhàn)略實(shí)施績效的第一考量指標(biāo)。對(duì)于科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的測(cè)算，主要采用生產(chǎn)函數(shù)法.這是目前國內(nèi)外理論界廣泛采用的一種方法，如生產(chǎn)函數(shù)模擬法、索羅余值法、CES生產(chǎn)函數(shù)法、增長速度方程、丹尼增長因素分析法，等等。但是眾所周知，生產(chǎn)函數(shù)法需要選取至少兩個(gè)以上的參數(shù)，需要各個(gè)生產(chǎn)要素均保持正增長，另外使用科技進(jìn)步因素來代替除生產(chǎn)要素作用外的所有一切不可量化因素的作用，這在發(fā)達(dá)市場(chǎng)的西方國家容易實(shí)現(xiàn)，而作為轉(zhuǎn)型的中國經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)，很大程度上存在著諸如政策因素、結(jié)構(gòu)因素、計(jì)劃因素、市場(chǎng)信息失真等因素的作用，若用科技因素來代替綜合影響因素的作用，顯然不妥。因此，在本文中，筆者選取基于勞動(dòng)價(jià)值論的科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率推導(dǎo)公式進(jìn)行測(cè)算，并同生產(chǎn)函數(shù)法測(cè)算結(jié)果進(jìn)行比較，在此基礎(chǔ)上采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)2002-2020年大連市科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率作了預(yù)測(cè)。

一、基于生產(chǎn)函數(shù)法的大連市科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率測(cè)算

對(duì)于生產(chǎn)函數(shù)法公式的具體推導(dǎo)，已經(jīng)比較熟悉了，在此不再贅述。一般根據(jù)C-D生產(chǎn)函數(shù)得到科甘支進(jìn)步速率方程:

其中，.Y為產(chǎn)出的年均增長速度，A為技術(shù)的年均增長速度，K為資本的年均增長速度，L為勞動(dòng)的年均增長速度，α為資本產(chǎn)出彈性，β為勞動(dòng)產(chǎn)出彈性，通常假定生產(chǎn)在一定時(shí)期內(nèi)α、β為一常數(shù)，并且α+β=1，即規(guī)模效應(yīng)不變.令e= X 100%，即為科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率。為此，對(duì)以上得到的速度方程兩邊同除以Y，并整理可得到科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率測(cè)算的一般公式:

關(guān)于資本產(chǎn)出彈性a和勞動(dòng)產(chǎn)出彈性刀的確定，在當(dāng)前大約有上百種方法。但總的說來可以分為兩類，一是采用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸求取，二是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)直接給定.這兩類方法都有自己的長處和不足。前者的基本假定是a和刀在一段時(shí)期是一個(gè)常量，這顯然有悖經(jīng)濟(jì)動(dòng)態(tài)發(fā)展的現(xiàn)實(shí)特點(diǎn)，而后者既有與前者同樣的不足，更有忽略地區(qū)經(jīng)濟(jì)科技發(fā)展差異性的現(xiàn)實(shí)特點(diǎn)，過分主觀和籠統(tǒng)。在下面具體測(cè)算中，筆者將采用這兩種方法來分別測(cè)算大連市科技進(jìn)步.可能采取的經(jīng)濟(jì)變量見表1

表1中的國內(nèi)生產(chǎn)總值按1990為基期計(jì)算、固定資產(chǎn)投資和職工工資總額均為當(dāng)年價(jià)格，考慮到我國統(tǒng)計(jì)發(fā)展的現(xiàn)實(shí)，這兩個(gè)量的折算統(tǒng)一采用遼寧省零售商品價(jià)格指數(shù)進(jìn)行。另外在具體計(jì)算中有時(shí)還將對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理，限于篇幅所限，在此不再一一列出。

勞動(dòng)力采用職工工資總額或者采用職工人數(shù)，產(chǎn)出采用1990為基期的國內(nèi)生產(chǎn)總值，資本采用價(jià)格調(diào)整后的固定資產(chǎn)投資。正如前面所述，方案一，就是嚴(yán)格按照最小二乘法回歸求取α和β值。經(jīng)過計(jì)算，當(dāng)采用{國內(nèi)生產(chǎn)總值，固定資產(chǎn)投資，職工工資總額}(1 978-1998)這組變量時(shí)，得到“α=0.093， t=40.65，概率p≤0.001，β=0.505， t=1.652，概率p=0.1 17， F=741.864， p≤0，00 1?？梢娺@組結(jié)算結(jié)果無論是經(jīng)濟(jì)經(jīng)驗(yàn)還是統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)都通過;當(dāng)采用{國內(nèi)生產(chǎn)總值，固定資產(chǎn)投資，職工人數(shù)( 1978-2001)這組變量時(shí)，得到α=0，504， t=223.946，概率P≤0，00 1， β=-0.889，t=-4.577，概率P≤0.001，F(xiàn) =703，667， p≤0， 00 1，回歸結(jié)果通不過經(jīng)濟(jì)檢驗(yàn)。另外筆者縮短時(shí)間序列數(shù)據(jù)或者對(duì)數(shù)據(jù)采取差分和平滑處理，其結(jié)果變化更大，如采用上面第一組變量的后11年時(shí)，得到α值為93.4410都通不過經(jīng)濟(jì)檢驗(yàn)和統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)?？梢娨獙?shí)現(xiàn)方案一，困難非常大。當(dāng)采用方案二時(shí)，結(jié)合當(dāng)前一些地區(qū)科技貢獻(xiàn)率測(cè)算結(jié)果和國家有關(guān)部門推薦的測(cè)算方法，取α =0.30，β=0.70和α =0.40， β=0.60，分別采取上面兩組變量，計(jì)算得到表2中的結(jié)果。

應(yīng)該說在計(jì)算過程中，可能還有許多數(shù)據(jù)上的技術(shù)處理，但是不管怎樣處理，測(cè)算出來的結(jié)果出入不會(huì)太大.結(jié)果表明科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率在大多年份都為負(fù)值，而且，一些年份，貢獻(xiàn)率絕對(duì)值超過了1，這主要是由于某些生產(chǎn)要素存在負(fù)增長所致，另外采用工資額來代替勞動(dòng)投入也存在很大誤差。同時(shí)，從表1中可知，固定資產(chǎn)投資增長速率較大，這說明大連經(jīng)濟(jì)主要是靠資金投入引致發(fā)展的，在測(cè)算中采用較小的資本產(chǎn)出彈性系數(shù)，是不恰當(dāng)?shù)?，這也可以從表2測(cè)算結(jié)果中看出，隨著資本產(chǎn)出彈性系數(shù)增加，其測(cè)算結(jié)果更趨合理。但從測(cè)算結(jié)果整體上講，和現(xiàn)實(shí)之間是不吻合的?？梢娚a(chǎn)函數(shù)法在實(shí)際應(yīng)用中存在較大缺陷。下面采用基于勞動(dòng)價(jià)值淪的方法進(jìn)行側(cè)算。

二、基于勞動(dòng)價(jià)值論的技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)率測(cè)算公式推導(dǎo)

按照勞動(dòng)價(jià)值論的觀點(diǎn)，用于購買生產(chǎn)資料的資本C(稱為不變資本)，在生產(chǎn)過程中隨著生產(chǎn)資料的物資存在形式的改變而把價(jià)值轉(zhuǎn)移到產(chǎn)品中去，并不發(fā)生任何量上的變化，不發(fā)生增值。而勞動(dòng)者才是價(jià)值增值的源泉，是附加值，剩余價(jià)值的創(chuàng)造者.在生產(chǎn)過程中，勞動(dòng)者的作用一是付出體力，二是促進(jìn)科技進(jìn)步。這就是說，勞動(dòng)力L的增長與科技進(jìn)步創(chuàng)造價(jià)值。這樣，決定經(jīng)濟(jì)增長的直接因素是不變資本的增長、勞動(dòng)力的增長和科技進(jìn)步，而它們促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的機(jī)制是不同的。這樣可以得到:

Q=C+S+H （1）

其中Q為商品的價(jià)值量，C為消耗掉的生產(chǎn)資料的價(jià)值，s為科技進(jìn)步所創(chuàng)造的附加值，H為體力勞動(dòng)所創(chuàng)造的附加值。因而從t到l+Δ t這段時(shí)間內(nèi):

其中ΔQ為商品的價(jià)值量的增加量，ΔC為生產(chǎn)資料的增量，ΔS為科技進(jìn)步所帶來的附加值的增量，ΔH為在t時(shí)的科技水平上重復(fù)進(jìn)行t時(shí)的勞動(dòng)而帶來的附加值的增量。設(shè)科技進(jìn)步在經(jīng)濟(jì)增長中的貢獻(xiàn)率為η，則得到:

所以t時(shí)單位勞動(dòng)所創(chuàng)造的附加值為: 從而由于ΔL而帶來的附加值的增量為：

將(3 )和 (5)帶入(2)則得:

這就是我們所建立的差分形式的經(jīng)濟(jì)增長模型。對(duì)(1)式兩邊取微分并經(jīng)變換可以得到：

再對(duì)(7)式兩邊同時(shí)除以dQ/dt并變換后寫成差分形式，就得到了我們測(cè)算科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的最終計(jì)算公式，即(8)式。

其中W=dL/Ldt為勞動(dòng)增長率，:為同一時(shí)期的生產(chǎn)資料投人與產(chǎn)出的比，Y為經(jīng)濟(jì)增長率。從(8)式可以看出，沒有需要估計(jì)的參數(shù)，所要的數(shù)據(jù)都是可以直接觀測(cè)得到。但在此需要指出的是當(dāng)前采用此公式時(shí)，對(duì)于勞動(dòng)力有不同的理解，通常是采用城市職工人數(shù)加上農(nóng)村就業(yè)人數(shù)，物耗采用的是前期的物耗，”。在本次測(cè)算中，我們采用城鎮(zhèn)職工人數(shù)表示勞動(dòng)力，物耗采用當(dāng)期物耗。

三、大連市科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率計(jì)算

長期以來由于我國所使用的國民經(jīng)濟(jì)測(cè)算體系的差異，導(dǎo)致統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)在不同的時(shí)期呈現(xiàn)出了很大的差異性。因此，當(dāng)我們?cè)谝媒y(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)時(shí)，受此影響，無法得到1994年以前的總產(chǎn)出數(shù)據(jù)，僅獲得了1994年至今的幾個(gè)相關(guān)數(shù)據(jù)，如表3所示。國內(nèi)生產(chǎn)總值增長即為經(jīng)濟(jì)增長，職工人數(shù)增長為勞動(dòng)力增長，中間物資消耗率即用物耗率表示。

在實(shí)際計(jì)算中，由于ε這項(xiàng)非常小，常?？梢院雎缘羲挠绊?，所以將上面的數(shù)據(jù)代入公式(8)中，可以得出1994-2001年大連市科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的具體數(shù)據(jù)。從表4結(jié)果中可以看出1999年的科技貢獻(xiàn)率達(dá)到了90.33%，這是由于該年勞動(dòng)力出現(xiàn)了大幅度的負(fù)增長，達(dá)到了16.48%，而經(jīng)濟(jì)仍保持了8.29%的正增長，所以該年的經(jīng)濟(jì)增長主要是由于精簡人員，使勞動(dòng)生產(chǎn)率大幅度提高所致。除去該年以外，其他各年的測(cè)算結(jié)果基本上符合實(shí)際，這也同當(dāng)前大多數(shù)人測(cè)算的國家層面上的結(jié)果相差無幾。從現(xiàn)實(shí)情況看，也是比較吻合的，自從20世紀(jì)90年代以來，大連市實(shí)施強(qiáng)有力的科教強(qiáng)市戰(zhàn)略，大力提高科技進(jìn)步在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的作用，努力實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展從粗放型的外延式生產(chǎn)向集約型的內(nèi)含式轉(zhuǎn)變，為把經(jīng)濟(jì)增長轉(zhuǎn)移到依靠科技進(jìn)步軌道上進(jìn)行了大量卓有成效的工作。這個(gè)很明顯的反映到了我們的測(cè)算結(jié)果中，如圖1，大連市科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率表現(xiàn)出一種遞增的發(fā)展趨勢(shì)?？萍歼M(jìn)步在經(jīng)濟(jì)中的貢獻(xiàn)在不斷提高。

如前文所述，從理論上講，使用兩種計(jì)算方法中的任何一種，測(cè)算結(jié)果都能從整體上體現(xiàn)科技在經(jīng)濟(jì)中作用不斷加強(qiáng)、深化的發(fā)展態(tài)勢(shì)。但通過對(duì)具體城市的測(cè)算，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)基于勞動(dòng)價(jià)值理論的科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率測(cè)算結(jié)果優(yōu)于生產(chǎn)函數(shù)法。除此，從測(cè)算過程看，該方法應(yīng)用起來也非常簡單，也易于理解.

四、大連市科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率預(yù)測(cè)

第3篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就業(yè)方向范文

人工智能專業(yè)要學(xué)哪些課程

數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課程：高等數(shù)學(xué)，線性代數(shù)，概率論數(shù)理統(tǒng)計(jì)和隨機(jī)過程，離散數(shù)學(xué)，數(shù)值分析等。

算法基礎(chǔ)課程：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機(jī)，遺傳算法等，還有各個(gè)領(lǐng)域需要的算法，比如你要讓機(jī)器人自己在位置環(huán)境導(dǎo)航和建圖就需要研究SLAM。

人工智能是一個(gè)綜合學(xué)科，人工智能專業(yè)的主要領(lǐng)域是：機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能導(dǎo)論、圖像識(shí)別、生物演化論、自然語言處理、語義網(wǎng)、博弈論等。

人工智能專業(yè)就業(yè)方向

1、機(jī)器人設(shè)計(jì)、制作相關(guān)方向

學(xué)習(xí)人形機(jī)器人相關(guān)技術(shù)和知識(shí)，可以成為當(dāng)今和以后國家急需的機(jī)器人人才，系統(tǒng)了解機(jī)器人結(jié)構(gòu)、應(yīng)用和設(shè)計(jì)開發(fā)，培養(yǎng)科學(xué)的工科思維方式，激發(fā)興趣、自由發(fā)揮創(chuàng)作、培養(yǎng)溝通、協(xié)調(diào)、專注能力。

2、基于AI相關(guān)知識(shí)和技能的各個(gè)工種方向

利用AI和機(jī)械臂的結(jié)合，可以培養(yǎng)動(dòng)手、制造，維護(hù)和解決問題的能力。桌面機(jī)械臂的課程，是引向人工智能技工的就業(yè)方向;AI技工需要掌握輕工業(yè)設(shè)備的使用和維護(hù)。

3、編程相關(guān)的方向

通過學(xué)習(xí)機(jī)器人編程課程，你能領(lǐng)悟或培養(yǎng)出工程結(jié)構(gòu)思維和編程思維，這也是AI時(shí)代里任何工作都需要具備的應(yīng)用技能，部分優(yōu)秀的學(xué)生還能晉級(jí)為國家都需要的人工智能高級(jí)編程人才。

4、新制造和新設(shè)計(jì)相關(guān)方向

3D打印是未來新制造的基石技術(shù)， 3D打印相關(guān)技術(shù)，將為你打開一扇通往新制造、新設(shè)計(jì)的就業(yè)大門。不管以后你是上班還是自主創(chuàng)業(yè)，3D打印技能和思維都能助你一臂之力。

第一：智能化是未來的重要趨勢(shì)之一。隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)等相關(guān)技術(shù)會(huì)陸續(xù)普及應(yīng)用，在這個(gè)大背景下，智能化必然是發(fā)展趨勢(shì)之一。人工智能相關(guān)技術(shù)將首先在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)開始應(yīng)用，然后陸續(xù)普及到其他行業(yè)。所以，從大的發(fā)展前景來看，人工智能相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展前景還是非常廣闊的。

第二：產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展必然會(huì)帶動(dòng)人工智能的發(fā)展。互聯(lián)網(wǎng)當(dāng)前正在從消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)向產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展，產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)將綜合應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能等相關(guān)技術(shù)來賦能廣大傳統(tǒng)行業(yè)，人工智能作為重要的技術(shù)之一，必然會(huì)在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的過程中釋放出大量的就業(yè)崗位。

第4篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就業(yè)方向范文

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；應(yīng)用型本科；理論教學(xué)；實(shí)驗(yàn)教學(xué)

中圖分類號(hào)：G642 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2016）22-0148-02

1 引言

數(shù)據(jù)挖掘總是讓人覺得就是“高大上”、“深不可測(cè)”，而該領(lǐng)域當(dāng)前主要是博士生、碩士生所研究的，另外，也只在一些研究生或重點(diǎn)大學(xué)的高年級(jí)的本科生中開設(shè)數(shù)據(jù)挖掘課程，在應(yīng)用型本科院校中很少開設(shè) [1]。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用很廣，應(yīng)用較好的領(lǐng)域、行業(yè)有：金融保險(xiǎn)業(yè)、電信、市場(chǎng)營銷分析、醫(yī)學(xué)、體育、生物信息學(xué)（Bioinformatics）等方面[2]。在商業(yè)領(lǐng)域中，主要應(yīng)用如：客戶細(xì)分、客戶獲得、公司風(fēng)險(xiǎn)管理、企業(yè)危機(jī)管理、欺詐行為檢測(cè)和異常模式的發(fā)現(xiàn)等；在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域中，主要應(yīng)用如：信息安全（入侵檢測(cè)，垃圾郵件的過濾）、互聯(lián)網(wǎng)信息挖掘、自動(dòng)問答系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)游戲（網(wǎng)絡(luò)游戲外掛檢測(cè)、免費(fèi)用戶到付費(fèi)用戶的轉(zhuǎn)化）等[3]。這一技術(shù)的廣泛應(yīng)用，必然在相關(guān)的企業(yè)中迫切需求掌握這一技術(shù)的人才。所以，開設(shè)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)課程對(duì)于應(yīng)用型本科來說是很有必要的。

但對(duì)于應(yīng)用型本科來說，若是像重點(diǎn)本科院?；蜓芯可n程那樣，在教學(xué)中以研究型為主，會(huì)導(dǎo)致學(xué)生的培養(yǎng)要求與教學(xué)內(nèi)容的深度和廣度不適應(yīng)，學(xué)生會(huì)感覺到學(xué)習(xí)得很吃力，而且他們今后工作中的需求與所學(xué)到的知識(shí)相差也較大。對(duì)于應(yīng)用型本科的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)課程的內(nèi)容的安排，不僅要反映出數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的特點(diǎn)及前沿，還應(yīng)該結(jié)合學(xué)生的學(xué)習(xí)能力及興趣，也還需要綜合考慮本校該課程的學(xué)時(shí)分配、教學(xué)條件等，要具針對(duì)性，突出應(yīng)用這一重點(diǎn)，目的是使學(xué)生能夠“學(xué)以致用”。

本文從應(yīng)用型本科的實(shí)際出發(fā)，討論了數(shù)據(jù)挖掘課程的理論教學(xué)內(nèi)容及方法、實(shí)驗(yàn)教學(xué)內(nèi)容及方法，使學(xué)生能夠掌握和應(yīng)用所學(xué)的知識(shí)。

2 先導(dǎo)課程及課程的基本要求

先導(dǎo)課程有：程序設(shè)計(jì)語言、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)、Web技術(shù)、概率論等[4]。必須深入學(xué)習(xí)一門程序設(shè)計(jì)語言，從計(jì)算機(jī)發(fā)展和應(yīng)用角度，推薦學(xué)習(xí)C/C++和Java；對(duì)于“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)”課程，掌握樹的知識(shí)，數(shù)據(jù)挖掘中的很多算法都涉及樹的應(yīng)用；對(duì)于“數(shù)據(jù)庫技術(shù)”課程，掌握數(shù)據(jù)庫操作和應(yīng)用，因?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘的主要對(duì)象是數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)；對(duì)于“Web技術(shù)”，因?yàn)閃eb已經(jīng)存在于我們生活方方面面，對(duì)于Web挖掘相當(dāng)重要，而且還具有巨大的應(yīng)用價(jià)值；對(duì)于“概率統(tǒng)計(jì)”課程，要能夠熟練掌握其中的思維方式、條件概率以及各種分布，在數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則、分類預(yù)測(cè)等，都會(huì)涉及概率統(tǒng)計(jì)中的思維和方法。

課程的基本要求：①了解數(shù)據(jù)挖掘的重要性，了解國內(nèi)外的發(fā)展的狀況及未來發(fā)展的方向；②掌握數(shù)據(jù)挖掘中的一些基本概念、經(jīng)典算法及相關(guān)技術(shù)；③對(duì)于實(shí)際應(yīng)用問題，能熟練地運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及工具解決；④為以后進(jìn)一步深造或進(jìn)行高級(jí)應(yīng)用開發(fā)打下基礎(chǔ)。[5，6]

3 理論教學(xué)及方法

對(duì)于應(yīng)用型本科生數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)課程的教學(xué)，本人認(rèn)為重要的是普及經(jīng)典算法，若有多余時(shí)間，可以補(bǔ)充一些較難的算法。對(duì)于經(jīng)典算法原理的講解，采取的是一步步地對(duì)小數(shù)據(jù)集案例進(jìn)行算法演練，以具體化比較抽象的算法，對(duì)于算法的優(yōu)缺點(diǎn)，采取課堂討論的方式，可以加深學(xué)生對(duì)算法的理解和吸收。本校的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)課程的理論教學(xué)是32個(gè)學(xué)時(shí)，課程的理論教學(xué)內(nèi)容主要包括：

（1）緒論（4學(xué)時(shí)）：①先舉幾個(gè)數(shù)據(jù)挖掘中有意思的例子。第一個(gè)：超市貨架的組織―“啤酒與尿布”；第二個(gè)：基于拐點(diǎn)變化的股票趨勢(shì)預(yù)測(cè)；第三個(gè)：網(wǎng)上購物―“定向營銷”；第四個(gè)：農(nóng)夫山泉用大數(shù)據(jù)賣礦泉水；第五個(gè)：阿迪達(dá)斯的“黃金羅盤”；第六個(gè)：網(wǎng)易的“花田”―定制愛情。通過例子讓學(xué)生對(duì)數(shù)據(jù)挖掘有一個(gè)大致的認(rèn)識(shí)，可以提起學(xué)生對(duì)學(xué)習(xí)本課程的興趣，也讓學(xué)生了解到目前的數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)發(fā)展到何種程度。②講解KDD與數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)概念。③數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο螅宏P(guān)系數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、事務(wù)數(shù)據(jù)庫、空間數(shù)據(jù)庫、時(shí)態(tài)和時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫、文本數(shù)據(jù)、萬維網(wǎng)數(shù)據(jù)、流數(shù)據(jù)等等。④數(shù)據(jù)挖掘的方法與相關(guān)領(lǐng)域：分類預(yù)測(cè)型和描述型，通過例子簡單介紹聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、分類算法的概念、應(yīng)用領(lǐng)域等，使學(xué)生對(duì)要學(xué)習(xí)的算法有大致的認(rèn)識(shí)。⑤數(shù)據(jù)挖掘軟件與應(yīng)用系統(tǒng)：介紹數(shù)據(jù)挖掘軟件：IBM Intelligent Miner、SPSS Clementine、Microsoft SQL Server 2008 Data Mining、Weka；數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用系統(tǒng)：介紹在商業(yè)領(lǐng)域和計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的應(yīng)用。

（2）數(shù)據(jù)預(yù)處理（2學(xué)時(shí)）：先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行概述，包括：數(shù)據(jù)集的三個(gè)特性：維度、稀疏性和分辨率，它們對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)具有重要影響；數(shù)據(jù)挖掘中一些很常見的數(shù)據(jù)集的類型：記錄數(shù)據(jù)、基于圖形的數(shù)據(jù)和有序的數(shù)據(jù)。然后分別詳細(xì)介紹數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要任務(wù)：①數(shù)據(jù)清理；②數(shù)據(jù)集成；③數(shù)據(jù)變換；④數(shù)據(jù)歸約；⑤數(shù)據(jù)概念分層與離散化。每一項(xiàng)任務(wù)舉例講解。

（3）關(guān)聯(lián)規(guī)則（6學(xué)時(shí)）：主要介紹關(guān)聯(lián)規(guī)則的相關(guān)概念、關(guān)聯(lián)規(guī)則的經(jīng)典算法Apriori及它的改進(jìn)算法FP_Tree、規(guī)則的產(chǎn)生，簡單介紹多級(jí)關(guān)聯(lián)規(guī)則和多維關(guān)聯(lián)規(guī)則、非二元屬性的關(guān)聯(lián)規(guī)則、關(guān)聯(lián)規(guī)則的評(píng)估（提升度（lift） /興趣因子的計(jì)算）等。

（4）聚類（6學(xué)時(shí)）：主要介紹聚類的概念及距離的計(jì)算（歐氏距離、曼哈頓距離、明可夫斯基距離）、基于劃分的聚類算法（基本K-means聚類算法及其拓展、PAM算法）、層次聚類算法（凝聚的層次聚類算法AGNES、分裂的層次聚類算法DIANA）、基于密度的聚類算法（DBSCAN）；簡單介紹層次聚類方法的改進(jìn)―BIRCH算法、CURE算法以及聚類算法評(píng)價(jià)。

（5）分類和預(yù)測(cè)（10學(xué)時(shí)）：①?zèng)Q策樹（4學(xué)時(shí)）：主要講解決策樹的概念、信息論、ID3算法和C4.5算法。②貝葉斯分類（2學(xué)時(shí)）：主要講解貝葉斯定理及樸素貝葉斯分類算法。③人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（4學(xué)時(shí)）：主要介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念及單感知器模型，簡單介紹BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

（6）數(shù)據(jù)挖掘模型的評(píng)估（2學(xué)時(shí)）：簡單介紹模型的過擬合、沒有天生優(yōu)越的分類器、模型選擇和模型評(píng)估、評(píng)估分類器或預(yù)測(cè)器的準(zhǔn)確率――簡單劃分和交叉驗(yàn)證、數(shù)據(jù)挖掘模型評(píng)估的錯(cuò)誤觀念。

對(duì)于9個(gè)需主要介紹的經(jīng)典算法的講解，如Apriori算法，先介紹算法的流程，然后通過超市購物籃的一個(gè)小數(shù)據(jù)集一步步地進(jìn)行算法的演練，得出頻繁項(xiàng)集，如下圖所示：

又如決策樹算法和樸素貝葉斯分類算法，通過如下所示的關(guān)于動(dòng)物的數(shù)據(jù)集，一步步地進(jìn)行相關(guān)算法的演練，通過建立決策樹或計(jì)算概率問題，判斷一個(gè)未知的動(dòng)物X={1，0，0，1，？}是否會(huì)生蛋。

對(duì)于算法的優(yōu)缺點(diǎn)，在講解完算法的過程之后，采取課堂討論的方式，與學(xué)生共同分析總結(jié)算法好在哪里，不足又在哪里，學(xué)生通過參與，可以加深對(duì)算法的理解與掌握。

4 實(shí)驗(yàn)教學(xué)及方法

對(duì)于應(yīng)用型本科的學(xué)生來說，采用Weka進(jìn)行算法編寫是不切實(shí)際的，實(shí)驗(yàn)教學(xué)工具建議采用目前一些主流的數(shù)據(jù)挖掘軟件，如 SPSS Clementine或 Microsoft SQL Server 2008 Data Mining等[7]。這些軟件都具有必需的數(shù)據(jù)預(yù)處理工具及預(yù)設(shè)的挖掘算法，學(xué)生可以把注意力放在要挖掘的數(shù)據(jù)及要相關(guān)需求上，設(shè)定挖掘的主題，然后采用這些軟件完成相關(guān)主題的數(shù)據(jù)挖掘過程，這樣也可以積累一定的處理實(shí)際挖掘問題的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，今后碰到項(xiàng)目時(shí)也可知道從何處下手。

本校的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)課程的實(shí)驗(yàn)教學(xué)是8個(gè)學(xué)時(shí)，共兩次上機(jī)，采用Microsoft SQL Server 2008 Data Mining對(duì)Adventure Works DW 2008R2 示例數(shù)據(jù)庫進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。課程的實(shí)驗(yàn)教學(xué)內(nèi)容主要包括：

實(shí)驗(yàn)一：SQL Server 2008 數(shù)據(jù)多維分析環(huán)境的建立；

實(shí)驗(yàn)二：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法；

實(shí)驗(yàn)三：決策樹挖掘方法；

實(shí)驗(yàn)四：聚類挖掘方法。

為了讓學(xué)生更好地進(jìn)行實(shí)踐動(dòng)手，在教學(xué)中分兩步：第一步，具體的操作步驟的講解，由老師進(jìn)行；第二步，學(xué)生上機(jī)并詳細(xì)的分析挖掘結(jié)果，要求學(xué)生熟悉使用Microsoft SQL Server 2008進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的步驟，以及幾種常用的算法的挖掘過程：包括創(chuàng)建數(shù)據(jù)源、創(chuàng)建數(shù)據(jù)源視圖、創(chuàng)建挖掘結(jié)構(gòu)（主要參數(shù)的設(shè)置）、處理和瀏覽挖掘模型。如關(guān)聯(lián)規(guī)則，要求學(xué)生分析挖掘的模型，找出有價(jià)值的規(guī)則出來。

5 結(jié)論

為迎接大數(shù)據(jù)時(shí)代帶來的互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)機(jī)遇，很有必要同時(shí)也是時(shí)代迫使在應(yīng)用型本科中開設(shè)數(shù)據(jù)挖掘課程。對(duì)這一類學(xué)校的教學(xué)也是一個(gè)挑戰(zhàn)，需要老師們?cè)诮虒W(xué)過程中不斷摸索和改進(jìn)。在教學(xué)過程中，需要針對(duì)應(yīng)用型本科生的學(xué)習(xí)能力、知識(shí)結(jié)構(gòu)，設(shè)計(jì)好教學(xué)內(nèi)容并采用適當(dāng)?shù)慕虒W(xué)方法，從而使學(xué)生對(duì)學(xué)習(xí)的內(nèi)容感興趣，改進(jìn)課堂教學(xué)效果，以提高學(xué)生實(shí)際動(dòng)手能力，使學(xué)生對(duì)數(shù)據(jù)挖掘課程的整體結(jié)構(gòu)、基本概念、經(jīng)典算法有較深入理解和掌握，最終達(dá)到教學(xué)目的。

參考文獻(xiàn)：

[1] 徐金寶.對(duì)應(yīng)用型本科生開設(shè)數(shù)據(jù)挖掘課程的嘗試[J].計(jì)算機(jī)教育，2007（14）：27-29，57.

[2] 李?yuàn)檴?，李? 就業(yè)需求驅(qū)動(dòng)下的本科院校數(shù)據(jù)挖掘課程內(nèi)容體系探討[J].計(jì)算機(jī)時(shí)代，2015（1）：60-61，64.

[3] 張艷.大數(shù)據(jù)背景下的數(shù)據(jù)挖掘課程教學(xué)新思考[J].計(jì)算機(jī)時(shí)代，2014（4）：59-61.

[4] 李忠，李?yuàn)檴? 應(yīng)用型本科院校IT專業(yè)數(shù)據(jù)挖掘課程建設(shè)[J].計(jì)算機(jī)時(shí)代，2014（11）：65-69.

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第5篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就業(yè)方向范文

 

目前我國高校的人才培養(yǎng)模式完全不符合社會(huì)企業(yè)需求的人才培養(yǎng)。高校在培養(yǎng)學(xué)生的實(shí)踐與創(chuàng)新能力方面比較欠缺，只注重理論知識(shí)的培養(yǎng)。從而使得計(jì)算機(jī)方面的學(xué)生就業(yè)競爭力比較弱，造成就業(yè)困難的局面。部分學(xué)生會(huì)參加培訓(xùn)機(jī)構(gòu)有關(guān)的崗前培訓(xùn)，造成學(xué)生較大的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)[1]。另外軟件企業(yè)無法招到合適的軟件技術(shù)人才，從而又會(huì)加大企業(yè)的培訓(xùn)負(fù)擔(dān)。因此，高校應(yīng)在培養(yǎng)技術(shù)型人才方面要注重培養(yǎng)始建于創(chuàng)新能力。

 

一、計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)課程群體系

 

我國相關(guān)教育工作人員根據(jù)我國的教育現(xiàn)狀，并結(jié)合國內(nèi)外先進(jìn)的教學(xué)方式以及改革經(jīng)驗(yàn)，對(duì)軟件技術(shù)課程群進(jìn)行深入的分析研究，明確教育目標(biāo)，對(duì)教育體系進(jìn)行完善。建立了一個(gè)完整的課程群體系。

 

其一，軟件技術(shù)方向課程。根據(jù)不同專業(yè)方向，學(xué)生可以在專業(yè)知識(shí)以及能力方面選擇不同的側(cè)重點(diǎn)，從而針對(duì)這一側(cè)重點(diǎn)進(jìn)行全面的學(xué)習(xí)。這類課程的內(nèi)容主要包含編譯原理、軟件工程、數(shù)據(jù)庫原理、網(wǎng)絡(luò)編程、操作系統(tǒng)以及人機(jī)界面設(shè)計(jì)等類型，教學(xué)目的在于掌握軟件的核心技術(shù)，完成軟件系統(tǒng)的邏輯處理設(shè)計(jì)、界面設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)以及數(shù)據(jù)傳輸?shù)热蝿?wù)，使得學(xué)生能夠在學(xué)習(xí)的過程中，自主建立一個(gè)合理的軟件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框架。這類課程主要訓(xùn)練學(xué)生的綜合性實(shí)踐能力，在完成原程序的前提下，進(jìn)行算法訓(xùn)練，促進(jìn)學(xué)生更好地把握軟件技術(shù)的本質(zhì)。

 

其二，軟件技術(shù)基礎(chǔ)課程。這類課程主要是傳授學(xué)生計(jì)算機(jī)專業(yè)方面的基礎(chǔ)內(nèi)容，以及基礎(chǔ)軟件知識(shí)，對(duì)本學(xué)科的知識(shí)體系的思想、基本原理以及方法進(jìn)行系統(tǒng)的教育。此課程是計(jì)算機(jī)知識(shí)的基礎(chǔ)，在計(jì)算機(jī)知識(shí)體系中處于中心地位。這類課程主要有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、離散數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)導(dǎo)論、面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)、匯編語言程序設(shè)計(jì)以及基礎(chǔ)程序設(shè)計(jì)語言等學(xué)科。這類課程有利于學(xué)生進(jìn)一步的學(xué)習(xí)后續(xù)課程，其理論與實(shí)踐有機(jī)的結(jié)合在一起，有利于基礎(chǔ)知識(shí)的學(xué)習(xí)與掌握。此類課程主要是通過簡單地項(xiàng)目訓(xùn)練，對(duì)學(xué)生進(jìn)行初步的思維模式培養(yǎng)，以便學(xué)生建立初級(jí)的問題分析以及解決能力模式，促進(jìn)學(xué)生實(shí)踐能力的培養(yǎng)。

 

其三，軟件技術(shù)拓展課程。軟件技術(shù)拓展課程主要體現(xiàn)出計(jì)算機(jī)的發(fā)展趨勢(shì)以及相關(guān)學(xué)科之間的關(guān)系，在新形勢(shì)下所產(chǎn)生的新型的技術(shù)、運(yùn)用以及方向等。這類課程主要包括Java對(duì)象體系、網(wǎng)絡(luò)框架、網(wǎng)絡(luò)編程、Win32核心編程、嵌入式系統(tǒng)編程、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編程、Unix/linux系統(tǒng)編程、軟件質(zhì)量控制以及軟件測(cè)試等科目。其主要以現(xiàn)今最先進(jìn)的技術(shù)以及最新的開發(fā)平臺(tái)為研究對(duì)象，在基礎(chǔ)課程上再次提高計(jì)算機(jī)知識(shí)以及能力。這類課程主要培養(yǎng)實(shí)際應(yīng)用型人才，通過實(shí)際訓(xùn)練提高學(xué)生的經(jīng)驗(yàn)以及創(chuàng)新能力。

 

二、建設(shè)計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)課程群的教學(xué)團(tuán)隊(duì)

 

高校的教學(xué)團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)該根據(jù)研究方向、職稱、年齡、學(xué)歷以及學(xué)緣進(jìn)行劃分，形成合理的軟件技術(shù)教學(xué)團(tuán)隊(duì)。每位教師的授課范圍以及研究領(lǐng)域必須在軟件技術(shù)課程的范圍之內(nèi)。教學(xué)團(tuán)隊(duì)要注重培養(yǎng)青年教師，以創(chuàng)新能力以及實(shí)踐能力為培養(yǎng)中心，提高青年教師的專業(yè)素養(yǎng)，配備經(jīng)驗(yàn)豐富的指導(dǎo)教師，培養(yǎng)青年教師在教學(xué)內(nèi)容、方法、手段、課堂設(shè)計(jì)、講述板書以及作業(yè)答疑方面進(jìn)行全面輔導(dǎo)[2]。教學(xué)團(tuán)隊(duì)要培養(yǎng)學(xué)生的軟件開發(fā)能力，在教學(xué)的過程中，教師之間要相互交流、共同研究教學(xué)。教學(xué)團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)具有團(tuán)隊(duì)合作精神，建立以培養(yǎng)高素質(zhì)、實(shí)踐能力以及創(chuàng)新能力強(qiáng)的人才的目標(biāo)。

 

三、改善計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)課程群的教學(xué)方法以及手段

 

(一)教學(xué)方式的改變。在進(jìn)行計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)課程教學(xué)時(shí)，要改變以往的教學(xué)方式，運(yùn)用多元化的方式以及手段進(jìn)行教學(xué)。例如合理采用案例教學(xué)法、參與式教學(xué)法、過程控制法以及任務(wù)目標(biāo)驅(qū)動(dòng)教學(xué)法等。教師在教學(xué)的過程中，要根據(jù)教學(xué)內(nèi)容以及特征，運(yùn)用相適應(yīng)的教學(xué)方法，引導(dǎo)學(xué)生學(xué)習(xí)。例如教師在進(jìn)行軟件編程教學(xué)時(shí)，就可以讓學(xué)生先進(jìn)行編程，如遇不會(huì)或不懂的地方再請(qǐng)教教師，教師在教學(xué)完之后可以布置相關(guān)的作業(yè)，讓學(xué)生進(jìn)行練習(xí)，增強(qiáng)學(xué)生參與教學(xué)，促進(jìn)學(xué)生學(xué)習(xí)效率的提高。軟件技術(shù)課程群也可利用網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行教學(xué)，建立先進(jìn)的信息化教學(xué)模式，增加教學(xué)方式，促進(jìn)學(xué)生主動(dòng)學(xué)習(xí)，提高學(xué)習(xí)效率。

 

(二)課程內(nèi)容的更新。課程內(nèi)容要生動(dòng)、豐富，教師在教學(xué)的時(shí)候，就要對(duì)教學(xué)內(nèi)容加以運(yùn)用，通過不同的方式將教學(xué)內(nèi)容呈現(xiàn)在學(xué)生的面前，例如可采用多媒體教學(xué)，將教學(xué)知識(shí)清楚明了的呈現(xiàn)出來，便于學(xué)生理解與吸收。教師將工作中新研究成果以及新方法可以到教學(xué)內(nèi)容中，擴(kuò)展教學(xué)內(nèi)容以及深化教學(xué)內(nèi)容，從而使得課程內(nèi)容保持最新的狀態(tài)，豐富教學(xué)內(nèi)容，使得教學(xué)內(nèi)容更加貼近計(jì)算機(jī)發(fā)展的趨勢(shì)。

 

(三)培養(yǎng)學(xué)生實(shí)踐、創(chuàng)新能力。在課程的設(shè)計(jì)過程中，要時(shí)刻注意培養(yǎng)學(xué)生的實(shí)踐能力與創(chuàng)新能力。對(duì)學(xué)生進(jìn)行綜合性以及系統(tǒng)性訓(xùn)練，培養(yǎng)學(xué)生綜合運(yùn)用知識(shí)解決問題的能力，在課程設(shè)計(jì)中，要以教師為引導(dǎo)，學(xué)生為主體的模式進(jìn)行教學(xué)，調(diào)動(dòng)學(xué)生參與課程設(shè)計(jì)，提高學(xué)生的動(dòng)手能力。教師應(yīng)在教學(xué)的過程中，訓(xùn)練學(xué)生的實(shí)踐能力以及創(chuàng)新能力。鼓勵(lì)學(xué)生自主開展研究式的學(xué)習(xí)方法，提供專題進(jìn)行自主研究學(xué)習(xí)。

 

四、總結(jié)

 

為了順應(yīng)我國教育體制改革以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需求，高校應(yīng)建立課程群，綜合培養(yǎng)高素質(zhì)型人才。筆者就目前我國企業(yè)人才要求進(jìn)行分析，急需建立計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)課程群，教育工作者要建立相關(guān)的教學(xué)團(tuán)隊(duì)，對(duì)軟件技術(shù)課程體系進(jìn)行分析，改變教學(xué)方法以及教學(xué)手段。促進(jìn)實(shí)踐能力以及創(chuàng)新能力型人才的培養(yǎng)，為我國企業(yè)提供技術(shù)實(shí)用型人才，從而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

 

第6篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就業(yè)方向范文

摘要：根據(jù)我國近年來有關(guān)縣域經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)研究的文獻(xiàn)資料，從縣域經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)的內(nèi)容和評(píng)價(jià)方法兩個(gè)方面來考察對(duì)縣域經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)的研究成果,對(duì)研究給出了簡要的評(píng)價(jià)及展望。

關(guān)鍵詞：縣域經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)； 評(píng)價(jià)指標(biāo)；評(píng)價(jià)方法

中圖分類號(hào)：F2文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1672-3198（2011）05-0086-01

縣域經(jīng)濟(jì)是以縣級(jí)行政區(qū)劃為地理空間， 以縣級(jí)政權(quán)為調(diào)控主體，以市場(chǎng)為導(dǎo)向，優(yōu)化配置資源，具有地域特色和功能完備的區(qū)域經(jīng)濟(jì)?？h域經(jīng)濟(jì)作為涵蓋三農(nóng)、兼容城鄉(xiāng)的區(qū)域經(jīng)濟(jì), 既是促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)繁榮的重要紐帶, 更是實(shí)現(xiàn)城鄉(xiāng)統(tǒng)籌發(fā)展的重要切入點(diǎn)。大力發(fā)展縣域經(jīng)濟(jì), 是黨的十六大做出的一項(xiàng)重大決策, 也是落實(shí)科學(xué)發(fā)展觀、實(shí)現(xiàn)城市和區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展, 全面推進(jìn)小康社會(huì)進(jìn)程的一個(gè)著力點(diǎn)和具體行動(dòng), 更是構(gòu)建和諧社會(huì)的重要內(nèi)容。如何對(duì)縣域經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行進(jìn)行監(jiān)測(cè)和評(píng)價(jià)是縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的一個(gè)急需解決的重大課題。本文試圖從當(dāng)前我國學(xué)者對(duì)縣域經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)內(nèi)容和評(píng)價(jià)方法進(jìn)行總結(jié)評(píng)述，并提出未來研究應(yīng)關(guān)注的諸多問題。

1 縣域經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)的內(nèi)容

對(duì)縣域經(jīng)濟(jì)的評(píng)價(jià)，不同的學(xué)者評(píng)價(jià)的內(nèi)容和重點(diǎn)有所差異。靳貞來（2005）以經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和財(cái)政金融實(shí)力兩個(gè)方面作為核心競爭力指標(biāo)、以基礎(chǔ)條件指標(biāo)和科技、文教事業(yè)發(fā)展水平兩個(gè)方面作為基礎(chǔ)競爭力指標(biāo)，以衛(wèi)生健康狀況指標(biāo)、人民生活水平指標(biāo)、環(huán)保和社會(huì)安全指標(biāo)三個(gè)方面作為輔助競爭力指標(biāo)共3大方面對(duì)縣域經(jīng)濟(jì)綜合競爭力進(jìn)行評(píng)價(jià)。張麗，孫文生（2005）以30個(gè)具體指標(biāo)從綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力、自然優(yōu)勢(shì)與基礎(chǔ)設(shè)施、政府能動(dòng)力、產(chǎn)業(yè)競爭力、企業(yè)競爭力、人才競爭力、經(jīng)濟(jì)活力、社會(huì)保障與生活水平等八個(gè)方面對(duì)縣域經(jīng)濟(jì)競爭力進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。黃啟才（2008）以13個(gè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)對(duì)縣域經(jīng)濟(jì)實(shí)力水平進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，這13項(xiàng)指標(biāo)分別是GDP、人均GDP、GDP增長率、第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重、二三產(chǎn)業(yè)之和占GDP比重、社會(huì)固定資產(chǎn)投資、消費(fèi)品零售總額、農(nóng)民年人均純收入、人均固定資產(chǎn)投資、人均消費(fèi)品零售總額、萬人擁有中學(xué)生數(shù)、非農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力人口占總?cè)丝诒戎亍⒐访芏鹊?。盛明蘭（2008）從經(jīng)濟(jì)實(shí)力、富裕程度、發(fā)展速度三方面選取地區(qū)生產(chǎn)總值、地方財(cái)政收入、城鎮(zhèn)化率、固定資產(chǎn)投資、人均地區(qū)生產(chǎn)總值、農(nóng)民人均純收入、城鎮(zhèn)居民人均工資、人均年末城鄉(xiāng)居民存款余額、人均社會(huì)消費(fèi)品零售額、人均地方財(cái)政收入、最近3年GDP平均增長速度、最近3年居民收入平均增長速度等12項(xiàng)指標(biāo)來評(píng)價(jià)縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。周春蕾、駱建艷（2008）以44項(xiàng)具體指標(biāo)將縣域綜合競爭力評(píng)價(jià)體系分為綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力競爭力、產(chǎn)業(yè)競爭力、企業(yè)競爭力、人力資源與科技教育投入、農(nóng)村與農(nóng)戶競爭力、發(fā)展競爭力等6大競爭因素。楊香合,岳坤（2009）設(shè)置25個(gè)具體指標(biāo)從綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力、自然優(yōu)勢(shì)與基礎(chǔ)設(shè)施、產(chǎn)業(yè)競爭力、企業(yè)競爭力、農(nóng)村與農(nóng)業(yè)競爭力、人力資本競爭力、社會(huì)保障與居民生活水平等七大方面對(duì)縣域經(jīng)濟(jì)競爭力進(jìn)行評(píng)價(jià)。張春光（2009）以人均GDP、人均財(cái)政收入、服務(wù)業(yè)增加值比重、服務(wù)業(yè)就業(yè)比重、研究與試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)支出占GDP比重、城鎮(zhèn)化率6項(xiàng)指標(biāo)反映經(jīng)濟(jì)增長與經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，以國民平均受教育年限、城鎮(zhèn)基本養(yǎng)老保險(xiǎn)覆蓋人數(shù)、新型農(nóng)村合作醫(yī)療覆蓋率、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移率、城鎮(zhèn)登記失業(yè)率、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、農(nóng)村居民人均純收入、貧富差距（基尼系數(shù)）、恩格爾系數(shù)、刑事案件立案率10項(xiàng)指標(biāo)反映公共服務(wù)與人民生活，人口自然增長率、單位GDP能源消耗降低、單位工業(yè)增加值用水量降低、農(nóng)業(yè)灌溉用水有效利用系數(shù)、工業(yè)固體廢物綜合利用率、耕地保有量、主要污染物排放總量減少、森林（綠地）覆蓋率、農(nóng)村安全飲用水人口占農(nóng)村人口比重9項(xiàng)指標(biāo)描述人口、資源、環(huán)境狀況，來對(duì)縣域經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。劉潔等（2010）以29個(gè)具體指標(biāo)分11個(gè)方面對(duì)縣域經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展從經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、資源與環(huán)境三大子系統(tǒng)進(jìn)行定量評(píng)價(jià)。曾智（2010）從經(jīng)濟(jì)發(fā)展的數(shù)量、質(zhì)量、結(jié)構(gòu)和市場(chǎng)化程度等4個(gè)方面來選取經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)，從社會(huì)結(jié)構(gòu)、人口素質(zhì)、生活質(zhì)量和社會(huì)秩序等4個(gè)方面來構(gòu)建社會(huì)發(fā)展指標(biāo)，從污水處理率、固體廢棄物處置率、人均綠地面積、環(huán)保投資占GDP比重、大氣污染指數(shù)、清潔能源占農(nóng)村能源的百分率作為生態(tài)環(huán)境發(fā)展指標(biāo)三方面來評(píng)價(jià)縣域經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展水平。向東進(jìn)等（2010）從基本經(jīng)濟(jì)狀況，產(chǎn)業(yè)競爭力與發(fā)展速度、政府能動(dòng)力與發(fā)展后勁、人民生活水平四個(gè)方面共20個(gè)指標(biāo)對(duì)縣域經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展進(jìn)行評(píng)價(jià)。

通過以上文獻(xiàn)分析，發(fā)現(xiàn)我國對(duì)縣域經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)的研究起步較晚，才最近五六年的時(shí)間，說明這是一個(gè)新型的研究領(lǐng)域，還有待進(jìn)一步加強(qiáng)和提高。對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)的研究從側(cè)重關(guān)注經(jīng)濟(jì)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)實(shí)力兩方面向以發(fā)展壯大為主，兼顧人、社會(huì)和環(huán)境的和諧發(fā)展，在評(píng)價(jià)內(nèi)容上取得了突破。當(dāng)前對(duì)縣域經(jīng)濟(jì)的評(píng)價(jià)還應(yīng)該結(jié)合當(dāng)今全球所面臨的問題――氣候異常變化這一主題，從每個(gè)基層的經(jīng)濟(jì)實(shí)體做起，考慮將經(jīng)濟(jì)的低碳發(fā)展作為一項(xiàng)評(píng)價(jià)內(nèi)容，以實(shí)現(xiàn)人與自然和社會(huì)的持續(xù)和諧發(fā)展。

2 縣域經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)的方法

對(duì)縣域經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)方法的研究也是各有說法。姜新旺、賀正楚（2005）根據(jù)物元模型、可拓?cái)?shù)學(xué)方法與關(guān)聯(lián)函數(shù)理論，建立了縣域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合評(píng)價(jià)的物元模型。通過計(jì)算其綜合關(guān)聯(lián)度，將多指標(biāo)的評(píng)價(jià)歸結(jié)為單目標(biāo)決策，給出定量的數(shù)值評(píng)定結(jié)果，利用綜合關(guān)聯(lián)度進(jìn)行綜合定量分析，衡量縣域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顟B(tài)。靳貞來（2005）利用因子分析建立縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平綜合評(píng)價(jià)的因子模型，然后將得到的因子得分值對(duì)縣域經(jīng)濟(jì)采用歐氏距離和Ward方法進(jìn)行系統(tǒng)聚類分析，對(duì)縣域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平情況進(jìn)行客觀的綜合評(píng)價(jià)、排位和分類。張麗，孫文生（2005）對(duì)綜合評(píng)價(jià)所需要的指標(biāo)用一種綜合評(píng)價(jià)方法即秩和比法，進(jìn)行排序評(píng)價(jià)，再用快速聚類法對(duì)其進(jìn)行聚類分析，以評(píng)價(jià)縣域經(jīng)濟(jì)的競爭力。陳?。?007）采用Shift一Share方法（SSM）即偏離一份額方法，以高層次區(qū)域的經(jīng)濟(jì)作為參照系，把區(qū)域某一時(shí)期的經(jīng)濟(jì)變動(dòng)量分解為份額分量、結(jié)構(gòu)偏離分量與競爭力偏離分量，然后對(duì)這幾個(gè)分量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，通過與高層次產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)量的對(duì)比，分析出區(qū)域內(nèi)某產(chǎn)業(yè)的綜合實(shí)力評(píng)價(jià)。楊波（2008）運(yùn)用主成分分析的方法對(duì)自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)（SOM）的輸入變量進(jìn)行預(yù)處理，建立SOM人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并運(yùn)用該模型對(duì)縣（市）的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行了聚類對(duì)比實(shí)驗(yàn)，以評(píng)價(jià)縣域經(jīng)濟(jì)差異。盛明蘭（2008）選用多個(gè)指標(biāo)構(gòu)造評(píng)價(jià)矩陣，進(jìn)行規(guī)范化處理后計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣，通過多層次灰色模型對(duì)反映具體縣市縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的若干指標(biāo)計(jì)算關(guān)聯(lián)度，根據(jù)關(guān)聯(lián)度大小進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)與排名。黃啟才（2008）將基于面板數(shù)據(jù)的二次加權(quán)動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)方法引入縣域經(jīng)濟(jì)實(shí)力評(píng)價(jià)研究之中,以具體縣市為實(shí)證分析對(duì)象,根據(jù)有關(guān)數(shù)據(jù)計(jì)算得到相關(guān)指標(biāo)值,然后根據(jù)綜合評(píng)價(jià)模型和權(quán)重確定公式,通過數(shù)據(jù)處理和統(tǒng)計(jì)分析軟件,算出縣域經(jīng)濟(jì)實(shí)力的綜合評(píng)價(jià)值,得到綜合評(píng)價(jià)值之后,通過平移和放大,再轉(zhuǎn)化為綜合得分，對(duì)經(jīng)濟(jì)實(shí)力水平進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。龔承剛，李妍（2010）利用變異系數(shù)來評(píng)價(jià)某指標(biāo)對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象的影響程度，如果該指標(biāo)的變異系數(shù)越大，代表在運(yùn)用中其所提供的信息量越多，相應(yīng)地，其權(quán)重也就越大。通過采取變異系數(shù)法對(duì)反映社會(huì)經(jīng)濟(jì)各項(xiàng)指標(biāo)賦權(quán)，并應(yīng)用優(yōu)化的TOPSIS評(píng)價(jià)法對(duì)其縣域經(jīng)濟(jì)綜合實(shí)力進(jìn)行評(píng)價(jià)分析?？琢顝?qiáng)、王光玲（2006），馮一平等（2010）采用因子分析法來構(gòu)建縣域經(jīng)濟(jì)競爭力評(píng)價(jià)模型。首先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行逆指標(biāo)化和標(biāo)準(zhǔn)化處理，求出相關(guān)系數(shù)矩陣R，其次計(jì)算R的特征根和累積貢獻(xiàn)率，確定因子并計(jì)算因子得分，最后對(duì)各縣（市）綜合得分進(jìn)行排序，確定各縣競爭力的次序。李懷建（2010）在選擇有關(guān)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的基礎(chǔ)上構(gòu)建縣域經(jīng)濟(jì)競爭力的評(píng)價(jià)模型，通過采用主成分分析的方法，對(duì)縣域經(jīng)濟(jì)競爭力進(jìn)行實(shí)證分析，按其得分進(jìn)行排序，反映縣域經(jīng)濟(jì)競爭力狀況。

通過以上分析發(fā)現(xiàn)在評(píng)價(jià)方法上，既有利用物元模型，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，也有常用的統(tǒng)計(jì)分析與評(píng)價(jià)方法，當(dāng)然各種評(píng)價(jià)方法各有優(yōu)勢(shì)，不管哪種方法前提是占有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)才能保證評(píng)價(jià)結(jié)果的可用性。因此考慮縣域經(jīng)濟(jì)的實(shí)際情況，本文認(rèn)為盡可能選擇常規(guī)方法，一是考慮數(shù)據(jù)的可獲得性，二是考慮針對(duì)特定主體的可操作性。同時(shí)在對(duì)縣域經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)時(shí)多數(shù)是偏重于事后的評(píng)價(jià)，很少考慮到事中的監(jiān)控，這也是在評(píng)價(jià)方法研究中需要考慮的一個(gè)問題。

參考文獻(xiàn)

［1］姜新旺，賀正楚.可拓法評(píng)價(jià)縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的可行性研究［J］.經(jīng)濟(jì)學(xué)家, 2005，（5）.

［2］張麗，孫文生.河北省縣域經(jīng)濟(jì)競爭力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系與評(píng)價(jià)方法研究［J］.統(tǒng)計(jì)與決策， 2005，（11）.

第7篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就業(yè)方向范文

關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)+；智慧快遞；影響要素；應(yīng)對(duì)措施

當(dāng)前，互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)下的快遞業(yè)逐漸成為拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)布局、發(fā)展就業(yè)創(chuàng)業(yè)的新動(dòng)力。據(jù)調(diào)查，快遞業(yè)在我國2015年發(fā)展指數(shù)約為386，相較于2014年提高36%以上。自2010年發(fā)展指數(shù)持續(xù)5年走高，均超過31%。國家扶植和市場(chǎng)利好吸引下，快遞業(yè)開始出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)布局不合理，價(jià)格非理性競爭，管理粗放，服務(wù)創(chuàng)新不足等發(fā)展期后遺癥，導(dǎo)致丟包、爆倉、加盟商與總部沖突頻頻出現(xiàn)。在國家郵政局申訴情況通告中顯示，2015年全年共受理約28萬件快遞用戶有效申訴，同比增長17.9%，挽回快遞用戶損失約3320萬元。為了高速成長的快遞業(yè)健康發(fā)展，實(shí)現(xiàn)二次飛躍，快遞產(chǎn)業(yè)升級(jí)與創(chuàng)新應(yīng)加快提到議事日程中來。

1 “互聯(lián)網(wǎng)+快遞”背景下智慧快遞的提出

2015年10月國務(wù)院印發(fā)了《關(guān)于促進(jìn)快遞業(yè)發(fā)展的若干意見》，文中指出“互聯(lián)網(wǎng)+”快遞是快遞業(yè)未來發(fā)展方向，是全民創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的新途徑之一，也是快遞業(yè)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)優(yōu)化和升級(jí)的重要手段?；ヂ?lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶動(dòng)了快遞業(yè)的高速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)需要依賴快遞業(yè)實(shí)現(xiàn)虛擬向現(xiàn)實(shí)的過度，二者關(guān)系相輔相成，相互依賴。隨著web2.0向web3.0時(shí)代過渡，互聯(lián)網(wǎng)與快遞二者關(guān)系在深度和廣度方面將進(jìn)一步加強(qiáng)，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷普及將為快遞行業(yè)發(fā)展帶來重要契機(jī)?！盎ヂ?lián)網(wǎng)+快遞”，借助大數(shù)據(jù)挖掘、云計(jì)算、移動(dòng)終端互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，創(chuàng)新快遞業(yè)經(jīng)營管理模式，加速快遞的提質(zhì)增效，優(yōu)化經(jīng)營網(wǎng)絡(luò)和產(chǎn)業(yè)布局，擴(kuò)大服務(wù)對(duì)象的受益面，更好地為我國社會(huì)與經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展積蓄力量。

智慧是發(fā)現(xiàn)和感知萬事萬物，規(guī)整和創(chuàng)新萬事萬物的能力。作者認(rèn)為，智慧快遞是利用自動(dòng)化、智能化、信息化和網(wǎng)絡(luò)化技術(shù)，使快遞系統(tǒng)具有自行感知和規(guī)整快遞事物的能力。智慧快遞形成離不開感知、識(shí)別、傳遞、分析、決策等過程。在智慧快遞范疇里，感知和識(shí)別過程要借助傳感器、l形碼標(biāo)簽及終端、射頻標(biāo)簽及終端、視頻音頻采集器等設(shè)備，替代人的觸覺、聽覺、視覺，快速、準(zhǔn)確識(shí)別和采集數(shù)據(jù)，形成以需求為導(dǎo)向的大數(shù)據(jù)平臺(tái)。傳遞過程中，移動(dòng)終端互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)共同搭建了快遞世界信息傳遞的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”。最后，由云計(jì)算和大數(shù)據(jù)挖掘?qū)崿F(xiàn)了快遞領(lǐng)域決策過程中的計(jì)算、分析和決策。

智慧快遞將“互聯(lián)網(wǎng)+快遞”的內(nèi)涵和外延進(jìn)一步深化和拓展，將現(xiàn)在“人找包裹”轉(zhuǎn)變成的“包裹找人”。智慧快遞不僅僅涉及快遞企業(yè)如何利用互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)信息技術(shù)，進(jìn)行內(nèi)涵式發(fā)展，實(shí)現(xiàn)快遞企業(yè)提質(zhì)增效，還涉及跨企業(yè)、跨區(qū)域、跨平臺(tái)、全覆蓋的快遞信息流的自動(dòng)智能化、可控可視化、共享資產(chǎn)化發(fā)展，從而刺激內(nèi)需，促進(jìn)全社會(huì)資源優(yōu)化分配、產(chǎn)業(yè)合理布局及生產(chǎn)力提高，創(chuàng)造出社會(huì)新價(jià)值新財(cái)富的。

2 智慧快遞的必要性分析

快遞業(yè)的健康發(fā)展對(duì)我國有很多現(xiàn)實(shí)的意義，快遞業(yè)的發(fā)展促進(jìn)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)，惠及民生工程，拉動(dòng)市場(chǎng)需求，保障經(jīng)濟(jì)穩(wěn)增。然而，2015國家郵政局調(diào)查結(jié)果表明，收派件服務(wù)、包裹延誤和丟失短少問題嚴(yán)重，投訴率居高不下，三項(xiàng)合計(jì)占總投訴比例約為75%。快遞管理粗放、運(yùn)營成本偏高、設(shè)施設(shè)備落后、人員素質(zhì)參差不齊、跨國經(jīng)營能力不強(qiáng)等現(xiàn)象現(xiàn)在依舊存在，以現(xiàn)在既有的方式都已經(jīng)力有未逮。

如何讓快遞業(yè)提高服務(wù)品質(zhì)，做大做強(qiáng)，順利實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)，以應(yīng)對(duì)快遞業(yè)全球化的競爭，發(fā)展智慧物流是一個(gè)有效途徑。在快遞企業(yè)經(jīng)營管理和成本控制問題方面，信息技術(shù)的全面應(yīng)用，可以將經(jīng)營管理和成本可視化、透明化，再通過云計(jì)算，數(shù)據(jù)挖掘和人工智能等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)物的可感知、可辨別、可分析，可決策；其次，快遞目前存在一些盲區(qū)，我國的邊遠(yuǎn)地區(qū)和農(nóng)村快遞延伸不到，國際快遞領(lǐng)域存在很多難題，智慧快遞發(fā)展有利于農(nóng)村快遞和全球快遞的快速布局，破除難題，為拓展我國企業(yè)內(nèi)需和外需市場(chǎng)的提供條件；再次，我國快遞業(yè)服務(wù)同質(zhì)化明顯，價(jià)格競爭激烈，競爭層次不高，快遞突破當(dāng)前困局，實(shí)現(xiàn)差異化發(fā)展，打造難以復(fù)制的核心競爭力，快遞智慧化發(fā)展是一個(gè)著力點(diǎn)；最后，快遞智慧化發(fā)展，可以促進(jìn)政府出臺(tái)和完善相關(guān)法律法規(guī)、國家標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)規(guī)范，讓電子商務(wù)健康發(fā)展，讓快遞企業(yè)向綜合、全覆蓋快遞方向發(fā)展。

3 智慧快遞發(fā)展要素研究

發(fā)展智慧化快遞，首要是緊抓投入要素的發(fā)展。快遞系統(tǒng)投入要素一般為人、資金、物、設(shè)施設(shè)備、信息、技術(shù)等。智慧化物流必須緊緊圍繞這些要素展開設(shè)計(jì)，缺少這些要素發(fā)展，智慧快遞的發(fā)展便成無源之水、無本之木。

3.1 人的要素

人的要素是快遞系統(tǒng)最基本要素。提高快遞參與者的素質(zhì)，是建立一個(gè)科學(xué)、高效的快遞系統(tǒng)的基礎(chǔ)。通常，快遞人的要素包含快遞企業(yè)中作業(yè)和管理人員，而智慧快遞要將人的內(nèi)含向橫向縱向延伸，投件方、收件方、信息與支付平臺(tái)方、銀行方、保險(xiǎn)方等參與方都應(yīng)包含在內(nèi)。各方登陸統(tǒng)一的信息平臺(tái)，采集快遞物流的方方面面數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和數(shù)據(jù)模型，智能分析和決策，優(yōu)化收件和派件環(huán)節(jié)，保障快件包裹的安全無誤，完善服務(wù)產(chǎn)品線。以移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、手機(jī)應(yīng)用軟件、GPS等技術(shù)，將快遞參與方緊密互聯(lián)互通，對(duì)人的行為和包裹狀態(tài)進(jìn)行信息化描述，砍掉原地等待等多余環(huán)節(jié)，甚至參考網(wǎng)絡(luò)專車服務(wù)形式，讓投件或收件人主動(dòng)參與最后一公里物流，承擔(dān)一定的收件和派件工作。智慧快遞將引導(dǎo)更多人主動(dòng)參與，為人們提供新的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)就業(yè)機(jī)會(huì)

3.2 資金要素

物的流動(dòng)伴隨著資金的運(yùn)動(dòng)過程，快遞公司通過提供的空間、時(shí)間和形質(zhì)效用來換得資金，用于企業(yè)持續(xù)發(fā)展和建設(shè)。當(dāng)前加速資金回流，保障資金安全，優(yōu)化資金配置，成為快遞公司關(guān)注重點(diǎn)。解決上述問題需要快遞公司在費(fèi)用結(jié)算業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新和轉(zhuǎn)型。智慧化快遞結(jié)算系統(tǒng)，采集和分析快遞用戶消費(fèi)行為習(xí)慣或規(guī)律，構(gòu)建方便快捷的渠道，全天候全方位提供個(gè)性化的服務(wù)。將企業(yè)管理信息系統(tǒng)、第三方支付平臺(tái)、銀行與保險(xiǎn)信息平臺(tái)與手持POS機(jī)、手機(jī)、小區(qū)智能快遞柜等設(shè)備互聯(lián)互通，加強(qiáng)企業(yè)資金流可控性、可預(yù)測(cè)性和可視化，捕捉市場(chǎng)細(xì)微變化，通過智能分析和判斷提升財(cái)務(wù)決策能力和資金抗風(fēng)險(xiǎn)能力。

3.3 物的要素

物的要素在快遞系統(tǒng)中指各類包裹快件。作為勞動(dòng)對(duì)象，包裹和快件需要公司實(shí)時(shí)掌握其所處的狀態(tài)信息和物流信息。圍繞包裹智能化跟蹤和調(diào)度，基于RFID、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，企業(yè)可以嘗試開發(fā)包裹GIS系統(tǒng)。在電子地圖上用不同顏色的線表示線路的繁忙程度，直觀地展示各快遞節(jié)點(diǎn)收發(fā)貨實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)， 通過線路擁堵調(diào)度來減少爆倉和設(shè)施。運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析工具，公司實(shí)時(shí)掌握妥收率、在途率、妥投率等數(shù)據(jù)，事前、事中、事后反饋異常包裹。對(duì)于未來的用戶而言，希望全程了解包裹位置狀態(tài)信息同時(shí)，還想了解途中快件的溫度、濕度、顛簸次數(shù)等更多信息，將測(cè)量溫度、濕度和傾斜度指示標(biāo)簽、RFID電子標(biāo)簽、互聯(lián)網(wǎng)GPS整合起來，讓RFID電子標(biāo)簽成為快遞過程的記錄者和監(jiān)督者，以便于追溯追償。對(duì)于快遞企業(yè)而言，透明、全面的包裹在途信息，可以預(yù)防丟包、盜包、貨損貨傷，快速追溯責(zé)任，對(duì)人員更好地進(jìn)行績效考評(píng)，有利于科學(xué)化管理和服務(wù)。

3.4 設(shè)施設(shè)備

快遞設(shè)施設(shè)備屬于勞動(dòng)資料，其中，設(shè)施包括節(jié)點(diǎn)和線路，快遞節(jié)點(diǎn)是指連鎖營業(yè)網(wǎng)點(diǎn)、配送中心、分撥中心、物流中心等，線路有鐵路、公路、水路、航路?？爝f設(shè)備主要包括信息采集與打印設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、信息處理終端、自動(dòng)化分揀設(shè)備、裝卸搬運(yùn)設(shè)備、包裝設(shè)備、運(yùn)輸車輛、存儲(chǔ)設(shè)備、派件設(shè)備、工具、周轉(zhuǎn)材料等?！爸腔邸痹O(shè)施設(shè)備就是將設(shè)備這種死物轉(zhuǎn)變?yōu)榛钗?，讓設(shè)施設(shè)備擁有一定的智慧，其標(biāo)志是少人化甚至無人化。智慧化物流設(shè)施設(shè)備應(yīng)具備數(shù)據(jù)感知、數(shù)據(jù)互聯(lián)、規(guī)律發(fā)現(xiàn)、行為決策和自動(dòng)執(zhí)行等能力。目前，國內(nèi)有多家企業(yè)建立實(shí)驗(yàn)室研發(fā)快遞智慧化O備，將分揀機(jī)器人、配送機(jī)器人、無人機(jī)、無人駕駛車輛、智能快遞柜等設(shè)備應(yīng)用于智慧物流設(shè)施、智慧交通、智慧社區(qū)、智慧城市等領(lǐng)域，未來會(huì)出現(xiàn)快遞節(jié)點(diǎn)和線路的無人化作業(yè)，從而大幅減少快遞作業(yè)時(shí)間和成本，提高派件收件效率，提高包裹的安全性，為破解農(nóng)村最后一公里難題提供新思路，為客戶帶來了便捷、高品質(zhì)的快遞體驗(yàn)。

3.5 信息與技術(shù)

如果設(shè)施設(shè)備是快遞的軀體，信息與技術(shù)則是這具軀體的靈魂。智慧快遞的發(fā)展離不開信息與技術(shù)的發(fā)展。目前我國信息技術(shù)得到了快速提高，為智慧快遞實(shí)施提供了可能。智慧快遞的信息技術(shù)來源于四個(gè)方面：（1）信息自動(dòng)識(shí)別與采集，包括RFID射頻識(shí)別技術(shù)、位移、壓力、速度、溫度及氣敏傳感技術(shù)等；（2）信息傳遞，包括互聯(lián)網(wǎng)、4G移動(dòng)通訊技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)、EDI電子數(shù)據(jù)交換等；（3）信息存儲(chǔ)，包括云存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)等；（4）信息加工和應(yīng)用，包括計(jì)算機(jī)技術(shù)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、管理模型、人工智能、GPS和GIS技術(shù)等。

上述研究表明，人、資金、物、設(shè)施設(shè)備、信息、技術(shù)等要素相互依存，是不可分割的有機(jī)整體。發(fā)展智慧物流必須著眼于這些要素，正確、合理的配置和作用智慧快遞發(fā)展要素，將要素間協(xié)調(diào)發(fā)展，是提高物流效率，創(chuàng)造優(yōu)質(zhì)服務(wù)的根本途徑，也是智慧快遞得以實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵。

4 發(fā)展智慧快遞面臨的挑戰(zhàn)

在“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下，智慧快遞面臨哪些挑戰(zhàn)？作者認(rèn)為，主要面臨三個(gè)方面，首先是技術(shù)問題，新技術(shù)在快遞物流的應(yīng)用正以點(diǎn)帶面快速發(fā)展，但是有些技術(shù)商業(yè)化進(jìn)程較慢或應(yīng)用成本太高，制約了快遞技術(shù)的升級(jí)，如RFID技術(shù)，在短時(shí)間內(nèi)依然無法取代條形碼；其次是信息共享問題，智慧快遞高效運(yùn)作有賴于多方協(xié)同、信息共享。快遞企業(yè)間包裹信息共享平臺(tái)由于競爭關(guān)系很難達(dá)成。雖然有菜鳥裹裹在做類似的事情，但主要服務(wù)員在淘寶或天貓購物的消費(fèi)群體。另外在快遞公司信息完整度、銀行配合度方面問題較多。而智慧快遞，將快遞、賣方、買方、支付平臺(tái)、銀行、保險(xiǎn)等各方打開信息壁壘，破除信息孤島，實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)信息管理；再次是政策問題，國家非常重視快遞業(yè)的發(fā)展，出臺(tái)了一些政策，但是政策缺失或落實(shí)不到位，影響了各種商業(yè)模式的創(chuàng)新?？爝f公司按照現(xiàn)行的‘一照一址’將增加快遞公司運(yùn)營成本，如實(shí)行‘一照多址’將更有利于快遞規(guī)模化發(fā)展和技術(shù)創(chuàng)新；最后是信息安全問題，智慧快遞讓人感到更便利的同時(shí)，往往個(gè)人信息面臨泄露的風(fēng)險(xiǎn)。

發(fā)展快遞業(yè)這一新的業(yè)態(tài)，是促消費(fèi)惠民生的工程，而快遞的智慧化讓邊這一新業(yè)態(tài)插上了雙翅?？爝f業(yè)應(yīng)全面推進(jìn)“智慧+快遞”，加強(qiáng)與電商和制造企業(yè)深度合作，促進(jìn)線上線下、工廠到消費(fèi)者的互動(dòng)創(chuàng)新，發(fā)展智慧終端、機(jī)器人、智能化分揀、無人機(jī)等技術(shù)，與其他新業(yè)態(tài)同發(fā)展共進(jìn)步，一并為我國經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)增長做出新貢獻(xiàn)。

參考文獻(xiàn)

[1]王嘉琦.基于智能快遞柜模式的網(wǎng)購末端物流應(yīng)用分析[J].物流技術(shù)，2015（9）：58-60.

第8篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就業(yè)方向范文

關(guān)鍵詞：中職機(jī)電專業(yè)；專業(yè)介紹；就業(yè)現(xiàn)狀

一、中職機(jī)電專業(yè)專業(yè)介紹

中職機(jī)電專業(yè)又稱作為機(jī)電一體化，它是指在機(jī)構(gòu)得主功能、動(dòng)力功能、信息處理功能和控制功能上引進(jìn)電子技術(shù)，將機(jī)械裝置與電子化設(shè)計(jì)及軟件結(jié)合起來所構(gòu)成的系統(tǒng)的總稱。其基本特征可概括為：機(jī)電一體化是從系統(tǒng)的觀點(diǎn)出發(fā)，綜合運(yùn)用機(jī)械技術(shù)、微電子技術(shù)、自動(dòng)控制技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、信息技術(shù)、傳感測(cè)控技術(shù)、電力電子技術(shù)、接口技術(shù)、信息變換技術(shù)以及軟件編程技術(shù)等群體技術(shù)，根據(jù)系統(tǒng)功能目標(biāo)和優(yōu)化組織目標(biāo)，合理配置與布局各功能單元，在多功能、高質(zhì)量、高可靠性、低能耗的意義上實(shí)現(xiàn)特定功能價(jià)值，并使整個(gè)系統(tǒng)最優(yōu)化的系統(tǒng)工程技術(shù)。由此而產(chǎn)生的功能系統(tǒng)，則成為一個(gè)機(jī)電一體化系統(tǒng)或機(jī)電一體化產(chǎn)品。

機(jī)電一體化技術(shù)是基于上述群體技術(shù)有機(jī)融合的一種綜合技術(shù)，而不是機(jī)械技術(shù)、微電子技術(shù)以及其它新技術(shù)的簡單組合、拼湊。這是機(jī)電一體化與機(jī)械加電氣所形成的機(jī)械電氣化在概念上的根本區(qū)別。

20世紀(jì)90年代后期，開始了機(jī)電一體化技術(shù)向智能化方向邁進(jìn)的新階段，機(jī)電一體化進(jìn)入深入發(fā)展時(shí)期。一方面，光學(xué)、通信技術(shù)等進(jìn)入了機(jī)電一體化，微細(xì)加工技術(shù)也在機(jī)電一體化中嶄露頭腳，出現(xiàn)了光機(jī)電一體化和微機(jī)電一體化等新分支；另一方面對(duì)機(jī)電一體化系統(tǒng)的建模設(shè)計(jì)、分析和集成方法，機(jī)電一體化的學(xué)科體系和發(fā)展趨勢(shì)都進(jìn)行了深入研究。同時(shí)，由于人工智能技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)及光纖技術(shù)等領(lǐng)域取得的巨大進(jìn)步，為機(jī)電一體化技術(shù)開辟了發(fā)展的廣闊天地。這些研究，將促使機(jī)電一體化進(jìn)一步建立完整的基礎(chǔ)和逐漸形成完整的科學(xué)體系。未來的機(jī)電一體化更加注重產(chǎn)品與人的關(guān)系，機(jī)電一體化的人格化有兩層含義。一層是，機(jī)電一體化產(chǎn)品的最終使用對(duì)象是人，如何賦予機(jī)電一體化產(chǎn)品人的智能、情感、人性顯得越來越重要，特別是對(duì)家用機(jī)器人，其高層境界就是人機(jī)一體化。另一層是模仿生物機(jī)理，研制各種機(jī)電一體化產(chǎn)品。 企業(yè)對(duì)高質(zhì)量產(chǎn)品的追求，使得越來越多的企業(yè)更關(guān)注員工的質(zhì)量，很多機(jī)電企業(yè)用人時(shí)，一方面考察其專業(yè)教育的背景，但更關(guān)注人的社會(huì)能力和非智力素質(zhì)，善于與別人交流，正確的價(jià)值觀、敬業(yè)精神、吃苦精神、紀(jì)律性、責(zé)任心、工作態(tài)度。

二、市場(chǎng)人才需求狀況

（一）全國該專業(yè)人才需求狀況

從全國的方向上看，目前技術(shù)類人才需求呈上升態(tài)勢(shì)，其中機(jī)械制造類的人才需求最為突出。數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)：電力電子、機(jī)械加工、模具設(shè)計(jì)、機(jī)電一體化、數(shù)控機(jī)床操作等技術(shù)人才需求量比去年增加了6%。尤其是汽車專業(yè)的畢業(yè)生對(duì)市場(chǎng)來說是供不應(yīng)求。特別是臨近年關(guān)，許多企業(yè)為追求經(jīng)濟(jì)利潤而擴(kuò)大生產(chǎn)，直接導(dǎo)致了技術(shù)人才的緊缺。從地區(qū)上看，近幾年來華北及沿海地區(qū)對(duì)高等職業(yè)技術(shù)院校的機(jī)電專業(yè)畢業(yè)生供不應(yīng)求，特別是對(duì)機(jī)電一體化和數(shù)控編程及操作人員的大量需求反映了這一趨勢(shì)。

（二）行業(yè)人才需求狀況

機(jī)電專業(yè)歷屆畢業(yè)生大多集中在機(jī)械制造、電子以及與其相關(guān)的各行業(yè)中，因此就目前收集到的資料來分析：在今年這些行業(yè)對(duì)機(jī)電一體化專業(yè)的需求率在急速上升，同時(shí)繼續(xù)對(duì)數(shù)控、模具專業(yè)、汽車專業(yè)繼續(xù)保持較高的需求率，以發(fā)達(dá)地區(qū)為例：數(shù)控高層次復(fù)合型人才目前在企業(yè)中所占比例僅為4.83%。尤其是專業(yè)理論知識(shí)層次較高和具備一定動(dòng)手能力的高級(jí)人才更顯緊缺。近年來模具企業(yè)大量采購數(shù)控設(shè)備，需要大量設(shè)計(jì)、數(shù)控編程及高層次維護(hù)的復(fù)合型人才，華東地區(qū)和華南地區(qū)對(duì)復(fù)合型數(shù)控人才的迫切需求分別占其未來需求量的24.29%和20%。以江、浙為例：今年對(duì)機(jī)電專業(yè)的技術(shù)人員的需求率較之去年增長了5%，特別是對(duì)機(jī)電一體化專業(yè)的用人率提高了8.23%，而個(gè)別企業(yè)在今年加大對(duì)企業(yè)的投資規(guī)模以及部分以機(jī)電類為主的外資企業(yè)的介入在一定程度上也是刺激了整個(gè)行業(yè)的發(fā)展。究其原因是隨著信息技術(shù)飛速發(fā)展，新技術(shù)、新工藝、新設(shè)備不斷產(chǎn)生發(fā)展機(jī)、電技術(shù)的融合交叉越來越多，以往的學(xué)科體專業(yè)和過細(xì)的專業(yè)教學(xué)已滿足不了現(xiàn)實(shí)的需要。

（三）崗位人才需求狀況

在綜合沿海地區(qū)以及本省的機(jī)電行業(yè)的發(fā)展的信息我們發(fā)現(xiàn)用人單位急需以下崗位人才：機(jī)電產(chǎn)品的制造加工，人員需求增長16.4%；機(jī)電產(chǎn)品的組裝、調(diào)試，人員需求增長12.8%；機(jī)電設(shè)備的操作、維護(hù)，人員需求增長6.4%；機(jī)電產(chǎn)品的銷售、技術(shù)服務(wù)、檢驗(yàn)與管理，人員需求增長5.2%；自動(dòng)化生產(chǎn)線的調(diào)試維護(hù)等，人員需求增長9.3%；生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)工藝技術(shù)人員，人員需求增長5%；數(shù)控機(jī)床的操作、編程、維護(hù)維修人才，人員需求增長11.3%；模具工藝設(shè)計(jì)，人員需求增長15.4%；汽車維修技術(shù)，人員需求增長12.3%；汽車銷售與保險(xiǎn)，人員需求增長8.5%。

上述崗位在原有傳統(tǒng)行業(yè)中融進(jìn)了高新技術(shù)。有些機(jī)電產(chǎn)品和大型生產(chǎn)線應(yīng)用了微機(jī)、軟件、PLC，微電子、激光技術(shù)，并采用各種新型的傳感器來檢測(cè)和控制，其產(chǎn)品的制造手段也不斷更新，如激光加工、數(shù)控加工等等。

三、中職機(jī)電專業(yè)就業(yè)形勢(shì)分析

機(jī)電一體化專業(yè)從事的職業(yè)崗位（群）有機(jī)械設(shè)計(jì)制造、電工電子、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)電一體化控制等方面，機(jī)電產(chǎn)品性能及機(jī)電設(shè)備安裝、調(diào)試、運(yùn)行、檢測(cè)與使用維修方面，機(jī)電一體化產(chǎn)品的設(shè)計(jì)開發(fā)、制造及設(shè)備控制、生產(chǎn)組織管理，可承擔(dān)電子、機(jī)械、信息、及其交叉領(lǐng)域中的相關(guān)技術(shù)工作。穩(wěn)定而熟練的操作工是完成生產(chǎn)任務(wù)的基本保障，而要使產(chǎn)品在生產(chǎn)過程中具有高質(zhì)量，設(shè)備維護(hù)人員又是重要的一方面，具有更熟練的操作技能或更寬的知識(shí)面或有復(fù)合技能的人更會(huì)受到企業(yè)的歡迎。市場(chǎng)調(diào)研發(fā)現(xiàn)機(jī)電一體化專業(yè)是一個(gè)寬口徑專業(yè)，適應(yīng)范圍很廣，學(xué)生在校期間除學(xué)習(xí)各種機(jī)械、電工電子、計(jì)算機(jī)技術(shù)、控制技術(shù)、檢測(cè)傳感等理論知識(shí)外，還將參加各種技能培訓(xùn)和國家職業(yè)資格證書考試，充分體現(xiàn)重視技能培養(yǎng)的特點(diǎn)。學(xué)生畢業(yè)后主要面向珠江三角洲各企業(yè)、公司，從事加工制造業(yè)，家電生產(chǎn)和售后服務(wù)，數(shù)控加工機(jī)床設(shè)備使用維護(hù)，物業(yè)自動(dòng)化管理系統(tǒng)，機(jī)電產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、改造、技術(shù)支持，以及機(jī)電設(shè)備的安裝、調(diào)試、維護(hù)、銷售、經(jīng)營管理等等。

我專業(yè)近幾年的就業(yè)態(tài)勢(shì)良好，就業(yè)率高而且就業(yè)質(zhì)量較高，畢業(yè)生深受用人單位的歡迎和好評(píng)。目前，我專業(yè)已畢業(yè)的學(xué)生，主要在分布在安徽本省以及江浙一代以及深圳、廣州等發(fā)達(dá)城市。他們分別在不同的崗位上努力工作，深受公司領(lǐng)導(dǎo)的好評(píng)。截止目前，我專業(yè)2007屆畢業(yè)生意向就業(yè)率已經(jīng)達(dá)到75%以上，個(gè)別專業(yè)如汽車專業(yè)的就業(yè)率已經(jīng)超過87%。根據(jù)以上所掌握的情況結(jié)合我專業(yè)學(xué)生的基本素質(zhì)，我專業(yè)學(xué)生無論在基礎(chǔ)課程的學(xué)習(xí)上還是課程以外的實(shí)習(xí)上都具備了滿足人才市場(chǎng)基本需求的能力。比如：以單純機(jī)械類專業(yè)為主的數(shù)控專業(yè)，從目前的情況來看，市場(chǎng)對(duì)數(shù)控加工人才需求主要集中在四大方面：經(jīng)濟(jì)效益較好的軍工企業(yè)、國家重大裝備制造企業(yè)、沿海模具制造企業(yè)和汽車零部件制造企業(yè)、大量個(gè)體、私營和合資企業(yè)、外資企業(yè)工廠類人員、機(jī)械類人員，分別占崗位總數(shù)的14%、10%。大專以上（含大專）學(xué)歷的占需求量的69%。因此我專業(yè)把學(xué)生的的能力培養(yǎng)放在第一位，使機(jī)類專業(yè)的學(xué)生既能進(jìn)行程序設(shè)計(jì)又能精確加工、準(zhǔn)確操作，再經(jīng)過半年的實(shí)習(xí)，接觸到先進(jìn)的設(shè)備，使學(xué)生能力得到全面的提升，更適合大多企業(yè)的發(fā)展要求，為學(xué)生就業(yè)奠定良好基礎(chǔ)。

在以電類為主的專業(yè)中，機(jī)電一體化專業(yè)較之其他專業(yè)在選擇就業(yè)崗位的面積上要更加的廣闊，加上某些崗位人才的奇缺，特別是一些經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)對(duì)機(jī)電一體化專業(yè)的高職畢業(yè)生實(shí)際需求是巨大的，因此在培養(yǎng)這個(gè)專業(yè)學(xué)生的時(shí)候我專業(yè)的側(cè)重點(diǎn)就放在了如何突出機(jī)電一體化專業(yè)作為電氣、自動(dòng)化、機(jī)械制造等專業(yè)的補(bǔ)充與延伸這一優(yōu)勢(shì)上，使這些學(xué)生的能力也從單純的電類知識(shí)擴(kuò)展到了與機(jī)械知識(shí)的共融，能更好地適應(yīng)用人單位的需求。以汽車維修為主的專業(yè)，在社會(huì)當(dāng)中的就業(yè)前景更是一片晴空，加上崗位上需要的綜合素質(zhì)的專業(yè)人才更是短缺，因此我們專業(yè)在對(duì)本專業(yè)學(xué)生培養(yǎng)中，加強(qiáng)學(xué)生的各方面能力的培養(yǎng)，使其能夠適應(yīng)社會(huì)，適應(yīng)崗位的需求。

總之，我專業(yè)各專業(yè)的就業(yè)形勢(shì)都比較樂觀。人才需求量很大，學(xué)校的培養(yǎng)也比較到位。只要學(xué)生能夠擺正心態(tài)，從一線腳踏實(shí)地的做起，發(fā)展空間是很大的。

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第9篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就業(yè)方向范文

【關(guān)鍵詞】自動(dòng)控制；工業(yè)生產(chǎn)；應(yīng)用；分析

經(jīng)歷了三次工業(yè)之后，全球工業(yè)技術(shù)得到了飛速發(fā)展。從相關(guān)部門統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)可知：2015年我國GDP增長率超過6.9%，由于受全球經(jīng)濟(jì)低迷影響嚴(yán)重，我國工業(yè)產(chǎn)值較去年增長6.1%，總利潤約為5.5萬億元，但其經(jīng)濟(jì)總量仍然在三大產(chǎn)業(yè)中牢牢占據(jù)第一位置。雖然在國家政策等扶持下第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展勢(shì)頭迅猛，但第二產(chǎn)業(yè)在支撐國家基礎(chǔ)穩(wěn)固中的作用短期內(nèi)不會(huì)改變。而且積極融入自動(dòng)控制機(jī)技術(shù)已成為提高工業(yè)生產(chǎn)水平的主要途徑。

1自動(dòng)控制技術(shù)的介紹

自動(dòng)控制技術(shù)的本質(zhì)是指在無人參與的情況下利用外加的設(shè)備是生產(chǎn)過程在某幾個(gè)工作狀態(tài)下按照特定程序自動(dòng)運(yùn)行，它是相對(duì)于人工控制概念而言的。自動(dòng)控制技術(shù)可以將人工從復(fù)雜、危險(xiǎn)、勞動(dòng)強(qiáng)度大的工作環(huán)境中解放出來，在提高工作效率的同時(shí)降低企業(yè)用工成本。在第二次世界大戰(zhàn)中，歐美各國為了增加工業(yè)產(chǎn)量大力發(fā)展自動(dòng)化技術(shù)，戰(zhàn)后已經(jīng)形成了較為完整的理論體系，即以傳遞函數(shù)為基礎(chǔ)的經(jīng)典控制理論，主要以單輸入-單輸出為主，具有可靠性強(qiáng)、準(zhǔn)確度高等特點(diǎn)。自動(dòng)化技術(shù)的不斷發(fā)展及在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，已顯示了巨大的經(jīng)濟(jì)效益。美國科學(xué)院的調(diào)查報(bào)告顯示：通過對(duì)10家大型汽車、家電、材料加工等公司的統(tǒng)計(jì)分析，大致估算出應(yīng)用先進(jìn)的自動(dòng)控制技術(shù)可取得如表1的一些顯著效益。

2自動(dòng)控制技術(shù)在當(dāng)前工業(yè)生產(chǎn)中的具體應(yīng)用

自動(dòng)控制技術(shù)的核心是計(jì)算機(jī)技術(shù)，綜合了模糊控制技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、單片機(jī)技術(shù)等。自動(dòng)控制技術(shù)在運(yùn)行中可不受外界環(huán)境影響，因此精確度更容易保證，對(duì)企業(yè)管理也非常有利。當(dāng)前我國人工成本急劇上升，再加上受全球經(jīng)濟(jì)低迷影響，很多代工廠已逐步流水線遷移至東南亞各國，而想要在國內(nèi)繼續(xù)立足必然要進(jìn)行現(xiàn)代化改造，而增強(qiáng)流水線的自動(dòng)化水平成為了重要一項(xiàng)內(nèi)容。下面介紹一下目前自動(dòng)控制技術(shù)在紡織業(yè)、大型器械制造業(yè)、汽車發(fā)動(dòng)機(jī)檢測(cè)等方面的具體應(yīng)用。

2.1自動(dòng)控制技術(shù)在紡織業(yè)中的應(yīng)用

作為勞動(dòng)密集型行業(yè)的典型代表，紡織業(yè)歷來是我國賺取外匯、解決人口就業(yè)的重要產(chǎn)業(yè)之一。在2015年，我國紡織品總產(chǎn)值超過9萬億人民幣，其中出口額將達(dá)到270億美元，占到全球出口總額的60%以上。目前，自動(dòng)控制技術(shù)在紡織機(jī)械中得到了廣泛應(yīng)用，例如在傳統(tǒng)梳棉機(jī)中，加工棉條的質(zhì)量會(huì)因機(jī)器吸入的風(fēng)量和風(fēng)壓不同而受到影響，加入自動(dòng)控制技術(shù)后，可以對(duì)相關(guān)參數(shù)進(jìn)行及時(shí)調(diào)整和優(yōu)化，以此顯著提高梳理質(zhì)量；在傳統(tǒng)工序中，紡織品質(zhì)檢主要由人工完成，因此很多小瑕疵難以被發(fā)現(xiàn)，這就會(huì)影響紡織品的總體質(zhì)量。而通過引入數(shù)字圖像及計(jì)算機(jī)自動(dòng)控制技術(shù)，便可以實(shí)現(xiàn)紡織物的自動(dòng)檢測(cè)，可以自由設(shè)定檢測(cè)精度范圍，其檢測(cè)效率也是人工無法相比的。

2.2自動(dòng)控制技術(shù)在大型器械制造業(yè)中的應(yīng)用

當(dāng)前液壓傳動(dòng)在大型機(jī)械中被廣泛應(yīng)用，這也是我國當(dāng)前的制造業(yè)短板。眾所周知，全球最好的大型機(jī)械制造商多來自于德國，而德國工廠的自動(dòng)化應(yīng)用水平也是全球最高的。例如在液壓傳動(dòng)結(jié)構(gòu)中，我國的自動(dòng)化技術(shù)最多達(dá)到德國的70%，而且在密封性、結(jié)合度等方面還存在差距。通過應(yīng)用計(jì)算機(jī)自動(dòng)控制技術(shù)，液壓傳動(dòng)或其他機(jī)械結(jié)構(gòu)在運(yùn)動(dòng)時(shí)會(huì)根據(jù)載荷的大小進(jìn)行自動(dòng)“變頻”，這樣就能降低能耗，節(jié)約燃料。此外，自動(dòng)控制系統(tǒng)還可以隨時(shí)對(duì)油壓、流量、溫度等參數(shù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，并根據(jù)機(jī)械運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行調(diào)整。計(jì)算機(jī)技術(shù)的引入也對(duì)提高機(jī)床精度有著巨大意義，這也為提高大型器械制造水平創(chuàng)造了條件。

2.3自動(dòng)控制技術(shù)在汽車發(fā)動(dòng)機(jī)檢測(cè)中的應(yīng)用

汽車發(fā)動(dòng)機(jī)是反映本國工業(yè)水平的代表，而積極引入自動(dòng)控制技術(shù)也是必然的選擇。借助傳感器、控制器等組件，可以自動(dòng)完成數(shù)據(jù)的收集和分析，并可以隨時(shí)調(diào)節(jié)測(cè)試參數(shù)。主要工序如下：（1）在安裝前測(cè)試人員對(duì)傳感器、控制器進(jìn)行校對(duì)，保證精確度；（2）將其安設(shè)在固定位置，并通過數(shù)據(jù)線與自動(dòng)控制系統(tǒng)連接；（3）打開發(fā)動(dòng)機(jī)和儀器，之后數(shù)據(jù)就會(huì)被自動(dòng)記錄整理。整個(gè)過程簡單快捷，測(cè)試的自動(dòng)化程度和精度都很高。因而在各大汽車生產(chǎn)企業(yè)中被廣泛采用。自動(dòng)控制技術(shù)是目前推動(dòng)全球工業(yè)向著高精度、低成本、集成化方向發(fā)展的重要因素。不可否認(rèn)，大規(guī)模自動(dòng)控制技術(shù)的應(yīng)用會(huì)導(dǎo)致很多工人下崗，但同時(shí)這項(xiàng)技術(shù)會(huì)對(duì)專業(yè)技術(shù)人員有更多的需求，因此這也在一定程度上激發(fā)了工人的學(xué)習(xí)熱情，從一個(gè)單純的體力工積極向技術(shù)工轉(zhuǎn)變這也對(duì)提高企業(yè)競爭力有著不容忽視的影響。

3結(jié)語

自動(dòng)控制技術(shù)是計(jì)算機(jī)時(shí)展的重要產(chǎn)物，它需要強(qiáng)大的綜合國力和科技能力作為后盾，而這也是我國工業(yè)奮起發(fā)展的目標(biāo)。目前，自動(dòng)控制技術(shù)幾乎遍布于所有制造類企業(yè)中，而大部分相關(guān)硬件、軟件、系統(tǒng)等產(chǎn)自歐美等國。因此，培養(yǎng)和引進(jìn)技術(shù)型人才已經(jīng)成為提高我國工業(yè)生產(chǎn)水平的唯一途徑。

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