1、“.....共计有和种方法的个智能制造业经营绩效的预测模型。最后，将所有建模结果进行汇总与对比，确认的優化效果，并找出适合我国智能制造业经营绩的效预测模型。关键词人工智能人工神经网络智能制造预测模型中图分类号文献标识码文章编号前言随着中国制造和智能制造发展规划的出台，传统制造业向智能制造方向转型成为我国实施制造强国的重要战略。许多的取值范围，再进行函数转换，以确保浓度判定值的可得性。综上所述，本文基于提出以函数结合函数进行浓度判定值转换的优化算法，称为。以下针对浓度判定值转换方法进行完整说明。实证研究研究思路与技术路线本文旨在构建我国智能制造业经营绩效预测模型。首先，收集智能制造产业发展现状政府政策以及相关文献的基础上，发现产业目前面临的重要问题并确立改进的模型在我国智能制造业经营绩效预测上的应用论文原稿较高......”。

2、“.....诸如金融预警模型交通流量预测模型电力负荷预测等等，都有不错的优化表现。然而，虽然在不同领域受到广泛应用，但由于自身演算法设计的限制，导致存在容易产生局部极值与浓度判定值无法为负数的局限。改进的模型在我国智能制造业经营绩效预测上的应用论文原稿。浓度判定值的转换定义浓度判定值为果蝇与原点之间的距离经过倒数转内智能制造行业产值规模将近万亿元，是我国呈现较快增长的产业之。然而，在智能制造业高速发展的情况下，企业的经营绩效如果没有获得有效的评估与预测，企业的成本和经营状况很容易失控，造成经营上的危机。因此，为了确保国内智能制造产业的永续发展，建构套适合中国智能制造产业的经营绩效预测模型是非常值得研究的项课题。人工智能时代的来临使得数据的商业价值在产业界不断地被开发与提升，传统的统计分析方法已绩效预测模型......”。

3、“.....提升国内智能制造产业的发展，达成以中国智造创新强国的实践目标。改进的果蝇优化算法根据前述指出的局限问题，本文以改善的研究思路为出发点，提出种改进的方法。主要通过以下两种方式的改进，解决容易陷入局部极值与浓度判定值无法为负数的问题。方法的完整说明如下。关键词人工智能人工神表为本文建构的和模型预测能力汇总表。由表可知，与相比，模型和模型在指标上均优于模型。进步将模型与模型进行比较后，模型的下降速率大于同时，其建模时间平均值小于模型的平均运行时间。这意味着在种预测模型中，模型的预测精准度最高且效率最好。用的神经网络训练算法之。由于算法中的权重和阈值为影响模型预测能力的关键参数，找出最佳参数组合将有利于模型预测能力的提升。在过去多数文献中被证实能有效提升模型的预测能力，然而，本文在基于改进局限性的基础上......”。

4、“.....以建构出相对于更佳的经营绩效预测模型。本文建构的经营绩效预测模型设定如下神经网络的输入层有个神经元，隐藏业经营绩效评估太原理工大学学报，刘立群，韩俊英，代永强，火久元果蝇优化算法优化性能对比研究计算机技术与发展，本文在基于改进局限性的基础上，提出种新的优化算法中的权重和阈值，以建构出相对于更佳的经营绩效预测模型。本文建构的经营绩效预测模型设定如下神经网络的输入层有个神经元，隐藏层为层且有个神经元，输出层有个神经元同时，的果蝇种群大小设臵为，优化迭代次数为。如前所述，本文采用折交叉验证方法分别建构和种方法的预测模型，最后，分别计完整说明如下。表为本文建构的和模型预测能力汇总表。由表可知，与相比，模型和模型在指标上均优于模型。进步将模型与模型进行比较后，模型的下降速率大于同时......”。

5、“.....这意味着在种预测模型中，模型的预测精准度最改进的模型在我国智能制造业经营绩效预测上的应用论文原稿层为层且有个神经元，输出层有个神经元同时，的果蝇种群大小设臵为，优化迭代次数为。如前所述，本文采用折交叉验证方法分别建构和种方法的预测模型，最后，分别计算汇总种预测模型的组数据的均方根误差标准差和运行时间的平均值，并进行预测性能的比较。改进的模型在我国智能制造业经营绩效预测上的应用论文原稿。，。预测模型建构与比较神经网络具有高度的学习能力，是目前在金融财务领域上较广泛应身演算法设计的限制，导致存在容易产生局部极值与浓度判定值无法为负数的局限。改进的模型在我国智能制造业经营绩效预测上的应用论文原稿。因此，本文在同时考虑上述实际应用与理论背景所面临问题的基础上，提出种改进的果蝇优化算法来改善的局限性......”。

6、“.....确认的有效性另方面，以国内智能制造业为研究对象，实际应用，算汇总种预测模型的组数据的均方根误差标准差和运行时间的平均值，并进行预测性能的比较。最后，本文提出的方法的运行程序简单，易于理解，应用范围更广，可作为后续学者的参考依据，同时也可作未来研究的方向，将进步应用于不同预测模型或不同领域之上。参考文献陆澜清年中国智能制造行业发展现状与市场规模分析潘文超应用果蝇优化算法优化广义回归神经网络进行企高且效率最好。因此，证明本文提出的改进果蝇优化算法是有效的，模型是最適合我国智能制造企业经营绩效的预测模型。预测模型建构与比较神经网络具有高度的学习能力，是目前在金融财务领域上较广泛应用的神经网络训练算法之。由于算法中的权重和阈值为影响模型预测能力的关键参数，找出最佳参数组合将有利于模型预测能力的提升......”。

7、“.....然优化来建构适用于中国智能制造业的经营绩效预测模型，并找出影响智能制造业经营绩效预测的指标体系，提升国内智能制造产业的发展，达成以中国智造创新强国的实践目标。改进的果蝇优化算法根据前述指出的局限问题，本文以改善的研究思路为出发点，提出种改进的方法。主要通过以下两种方式的改进，解决容易陷入局部极值与浓度判定值无法为负数的问题。方法的改进的模型在我国智能制造业经营绩效预测上的应用论文原稿体智能优化算法，而果蝇优化算法是近年来较广泛被讨论的方法之。是由学者潘文超于年根据果蝇飞行觅食的过程设计提出的种群体智能优化算法。与其他群体智能优化算法相比，具有易于理解易于计算全局寻优能力强等优点，应用价值相对较高，现已被应用到许多领域的研究之中，诸如金融预警模型交通流量预测模型电力负荷预测等等......”。

8、“.....然而，虽然在不同领域受到广泛应用，但由于自统制造企业开始扩大对智能制造的投入，积极参与人工智能应用与程序的开发，方面加快了智能制造的研究与实践，另方面也加速了产业的扩张。根据前瞻产业研究院研究报告指出，近年来中国智能制造行业产值每年以超过的比例持续增长，至年为止，国内智能制造行业产值规模将近万亿元，是我国呈现较快增长的产业之。然而，在智能制造业高速发展的情况下，企业的经营绩效如果没有获得有效的评估与预测，企业的成本和经营状况基本研究思路。然后，选取国内上市智能制造业年的数据，并进行相关的数据清理工作同时，为了消除变量间的量纲关系，将取得的数据归化为到之间。再者，为了确认预测精度的稳定性，本文采用折交叉验证方法，将企业分割为独立的份，每次取份企业的年数据作为训练集，其对应企业的年数据作为测试集......”。

9、“.....并采用神经网络中应用最广泛的反向传递建立预测模型，分别以及优化换而得，取值的范围越大，求解问题的能力越好。有鉴于浓度判定值存在非负值的局限性，导致其无法求解包含负值的最佳化问题。由于函数的取值范围为，且适用于非线性模型的求解问题，因此，本文提出以作为浓度判定值的转换函数，有效地解决了浓度判定值只能为非负值的问题，同时扩展搜索空间到。值得提的是，由于函数的定义域为，本文遂先将距离通过函数转换获无法满足企业的需求。此时，有部分学者开始利用自然界或生物界中对于事物判断的些规律或机制，透过数据演算的寻优过程找出最优解，有效提升研究结果的精确性，此类方法称为群体智能优化算法，而果蝇优化算法是近年来较广泛被讨论的方法之。是由学者潘文超于年根据果蝇飞行觅食的过程设计提出的种群体智能优化算法。与其他群体智能优化算法相比......”。