1、“.....如果隐含层的节点数很大的话，就神经网络来说，很可能会发生过度拟合，但如果节点数过小的话，则会加大学习误差。因此，隐含层节点数在本文中是通过网络结果的误差对比选优确定的。线性函数和非线性函数是比较常见的两种激活函数。为了凸显研究效果，本文选取非线性激活函数来进行研究。在非线性函数中，分为对数函数和正切函数两种激活函数。对于正切函数而言，输出数据映射在的区间内。本文的激活函数采用函数，该函数的表达式如下神经网络算法的优化。种比较新颖的进化算法叫做粒子群优化算法，从这算法被提出至今，直深受好评，应用范围非常广泛。将粒子群算法与遗传算法相比较，粒子群算法具有简便运算的优势，而遗传算法则需要浪费很多时间在交叉和变异上，因此粒子群算法在时间和效率上都占优势，能够找到最合适的解法。同时易操作和易理解也是粒子群算法的大优势。在面临优化非线性以及网络泛化能力的增强时......”。

2、“.....因此利用它来对网络实现优化学习算法，网络的泛化能力也能得到十分显著的提高。高新技术企业创新资金生态化控制模式的设计创新资金生态化控制模式创新资金生态化控制模式包含了生态特性协同进化性动态平衡性及资金循环性。在该生态系统中，首先要明确企业的生态位，从而制定出相应的战略，将动态平衡的理念运用到创新活动中，尤其是在编制预算时，需要随着时间的推移不断调节。通过运用循环理念，使创新资金实现良性循环，并加入评价机制，以逐渐改善进步。创新资金生态化控制模式的关键环节，创新活动的顺利进行可以反映出预算的作用，能够由此提升资金使用效率。在编制预算时，资金的供需情况也需纳入考虑，以提高资金利用率，避免资金浪费。在编制投入创新的资金预算时，需要并考虑时间与数量，本文还加入了空间维度，从方面出发制定预算......”。

3、“.....成为相互协作的关系。这者在具体的创新活动中的体现如图所示。动态平衡特性是在动态调节中形成的种平衡状态，生态系统自身处于动态平衡中。企业的风险抗压能力与稳定性具有正相关关系，在具有创新资金生态系统的企业中同样适用。企业可以利用内部调节规避外部风险所造成的改变。图体现的是动态稳定，作用主要由投融资的平衡来体现。资金循环特性体现为资金循环，在创新资金生态系统中相互作用，使资金也能够在其中得以循环。创新资金经过创新活动投入市场，将获取的收益继续投入到下个创新活动中，持续循环。创新资金生态化控制的作用机理预算是对创新资金实现生态化控制的基础，控制能力因资金的动态平衡而提高，所以创新资金生态化控制是重要前提。各控制要素在创新资金生态化系统中相互作用，实现动态平衡状态，可以使企业的控制能力迅速得到提高。对于高新技术企业而言......”。

4、“.....体现了企业能否对资金实现有效控制。公式为税后净营业利润资产总额加权平均资本成本。是指投入市场化销售后，企业获得的营业收入与利润之间的比值。这指标数值越高，体现出企业获得的利润越多，而高利润又反映出企业对创新资金的控制十分有效。公式为新产品销售利润。经费投入强度。体现的是企业对于研究开发的投入，体现了企业对于研发的重视程度，该指标数值越高，说明企业越重视研发能力，能够得到发展。公式为投入强度本期研究开发经费本期销售收入总额。动态平衡特性是在动态调节中形成的种平衡状态，生态系统自身处于动态平衡中。企业的风险抗压能力与稳定性具有正相关关系，在具有创新资金生态系统的企业中同样适用。企业可以利用内部调节规避外部风险所造成的改变。图体现的是动态稳定，作用主要由投融资的平衡来体现......”。

5、“.....在创新资金生态系统中相互作用，使资金也能够在其中得以循环。创新资金经过创新活动投入市场，将获取的收益继续投入到下个创新活动中，持续循环。创新资金生态化控制的作用机理预算是对创新资金实现生态化控制的基础，控制能力因资金的动态平衡而提高，所以创新资金生态化控制是重要前提。各控制要素在创新资金生态化系统中相互作用，实现动态平衡状态，可以使企业的控制能力迅速得到提高。对于高新技术企业而言，建立由政策环境金融环境以及科技环境有机结合的创新资金生态系统十分必要。生态视角下企业创新资金控制模式构建与评价论文原稿。高新技术企业创新资金生态化控制模式的设计创新资金生态化控制模式创新资金生态化控制模式包含了生态特性协同进化性动态平衡性及资金循环性。在该生态系统中，首先要明确企业的生态位，从而制定出相应的战略，将动态平衡的理念运用到创新活动中，尤其是在编制预算时......”。

6、“.....通过运用循环理念，使创新资金实现良性循环，并加入评价机制，以逐渐改善进步。创新资金生态化控制模式的关键环节，创新活动的顺利进行可以反映出预算的作用，能够由此提升资金使用效率。在编制预算时，资金的供需情况也需纳入考虑，以提高资金利用率，避免资金浪费。在编制投入创新的资金预算时，需要并考虑时间与数量，本文还加入了空间维度，从方面出发制定预算。在时间上做到各环节资金及时到位在数量上做到避免浪费在空间上做到创新活动中涉及到的各个主题都能够实现有机结合，成为相互协作的关系。这者在具体的创新活动中的体现如图所示。生态视角下企业创新资金控制模式构建与评价论文原稿。就输入层来说，明确输入层与输出层的节点，相应评价机制中评价指标的数量决定了该神经元节点的数量，就本文而言，有个创新资金生态化控制效果评价指标，由此可知，也就有个神经元节点。就输出层来说......”。

7、“.....最终评价的结果分数就是神经网络的输出。由此可知，输出层神经元节点是。以现有研究成果来说，仍然有些关于如何确定神经网络隐含层的相关理论没有得到落实。如果隐含层的节点数很大的话，就神经网络来说，很可能会发生过度拟合，但如果节点数过小的话，则会加大学习误差。因此，隐含层节点数在本文中是通过网络结果的误差对比选优确定的。线性函数和非线性函数是比较常见的两种激活函数。为了凸显研究效果，本文选取非线性激活函数来进行研究。在非线性函数中，分为对数函数和正切函数两种激活函数。对于正切函数而言，输出数据映射在的区间内。本文的激活函数采用函数，该函数的表达式如下神经网络算法的优化。种比较新颖的进化算法叫做粒子群优化算法，从这算法被提出至今，直深受好评，应用范围非常广泛。将粒子群算法与遗传算法相比较，粒子群算法具有简便运算的优势......”。

8、“.....因此粒子群算法在时间和效率上都占优势，能够找到最合适的解法。同时易操作和易理解也是粒子群算法的大优势。在面临优化非线性以及网络泛化能力的增强时，粒子群算法都具有十分明显的积极影响，因此利用它来对网络实现优化学习算法，网络的泛化能力也能得到十分显著的提高。神经网络的适应性较高，规避了很多人为过错。同时，神经网络的容错机制能够尽可能避免专家打分形成的人为误差，更具有客观性。为了更好地研究创新资金生态化系统的控制效果，本文将经过改善的神经网络理论运用到对創新资金控制效果的评价机制中。基于神经网络的控制效果评价模型神经网络是现如今使用频率最高运用范围最广的项神经网络研究，但存在低收敛速度等局限性。为了更好地对神经网络进行改善优化，本文结合学习算法，构建种新的评价模型。法指出，层的神经网络结构在合理设置隐含层节点的基础上，能够实现相应的研究目的......”。

9、“.....本文将高新技术企业创新资金生态化控制效果评价的基础结构设定为同时具有输入层单隐含层输出层的层神经网络。神经网络结构的设计。生态视角下企业创新资金控制模式构建与评价论文原稿。摘要创新能力是决定个国家国际影响力的重要因素之。文章从生态的视角定义创新资金控制模式，开展对创新资金管控模式的探讨，将研究重点落到控制流程中的各个步骤，并运用于高新技术企业。为了更好地对各个环节实施评价，文章还制定了相应的评价指标，将神经网络评价方法运用到评价环节中，从而更好地反映创新资金控制的状态。关键词生态创新资金控制创新能力中图分类号文献标识码文章编号创新资金生态系统及控制分析创新资金及创新资金生态化控制的界定。对于如何界定发明创造以及技术创新，约瑟夫阿洛伊斯熊彼特认为技术创新为企业的生产奠定了基础，在此基础上......”。