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智慧经济带来净收益

发布时间:2017-08-02 18:20:19来源:未知点击:

作者:Charles Arthur神经网络在一项重大政府调查中发挥了关键作用,该调查将用于设定英国的福利水平以与人类大脑相似的方式“学习”的网络有助于完成本周由社会保障部发布的家庭资源调查 FRS是对26 000个家庭的收入和支出的深入研究它为政府预测人员提供经济模型的数据该调查是年度系列报告中的第一个,将有助于预测政府福利支付和国民保险变动的成本每次家庭访谈最多需要90分钟,但人们并不总是能够回答所有问题,从而在数据中留下空白:预计的1000万人中约有5万人失踪但是留下差距会扭曲结果,而为了一两个数字而丢弃整个家庭的数据将是一种浪费面对这样的差距,统计学家通常使用标准技术估计缺失值,例如回归,这是一种简单的方法,假设缺失的数据位于直线或简单曲线的某处但FRS项目经理Cheryl Morgan认为她找到了更好的解决方案 1992年10月,她开始与位于阿斯顿的识别系统开展一个试点项目,以确定神经系统是否可以可靠地填补空白神经网络通过记录输入和输出的样本集之间的关系(例如收入和支出)来“学习”以找到数据中的模式,而不对它们之间的连接做出任何初始假设其他形式的软件对数据进行内置假设,这些假设是在首次编写程序时定义的因此,神经网络能够找到传统分析中不明显的连接该试点研究比较了神经网络与标准统计方法的有效性一旦网络被“训练”了全套数据,摩根就会故意从记录中删除一些数据她通过训练有素的网络运行这些记录,以查看他们对缺失值的预测 “在某些情况下,神经网络比标准预测技术好40%;在其他人中高达9%但关键的一点是,神经网络始终更好,“她说自去年10月以来,