手機對當(dāng)今社會經(jīng)濟文化等影響的研究

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1、手機對當(dāng)今社會經(jīng)濟文化等影響的研究 肖磊 王奇 黃薰好 摘 要：為分析手機對當(dāng)今社會經(jīng)濟文化等方面的影響，使人們更好地認(rèn)識和使用手機，由此建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，再訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)并輸出結(jié)果，然后經(jīng)多次迭代降低誤差，最終得到手機對當(dāng)今社會政治影響較好、經(jīng)濟影響很好、文化影響很好、教育影響較好的評價。 關(guān)鍵詞：社會經(jīng)濟文化；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；誤差分析；影響評價 0 引言 隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和業(yè)務(wù)的不斷發(fā)展，智能手機消費需求不斷增加，手機產(chǎn)業(yè)逐漸成為國家經(jīng)濟重要支柱之一。不僅如此，智能手機已經(jīng)成為人類有史以來最強勢且對中國政治、經(jīng)濟、文化和教育領(lǐng)域產(chǎn)生深刻影響的產(chǎn)品。因此，手機對社會影響的

2、研究顯得尤為重要。本文選取政治、經(jīng)濟、文化和教育作為主要因素，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行研究，旨在讓人們對手機能夠有一個更好的認(rèn)識。 1 模型的建立 1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按誤差逆?zhèn)鞑ビ?xùn)練的多層的前饋網(wǎng)絡(luò)，其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)有輸出層、隱層和輸入層，層與層間采用全連接的方式。如圖1是一個三層BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。 1.2 BP學(xué)習(xí)的步驟 （1）初始化：依據(jù)實際問題所給出的網(wǎng)絡(luò)連接結(jié)構(gòu)，隨機設(shè)置所有的連接權(quán)值為任意小。 （2）提供訓(xùn)練樣本：若輸入變量是n個，輸出變量是m個，則每個訓(xùn)練樣本的形式為：（x1，x2，…xn；t1，t2，…tm）。 （3）計算實際輸出：利用非線性函

3、數(shù)：yi=1+exp-∑iωijxi-1逐級計算各層節(jié)點輸出值，設(shè)最后輸出為：o1，o2，…，om。 （4）權(quán)值調(diào)整：用遞歸方法從輸出點開始返回至隱層節(jié)點，按ωijN+1=ωijN+ηoiδj 調(diào)整權(quán)值。若j是輸出層的節(jié)點，則：δj=oj1-ojtj-oj；若j是隱層的節(jié)點，則：δj=oj1-oj∑kδkωjk。 （5）返回第（2）步，不斷重復(fù)至誤差e滿足精度為止。 2 模型的求解與誤差分析 2.1 模型求解 （1）設(shè)x1表示政治；x2表示經(jīng)濟；x3表示文化；x4表示教育；該四個指標(biāo)作為 BP 網(wǎng)絡(luò)的輸入，令其取值在0-1之間。 （2）設(shè)網(wǎng)絡(luò)輸出變量為四個：y1表示影響很好；y2表

4、示影響較好；y3表示影響一般；y4表示影響不好。 （3）網(wǎng)絡(luò)采用兩個輸出節(jié)點，設(shè)置四類輸出值為：y11，1，y21，0，y30，1，y40，0。 （4）將實際數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為 0-1 之間數(shù)據(jù)，如表1所示。 2.2 誤差分析 運用 MATLAB 編程并訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)多次迭代，誤差精度達到要求，網(wǎng)絡(luò)誤差如圖2。 由表2可知，期望輸出與實際輸出基本吻合，因此該網(wǎng)絡(luò)具有可行性和合理性。 3 結(jié)語 通過建立 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，分析了手機對當(dāng)今社會政治、經(jīng)濟、文化、教育方面的影響。進一步考慮，在經(jīng)濟方面，智能手機拉動了相關(guān)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展。在政治方面，智能手機促使政府信息傳播方式發(fā)生轉(zhuǎn)變。在文化方面：智能手機促成新文化現(xiàn)象的產(chǎn)生。在教育方面，智能手機提供更多的知識分享。隨著手機的不斷發(fā)展，它對社會的影響覆蓋面也將更加寬廣和深遠(yuǎn)。 參考文獻 [1] 張健.移動互聯(lián)網(wǎng)時代消費者行為與智能手機品牌戰(zhàn)略研究[D].北京：北京郵電大學(xué)，2011. [2] 劉春艷，凌建春，寇林元，仇麗霞，武俊青.GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能比較[J].中國衛(wèi)生統(tǒng)計，2013，30（02）：173-176+181. [3] 李松，劉力軍，翟曼.改進粒子群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短時交通流預(yù)測[J].系統(tǒng)工程理論與實踐，2012，32（09）：2045-2049.