深度学习在金融风险管理中的应用论文

2024-07-13

深度学习在金融风险管理中的应用论文（共6篇）

篇1：深度学习在金融风险管理中的应用论文

深度学习在金融风险管理中的应用论文

［提要］随着科学技术的发展以及金融市场数据愈加复杂化的特性，深度学习模型更为适合金融市场上数据规模大、高维度以及流数据特性的数据特征，其应用不但在金融风险管理领域中的预测分析方法进行了提升，而且促使实证研究范式从线性向非线性转变、从关注参数显著性向关注模型结构和动态特征转变，同时能够更好地捕捉尾部风险，在实证领域的成果在一定程度上助推相关金融风险管理理论的成长与完善。但深度学习的应用也面临着程序错误、主观判断误差、金融监管不足等方面的挑战。为此，在金融风险管理领域中需要合理运用深度学习模型。

关键词：深度学习；金融风险管理；卷积神经网络；深度置信网络；堆栈自编码网络

一、引言

金融市场上的主体都面临着收益和损失的不确定性，金融产品和工具的多样化趋势，都体现着风险管理的重要性。全球市场在过去的几十年间发生了数次规模巨大的金融危机事件，例如影响全球股市的1987年的黑色星期一事件、的亚洲金融危机、的美国次贷危机以及全球金融危机。各家公司也都面临着各种风险。无处不在的风险日益成为悬在金融市场主体上的一把“达摩克利斯之剑”。与此同时，计算机技术发展迅速，数据信息的多样性以及数据分析技术的应用，给具有大数据特征的金融风险管理分析带来了机遇和挑战，人工智能开始逐步应用于金融风险管理领域，引导着行业的变革。而在演进的发展过程中，深度学习是解决人工智能应用能够发展的关键。金融市场是一个嘈杂的、具有非参数特点的动态系统，对金融数据进行分析与预测是一项极具挑战性的工作。但是，传统的计量方程模型或者是带有参数的模型已经不具备对复杂、高维度、带有噪音的金融市场数据序列进行分析建模的能力，而且传统的人工神经网络方法也无法准确分析建模如此复杂序列的数据，同时传统的机器学习的方法又十分依赖建模者的主观设计，很容易导致模型风险。这些方法在应用过程中存在着过拟合、收敛慢等问题。而深度学习方法为金融数据分析提供了一个新的思路。近年来，深度学习被广泛应用到人工智能任务中（如AlphaGo），并在图像处理、人脸识别、语音识别、文本处理等方面取得一系列成果。因此，随着金融数据复杂程度的提高，带来了对其分析需求的提升，因而深度学习的应用已经成为了金融风险管理领域的研究前沿，也必将在金融风险管理领域产生颠覆性的变革。

二、深度学习在金融风险管理领域主要应用研究

深度学习是通过人工神经网络发展而衍生的，包含复杂多层次的学习结构，其建立是基于模仿人类大脑的学习机制。深度学习模型通过对每一数据特征的学习，继而将新的特征输入到下一层中，在这个过程中新的特征是通过对学习到的数据特征进行特定的特征变换得到的，提升了模型的预测效果。堆栈自动编码器和深度置信网络模型是由自动编码器和受限玻尔兹曼机串联而组成的（Najafabadietal.，），在针对大量数据时，这类结构具备对其进行无监督学习（HintonandSalakhutdinov，）；在运用深度置信网络时，其算法主要包括马尔科夫链蒙特卡罗算法、Gibbs采样算法、受限玻尔兹曼机评估算法、重构误差、退火式重要性抽样等。卷积神经网络最早被用于图像识别领域，使其技术上在特征提取技术方面迈了一大步，应用原理为通过应用卷积核于局部特征提取得到新的模糊图像。在深度学习模型中，存在传统反向传播算法和梯度下降法计算成本较高的问题，为了进一步更好地应用深度学习模型，解决这些问题，Hintonetal.（2006）提出了贪心逐层算法，大大地减少了训练学习过程所需的时间。Raikoetal.发展了一种非线性变换方法，极大地提升了学习算法的速度，从而有利于寻找泛化性更好的分类器。Collobert（）发展了一种快速并且可以扩展的判别算法，使其用于自然语言解析，仅仅使用很少的基本文本特征便能得到性能，并且与现有的性能相差不大，而且大大提高了速度。学习率自适应方法如自适应梯度方法（Duchietal.，2011），可以提升深度结构中训练的收敛性并且除去超参数中存在的学习率参数；LeRouxetal.（，2011）提出了在学习场景中能提升训练过程速度的算法。这一系列算法改进，极大地改善了模型的预测效果，为深度学习在金融领域的发展奠定了基础。

（一）深度卷积神经网络在金融风险管理中的应用。

在金融风险管理领域，深度卷积神经网络主要应用于预测及评估风险。不同于传统方法，深度学习模型不需要对收益率的分布进行假设和方差的估算。李卓（）提出了深度学习VaR测算方法，基于损失序列本身构建深度学习模型，研究发现此方法相较于ARCH族模型下的VaR计算更为精确。基于此，韩正一（）拓宽了银行风险监测和管理的方法和思路，应用最新的人工智能技术，即深度神经网络方法，于信贷风险监测领域，优化模型的训练方法，经过测试发现效果显著。Sirignano（2016）以深度神经网络为基本结构，基于真实事件的发生概率建立了深度学习模型，通过模拟价格的深层信息的D维数据空间局部特征生成一个低维的价格空间，从而对价格进行预测。该模型不仅能够应用与分析样本外时间的最优卖出价格和最优买入价格的联合分布，也能够对限价指令簿的其他行为进行建模分析，适用于对任一D维空间数据进行分析建模。他进一步指出，因为深度神经网络可以较好地提取限价指令簿的深层信息，故在应用于风险管理中，能较好地处理尾部风险，其研究具有特别的意义。

（二）深度置信网络在金融风险管理中的应用。

深度置信网络在金融风险管理中的应用主要是对风险进行度量和预警。为了解决有监督学习问题，使受限波尔兹曼机能够较大程度地提取数据的行为特征，卢慕超（2017）提出了基于分类分区受限波尔兹曼机的深度置信网络，利用单户企业财务数据，建立了财务危机预警模型，相较于其他方法预测更为准确。丁卫星（2015）基于深度置信网络模型，训练生成了一个五层的深度学习交易欺诈侦测系统，经过对数据的一系列处理，检验了模型的交易欺诈识别效果。

（三）堆栈自编码网络在金融风险管理中的应用。

杨杰群（2015）认为深度学习是处理股指期货的有效方法，将深度络用于股指期货的预测中进行研究，基于自动编码器等算法建立深度络模型，并进行对比分析，最终根据交易抉择设计了用于交易的网络预测系统。另外，对金融产品与工具的有效管理，能够有效地避免一些金融市场上的非系统性风险。FehrerandFeuerriegel（2015）基于递归自动编码器预测模型，利用1月至6月期间的股票数据，测试对已披露财务信息的反应。他们重点研究了特殊的新闻文本信息和异常收益率之间的相关关系，基于此模型对其进行预测。还有部分文献中，重点研究分析财务文本与风险信息的相关关系，对其进行风险预测。从银行、国家、欧洲三个层面，基于银行破产事件、政府干预行为等来研究分析文本信息中隐藏的银行危机信息，基于深度神经网络结构来挖掘其中的关系。

三、深度学习在金融风险管理领域中的应用贡献及挑战

（一）深度学习在金融风险管理领域中的应用贡献。

传统方法在应用于具有复杂数据特征的金融风险管理领域容易出现以下问题：第一，传统建模方法往往难以挖掘复杂的数据特征，传统方法无法准确地反映金融市场特征，容易忽略很多外因，如政策变化、经济发展水平、行为人预期及心理变化等与市场相关的因素，这些因素增加了发现金融风险隐藏的`经济理论逻辑的困难（尚玉皇和郑挺国，2016）；第二，传统模型由于过度依靠研究者的主观设计，包含了主观因素，导致设计具有不完整性的特征。另外，传统的线性方法需要强烈的“线性”假设，而传统的机器学习方法无法较好地处理噪音信号。这些问题制约了对金融市场中数据的准确预测与分析。通过梳理已有相关国内外研究文献，在金融风险管理领域中，深度学习的贡献主要分为两个方面：一是深度学习具备强大的挖掘学习能力，能够更为准确地挖掘隐藏于数据深层的规律，更适用于具备规模大、维度高以及流数据的数据特征的金融市场，深度学习的应用不但推动了该领域中的预测方法的改进，还优化了适用于深度网络、解决无效训练问题的算法，带来了传统实证应用研究方法的进步；二是深度学习在金融风险管理领域数据分析方法的成果也推动了相关经济理论的发展与完善。

（二）深度学习在金融风险管理领域中的应用挑战。

金融科技的不断发展给金融风险管理领域带来了机遇，同时深度学习在金融风险管理领域也面临着诸多挑战。第一，深度学习的应用面临着程序出错的风险，如果发生，那么基于此的数据分析就容易得到有误的结论。在金融风险管理过程中，基于对大量数据分析的结果，进而对风险进行预测和评估分析。如果程序发生了错误，研究者就无法做出正确的风险管理决策，进而遭受损失；第二，深度学习模型的正确运用需要研究者对深度学习模型具备深刻的理解，并且能够结合在金融风险管理领域的专业理论知识。由于模型的构建与优化较为复杂，研究者对金融市场及风险管理理论的准确认识极为重要，不了解相关理论知识，而单纯应用深度学习无法发挥模型的作用；第三，深度学习模型的发展及推广应用使得许多金融传统业务的运作模式发生了改变，使金融监管面临着新的挑战。现有的金融监管体系下难以界定由于金融科技故障进而导致的风险事件责任。这些都使得深度学习模型的应用存在一些问题。

四、在金融风险管理领域中合理运用深度学习的对策建议

在金融风险管理领域正确地运用深度学习模型有利于提升金融数据的处理速度、极大减少人力成本，进而推动金融风险管理过程的改进。同时，其应用也会存在着挑战。为此，探讨如何合理运用深度学习模型的问题具有深刻的意义。首先，需要正确认识金融系统中的深度学习运用，完善模型程序设计的原则及流程，尽量降低程序出现错误的概率；其次，完善深度学习的应用体系，制定相关的维护技术措施、人力措施，引进及培养相应领域的人才，加快转型；最后，完善深度学习在金融风险管理领域应用的监督措施，确保出现由于人工智能应用导致的重大问题或隐患时，具备相应的准则来界定风险处置责任。深度学习模型的应用在相关领域的完善也必将推动金融风险管理领域的快速发展。

主要参考文献：

［1］于孝建，彭永喻.人工智能在金融风险管理领域的应用及挑战［J］.南方金融，2017（9）.

［2］苏治，卢曼，李德轩.深度学习的金融实证应用：动态、贡献与展望［J］.金融研究，2017（5）.

［3］于振，丁冰冰，刘永健.深度学习在农村金融行业风险管理中的应用研究［J］.科技资讯，2017.15（15）.

［4］刘建伟，刘媛，罗雄麟.深度学习研究进展［J］.计算机应用研究，.31（7）.

［5］卢慕超.基于深度置信网络的商业银行信用风险预测实证研究［D］.太原理工大学，2017.

［6］李卓.基于深度学习的VaR测算研究［D］.兰州财经大学，2017.

［7］韩正一.基于深度神经网络的银行信贷风险监测模型研究及实验［D］.郑州大学，2016.

［8］杨杰群.基于深度学习之股指期货交易［D］.中国科学技术大学，2015.

［9］尚玉皇，郑挺国.短期利率波动测度与预测：基于混频宏观-短期利率模型［J］.金融研究，2016（11）.

篇2：深度学习在金融风险管理中的应用论文

深度探讨电子地图在车辆调度管理中的应用现状与问题

本文基于笔者多年从事变通电子地图相关问题的研究,深度探讨了电子地图在车辆调度管理中的应用内容与现状,文章首先详细介绍了电子地图的概念及发展现状,而后分析了电子地图在车辆调度管理中与GPS所能应用的方向,最后探讨了国内的应用现状,全文是笔者长期工作实践基础上的理论升毕,高屋建瓴地给出了电子地图应用于交通管理的思路和方向.相信对从事相关工作的`同行有着重要的参考价值和借鉴意义.

作者：宋海明作者单位：广州城网信息发展有限公司,广东广州,510070刊名：科技资讯英文刊名：SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION年，卷(期)：2009“”(8)分类号：P2关键词：电子地图车辆调度管理 GPS GIS

篇3：深度学习在神经影像中的应用研究

深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)[11,12,13,14,15]是在ANN基础上而发展起来的,包含多个隐藏层的ANN。从广义上说,DNN是一种特征学习方法,采用海量数据进行训练,通过一些简单的非线性模型将原始数据转变为低层特征,并逐步形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,得到对数据更具本质的刻画,可以使得分类和预测更加有效准确。若通过足够多的转换组合,即使非常复杂的函数也可以被学习。单从结构上来说,全连接的DNN和多层感知机是没有任何本质区别的,DNN也可以理解为ANN一个更贴切的名称。但是如何有效地训练深层模型是长期以来困扰DNN发展的难题。2006年,Hinton等[16]在《科学》上发表文章提出了深度置信网络(Deep Belief Network,DBN),使用非监督贪心逐层训练算法[17]。深度网络在训练上的难题,可以通过无监督“逐层初始化”来有效克服,并将隐含层推动到了7层,这为解决与深层结构相关的优化难题带来希望。从此ANN在真正意义上有了“深度”的概念,深度学习的热潮也由此被揭开。在过去的几十年里,神经网络使用最多的是一些例如sigmoid、tanh(z)等非线性函数,为了解决梯度消失的难题,修正线性单元(Rectified Linear Unit,Re LU)等传输函数的出现有效的加速了网络的收敛,让一个多层神经网络可以更快的学习。Lecun等[17,18]提出的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)将图像处理中的二维离散卷积运算与多层神经网络结合起来。卷积运算模仿人脑对信号的分级处理原理,对输入信息进行自动地特征提取。具体操作就是在原来的全连接层前面加入了部分连接的卷积层与降维层,利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。实践中,DNN的解空间中存在着大量的鞍点,同时鞍点周围大部分曲面都是方向朝上,所以DNN算法就算是陷入了这些局部最小值,对结果也不会产生较大的干扰。如今,随着大数据时代的到来,大批量的神经影像数据为神经科学提供了研究素材,而大数据分析需要将这些影像数据运用深度学习等复杂的算法合成到更广泛的框架中进行分析。在本文中我们首先介绍了深度学习的一些关键的基本概念,随后介绍了图像处理中最为常用的CNN,最后展示并讨论了深度学习算法在神经影像领域的一些具体应用。

1 监督学习和反向传播算法对多层神经网络的训练

1.1 监督学习

深度学习的训练通常使用自下而上的非监督学习和自顶向下的监督学习算法。对于非监督学习方法,并不需要使用带标签的数据来检测特征。通常先利用非监督学习方法对每一隐藏层进行逐步训练去学习特征,每次单独训练一层,并将低层的训练结果作为更高一层的输入,最后一个输出层被添加到该网络的顶部,这时改用监督学习的BP算法从上到下进行微调去不断优化模型。

在DNN中,最常用的形式还是监督学习。它的工作方式是当向模型输入训练数据时,模型对训练实例进行预测,通过计算预测结果与期望结果间的预测误差,根据预测误差更新模型的权重,以减少下一个预测的误差。在典型的深度学习系统中,可能有数以百万计的带有标签的样本和权值被用来训练网络。为了保证调整权重向量的正确性,学习算法需要计算每个权值的梯度向量,表示随着权值变化的一个微量,误差会随之增加或减少的量,然后在梯度矢量的相反方向上对权值向量进行调整。在实际应用中,随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent Algorithm,SGD)的算法是一种最常用的方法。它通过计算样本的平均梯度来调整相应权值的大小,可以基于小的样本集合来重复这个过程用以训练网络。模型中每输入一个新样本,该算法就迭代更新一次,不需要训练集中所有的数据参与每次迭代,单次迭代的结果不一定是全局最优,但是多次迭代的最终目标是寻求全局最优解,所以最终的结果往往是在全局最优解附近。这种迭代过程不断重复,直到目标函数停止增长。同其它优化技术相比,SGD具有极快的训练速度,大大缩短了训练时间。通常在训练完成后,系统的性能就因此通过测试集(用于训练的数据样本)被确定了,这时可以通过未经过训练的新样本来评定算法的泛化能力。

1.2 BP算法

BP算法是Rumelhart等[19]于1986年针对具有非线性连续转移函数的多层前馈网络提出的一种训练算法,在多层网络的训练中举足轻重,是复合函数的链式法则的具体应用。深度学习的训练目标就是通过调整网络中的每一个权值来使得目标函数达到最小。目标函数也可以看成是由所有待求权值为自变量的复合函数。BP算法正是用来求解这种多层复合函数的所有变量的偏导数的利器,目标函数对于某层输入的导数(或者梯度)可以通过向后传播的方式对该层输出(或者下一层输入)的导数求得。BP算法可以通过传播梯度的方式被重复的应用于DNN的每一层。它的学习过程主要分为两个阶段(图1):信号的正向传播阶段和误差的反向传播阶段。当信号正向传播时,样本数据从输入层进入网络,经各个隐层逐层处理后,从输出层传出。若传出后的实际值与期望值不符,则转入误差的反向传播阶段,即将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反向传播,并分摊到各层的所有神经元,从而获得各层神经元的误差信号,根据此误差信号来修正各神经元的权值。正向传播与误差反向传播阶段周而复始的交替进行,因此权值在此过程中得到不断地调整,直到网络的输出误差减少到可接受的水平,或达到预设定的学习次数。

2 卷积神经网络

在非周期性连接的ANN结构中,前馈网络是最简单的形式。前馈网络的整个网络中无反馈,信息从输入节点开始单向传输,计算前一层神经元输入数据的权值的和,然后把权值和传给一个非线性激活函数,如Re LU激活函数。Re LU激活函数因为其分段线性性质,导致其前传、后传、求导都是分段线性,可以让一个深度网络跳过无监督预训练的过程,直接进行有监督的训练。在全连接DNN的结构里,其下层神经元和所有的上层神经元都能够形成连接,由此也会带来参数数量膨胀的潜在问题,海量权重在训练过程中不仅容易过拟合,而且极容易陷入局部最优。

与其它大多数深度前馈式ANN相比,CNN是深度学习算法中应用最成功的算法之一,且更易于训练,比全连接的DNN有更好的泛化性能,在计算机视觉和图像识别领域都得到了很好的应用[20,21]。CNN作为一种特殊的图像识别方式,其中的卷积及池化层的灵感直接来源于视觉皮层中的细胞排列。视觉皮层中存在两类细胞:一类细胞是简单细胞,主要用于识别物体边缘的模式,还有一类复杂细胞,具有位置不变性,可以表达模式的具体位置,这些细胞是以层级结构形成了视觉回路。CNN的设计中包含了四个关键的概念-局部连接、权值共享、池化[22]以及多网络层,网络由三个重要的部分构成:卷积层、池化层、全连接层。卷积层和池化层交替构成了卷积神经网络的基本架构。卷积层运用若干个卷积核完成对输入数据的特征提取,其作用是探测上一层特征的局部连接。卷积核并不一次性解析所有的训练数据,每一个节点仅与其临近区域的神经元进行局部连接,一旦该局部特征被提取,它与其它特征间的位置关系也随之确定。CNN的这种结构归功于两点:首先,在图像数据中相邻的值经常是高度相关的,可以形成易于被探测到的具有区分性的局部特征;其次,不同位置局部统计特征不太相关,所以不同位置的单元可以共享权值,并可以探测相同的样本。正因为神经元共享权值,因而大大减少了网络自由参数的个数,降低了网络参数选择的复杂度,缩减了输入数据的规模。应用卷积核之后得到的结果被称为特征图,特征图的数目和卷积核的数目相等,在一个特征图中的全部单元享用相同的卷积核,不同层的特征图使用不同的卷积核。池化是一种滤除细节的方法,可以把相似的特征合并起来,应用中一般采用最大池化的方法。当输入数据在前一层中的位置有变化的时候,池化操作让这些特征表示对这些变化具有鲁棒性,对输入样本有较高的畸变容忍能力。卷积层和池化层不断交替进行,后面再加上一个更多卷积和全连接层,从而实现相应的功能。BP算法在CNN上的应用和在一般的深度网络上的用法相同,可以让所有的在过滤器中的权值得到训练。

除了CNN以外,DNN还有很多其它结构。传统DNN无法对时间序列上的变化进行建模。然而,样本出现的时间顺序在自然语言处理[23]、语音识别[24]、手写体识别[25]等应用中都起着非常重要的作用。为了适应这种需求,就出现了循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN)[26]。它的基本原理就是神经元的输出可以在下一个时间直接作用到自身。事实上,无论是哪种网络,在实际应用中它们常常都是混合使用的,比如CNN和RNN在上层输出之前往往会接上全连接层,因此很难说某个DNN到底属于哪个类别。不难想象随着深度学习热度的延续,更灵活的组合方式、更多的网络结构将会被发展出来。

3 深度学习在神经影像中的应用

近年来,深度学习方法在机器学习的很多领域都取得了显著的改进。与其它方法相比,深度学习的方法有两个重要的优点:首先,深度学习是一种数据驱动的自动学习特征的方法,这一重要的能力大幅度减少了当存在大量特征时,相关特征选择中存在的主观性;其次,深度学习模型深度与传统的浅层模型相比,它应用了具有层次性结构的非线性层,从而能够更好的建立非常复杂的数据模式的模型。

神经影像学的一个重要目标是基于非侵入性的神经影像测量数据来更好地理解大脑神经系统的工作原理。在大脑成像领域,数据驱动的特征学习方法已经被运用了多年。与传统的数据驱动方法相比较,深度学习的方法在进行特征选择时并不一定需要预处理步骤。近年来,DBN被用来分析结构磁共振(Magnetic Resonance Imaging,MRI)和功能磁共振数据(Functional MRI,f MRI)。Plis等[27]发现深度学习的方法可以揭示高维神经影像数据间的关系,并生成具有实际生理意义的特征。Hjelm等[28]应用限制玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM)的概率模型来确定f MRI数据的内在功能网络,RBM通过拟合数据的概率分布模型,将线性因素从f MRI中分离出来。更重要的是,更深层的级联模型可以用于多模态影像的扩展,从而解决了仅利用传统矩阵分解模型一直无法解决的问题。

脑结构的自动分割是结构和功能图像分析中的一项重要任务。传统的脑组织分割一般是采用基于图谱和高精度配准的方法[29]。这些方法往往由于高精度的配准,耗时较长,同时对于一些个体差异大的小组织及肿瘤造成的病变组织,效果并不是很显著[30]。Choi等[31]提出了一种基于级联CNN(全局CNN和局部CNN)的深度网络用于大脑中纹状体的分割。全局CNN被用于确定纹状体的近似位置,裁剪后的MRI和全局CNN的输出图像被用于作为局部CNN的输入,局部CNN被用于细分割。结果显示该方法较传统基于Freesurfer的分割方法精度更高,速度更快。高危组织的分割是脑肿瘤外科治疗计划中的关键一步,Dolz等[32]提出了一种基于堆叠降噪自动编码器(Stacking Denoising Auto-Encoders,SDAE)的半监督深度学习方法。在这个混合体系结构中,首先用无监督学习的方法预训练网络参数,随后用有监督学习的方法对深度网络的参数进行更精细的调节,达到预期目标。最终结果显示该方法与专家手工划分的结果相近似,但它却可以大幅度的削减分割的时间。Kleesiek等[33]采用3-D CNN对多模态的脑神经影像进行了非脑组织去除,结果显示该方法显著优于六种广为使用的非脑组织去除工具。婴儿MRI图像中的脑组织分割,由于脑灰质、白质的灰度分布近似,是神经影像处理中的一大难题。Zhang等[34]采用CNN对婴儿MRI图像进行了组织分割,结果显示该方法显著优于其它分割方法。

近年来,深度学习的方法在处理神经影像数据方面发展迅速,运用这些数据对患者进行分类及预测,使得深度学习已经成为神经影像领域中炙手可热的方法。Suk等[35]提出了基于堆栈自动编码器(Stacked Auto Encoder,SAE)的深度学习模型,并将其用于AD和MCI的分类。该方法首先分别基于MRI、PET和CSF的低级特征,采用SAE的非监督预训练和有监督参数微调,得到潜在特征,随后基于多任务学习选出可以代表分类和临床评分的特征,最后通过支持向量机进行预测与分类,结果表明该算法可以较好的区分AD和MCI患者。Kawahara等[36]提出了一种改进的CNN模型Brain Net CNN,它被用于预测早产儿脑网络的神经发育。与传统的基于图像的CNN(空间局部卷积)不同,Brain Net CNN是为脑网络数据专门设计的深度学习框架。它利用结构性大脑网络的拓扑位置,具有边到边,边到节点,节点到图的卷积核的独特设计。预测认知及运动发育的结果表明,Brain Net CNN框架优于其它同类方法。由于CNN在层内共享权重,从而减少了学习的参数的数量,Brain Net CNN在相同数量的模型参数下优于完全连接的神经网络。此外,深度学习还被用在一些其它疾病的诊断中,如Kim等[37]基于静息态f MRI数据,采用SAE预训练的DNN对健康对照组和精神分裂症患者进行分类。结果显示该DNN远优于支持向量机的分类效果。

对于从高维神经影像学数据中提取隐藏的模式这类问题,深度学习也是一个非常有前途的工具[38]。Ithapu等[39]将3-D CNN模型用于完成和整合多模态神经影像学数据,预测从MRI数据丢失的PET特征模式。模型包括两个隐藏层,采用一个体数据MRI模态作为输入,PET模态作为输出,不同模态间的非线性关系可通过大量训练捕获。结果表明,预测的PET数据实现了与真实PET图像相似的分类性能。在实验中随机抽取一半的受试者样本数据来训练模型,然后使用该模型来预测剩余受试者的PET图像。3-D CNN模型的结果与真实PET图像的结果相当,即该模型可以成功地提取MRI和PET图像之间的高度非线性关系。

4 发展前景

篇4：深度学习在金融风险管理中的应用论文

关键词：深度学习教学研究地球信息

中图分类号：G421 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2014）08（c）-0165-01

深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。深度学习概念源于人工神经网络的研究。包含了多层的感知系统是一种深度学习结构。深度学习不足有可能出现问题，人脑具有一个深度结构，人的认知过程是逐层深入，逐层抽象的。最理想的学习方法是学习者“自主地进行深度学习”，即在教师/教材/教辅设备等的协助下，鼓励学习者寻求自我学习和应用机会。对于教师来说，一套系统地循序渐进的学习材料、一个能充分理解学习者需求，同时又能为其提供充足可靠样板的老师，以及多样化的原理与实践接触途径等，是进行高效学习和深度学习的必要条件。针对地球信息专业，首先要形成一系列的教学课程体系，既有相关的专业基础知识，还要有相应的专业前沿课程。在此基础上，紧扣当今地球科学领域的发展，注重专业课的基础性、应用性和创新性的结合，教学内容、教学方法多参考国内外相关专业的教学书籍内容，结合多次组织教师在国内外相关高校的调研总结出本专业发展的思路，办学方法。在促进学习自主学习、深度学习方法，可以采用多种形式的教学活动，比如“案例”法、文献阅读法、、讨论法、应用实践法等，让学生在多种形式的教学活动中，提高思维能力。比如在生动的案例教学中，体验出专业课的魅力及发展前景。在全新的教学方法中学会从不同角度看问题、学知识。

1 深度学习课程体系搭建

传统的学习方式一般是老师讲授，学生被动接受，对学生的考核方式是闭卷考试。老师只关心自己所讲的专业知识，与其他相关课程的内容联系比较少，这种方式下，学生的主观能动性没有得到好的体现和发挥，学生处于被动状态，容易造成对专业失去兴趣，单纯听讲的模式也造成学生“抬头率”低，教学效果差，教学质量低。因此，搭建一个深度学习课程体系框架显得尤为重要。以地球信息专业为例为例，以地球信息专业导论课程为总起，介绍地球信息专业的总体办学思路和发展，说明地球信息专业的基础课程、专业基础课程、专业主干课程及专业选修课程的总体框架，明确具体的专业设置的理论体系和课程体系。鼓励学生逐步熟悉专业的课程，并从自己的兴趣出发，把专业的理论用在解决身边实际问题。另外专业课程可设计改变通常的闭卷考试形式，改为具体的应用科研报告的形式，鼓励学生自主进行文献阅读，搭建深度学习知识网络。

1.1 地球信息专业课程体系框架

深度学习模式下，学习者的知识构成一个网状的体系结构，对于地球信息专业来说，应该设置一系列供学生可选择的深度学习支撑下的课程体系框架，课程设置上，遵循通识基础、专业基础、专业主干、专业选修一系列课程体系。强调课程之间的内在联系和层次关系，并在教学活动中体现。

主要以地球信息专业导论为核心，形成通识基础课、专业基础课、专业课、实践课的网状体系结构。每一部分都与其他部分有着直接或间接的联系。比如遥感地质学课程，是以地质基础和地质专业课为地质前提，以遥感基础和GIS基础及数字图像处理为技术手段，以解决地质应用问题为目标开始的课程。同时又与实践环节的野外地质实践及专业教学实践紧密联系。形成多层次的深度教学体系。逐层深入，由浅入深，逐步构建专业教学内容，实现课程之间的内部联系。

1.2 学生为主体的深度课程教学模式

学习的主体应该是学生，成就卓著的老师为学生设计更理想的学习体验。做任何教学活动，都应该处于对学生发展的强烈关注和理解。设计深度学习模式，应该以关注学生对学习的兴趣、态度为主线，鼓励学生把专业基础理论用在解决专业应用实际问题，就会提高学生学习的效果，强化深度学习的效果。

在具体的教学活动中，可以采用不同的课程阶段，启发引导学生逐阶段掌握相关的知识。这种形式可以丰富学生的创新思维能力，将被动吸收转化为主动创造，以应用为目的，达到学生进行研究性深入学习模式。

1.3 改变考试形式，促进学生自主学习能力的提高

闭卷考试作为评估教学效果的手段，在中国的教育体制中被夸大的应用。作为阶段性检测和监测手段，考试成绩绝对化可能让学生失去对学习的兴趣。这种闭卷测试应作为教学评估的工具之一，必须科学地使用。

真正要提高学习效果，必须引导学生在学习过程中淡化成绩。因为有的同学为了追求分数，可能放弃挑战性的内容。要引导学生进行深度学习，考试形式必须多样化，我们设计的考试分数由平时成绩和最终口试报告组成。平时成绩又分为文献阅读、课堂讨论、开发设计、应用实践多个部分组成。有些内容需要学生组成团队，分工去查找资料，并在课堂讨论环节共享和交流，每个学生都被鼓励参与其中，学生能够深深体会到自我潜能的提高，也为自己自主阅读知识，了解到世界上最新的研究成果，突破自我增强自信，也为其他同学的帮助感受到集体的力量。这样的效果绝不能通过一般的闭卷考试所能达到的。

2 结语

地球信息专业教学中，不仅仅应该对所授课程基本原理的理论知识进行讲述，更应该形成有联系的知识体系，构建可供学生进行深度学习的网络框架，并结合具体的应用实践。内容上讲述简洁易懂，特别是专业基础理论的讲述上，趣味性体现在鼓励学生关注具体应用实践，从他们的兴趣出发，鼓励学生通过调研，建立自己所关心的课程体系设计，体验出地球信息专业中课程设计的魅力；“新”体现在采用全新的教学理念，突破教材、书本的限制，让学生学会从不同角度看问题。最终的目的旨在激发学生学习的兴趣和好奇心，培养独立思考的能了和自主学习、深度学习的能力，以及团队精神，提高学生的自信心，有利于学生潜能的培养和创造性思维的发展。

参考文献

[1]肯贝恩.如何成为卓越的大学教师[M].北京大学出版社，2007.

篇5：深度学习在金融风险管理中的应用论文

社会进步以及时代更新促使多种学科应运而生，而管理会计则是建立在社会经济以及科学技术等多方面而形成新型会计学科。随着金融市场的不断调整，金融机构中商业银行更加需要将新型的先进的管理会计融入自身财务工作中。而本文基于此就管理会计于金融机构即商业银行中的必要性予以着手分析，之后对商业银行中实际应用先进管理会计予以探讨研究。以期为后续关于商业银行以及管理会计方面的研究提供理论上的参考依据。更为商业银行后续实现财务工作优化以及实现迅猛发展献出自己的一份研究力量。

当前在国家强化改革金融体制的环境背景之下，金融机构中商业银行实现了全面开放，加之国家加快了外资金融银行方面的准入政策实施，国内金融机构要想实现较快较好进步与发展就需要关注自身财务会计工作。管理会计的应运而生则促使较多的商业银行将其作为关注焦点，而应用管理会计于商业银行实际管理经营中更加有利于商业银行提高自身竞争力。

一、初探管理会计于商业银行管理中必要性

1.必要性之确保银行稳健运行

通常商业银行从其本质上讲属于特殊性质的`货币资金经营企业，而实际经营管理目标体现在盈利性以及流动性和相应的安全性。商业银行往往具备信用中介的实际职能，这与一般企业在经营上差异较大。可以说是从属于高风险范围之内。而商业银行在实际经营中一方面关注经营效益，另一方面更加关注经营流动性以及经营安全性。管理会计的出现则能够促使商业银行利用定性以及定量方式对自身整体管理予以分析，之后及时发现管理经营中存在的不足和急需改进的地方。这对于商业银行实现稳健运行起着重要作用。

2.必要性之确保银行适应国际环境

时代更新促使不同国家之间构建起了较为紧密的合作关系，而国际方面的金融市场也显现出了较强激烈的竞争趋势。尤其是在当前信息电子方面技术迅猛发展的环境背景之下，商业银行更加需要不断对金融工具以及相应的金融产品予以良好创新以及有效管理，更加需要加快资金方面周转速度以及结算速度，促使资金流动免受国界以及地域干预影响。而这就需要管理会计的帮忙，通过管理会计进而为上述工作的有效开展奠定基础。

二、探析于商业银行中实际应用先进管理会计

1.应用管理会计健全组织构架

现今于商业银行中实际应用先进管理会计首先是体现在健全组织架构方面。具体来讲商业银行领导层以及参与管理会计财务主管、会计人员往往会共同参与制定财务决策，同时在决策制定中起着重要影响作用。就当前而言商业银行实际健全组织架构环节中，一级分行财务部门需要设置相应会计岗位，该会计岗位也可以为财务人员予以实际兼职，而其岗位职能则是建立在管理会计基础上。管理会计相应人员需要为财务主管予以实际财务信息的有效提供，促使财务主管对财务信息进行综合管理，进而为银行最高领导层制定发展决策奠定基础。此外商业银行实际应用管理会计还需要考虑一个重要前提，即构建财务责任中心。简单来讲就是将商业银行所有工作人员以及和相应的部门依据其工作责任以及工作目标又或者是层次高低进行不同单位的实际划分，而将责任单位当做自负盈亏并具备独立性核算单位，其中责任单位也就是构建的财务责任中心。各个责任中心需要对自身财务费用以及成本、收入等等予以指标责任的承担。

2.应用管理会计优化会计工作理论

现今于商业银行中实际应用先进管理会计还体现在优化会计工作理论方面。具体来讲，商业银行在实际将管理会计添加在财务工作中则可以对自身会计工作理论进行优化。而该种理论优化体现在，商业银行需要将管理会计作为是财务工作理论核心并在其方面狠下功夫，不仅要联系国内经济体制实际发展状况，而且还要联系国外商业银行先进的财务理论。在此基础上结合自身银行财务工作实际开展状况进一步于原有会计理论基础上实现优化。此外更加需要对管理会计方面的学术研究予以深入分析了解，强化对银行业实际应用管理会计方面经典案例的剖析研究。总结来讲应用管理会计能够优化会计工作理论，同时优化之后的财务理论更加能够作用于管理会计方面工作的提升，两者之间属于相辅相成实际关系。而这也是商业银行实际应用管理会计要点之一。

3.应用管理会计培养专业性人才

现今于商业银行实际应用先进管理会计除了体现在上述两方面之外，还体现在培养专业性人才上。具体来讲，管理会计从其本质上讲包含了较为复杂以及较为广泛的内容，同时还涉及多样灵活方式。需要从事管理会计方面的工作人员不仅具备较强分析以及应变能力，而且还需要具备较强综合素质。由此商业银行就可以实际通过应用管理会计来培养较为专业性财务人才。尤其是在现今银行业竞争日渐激烈的当下，商业银行培育一批具备专业性高素质财务人才至关重要。因此商业银行就需要依托于管理会计不断宣传管理会计实际应用的迫切性以及重要性，促使财务工作人员对管理会计强化认知了解，并在实际应用管理会计中提升自身财务经验以及财务知识。最终利用管理会计实现专业性人才的有效培养。

4.应用管理会计完善会计信息体系

现今于商业银行中实际应用先进管理会计还体现在完善会计信息体系方面。具体来讲，一般会计实际数据主要是建立在会计信息方面系统搜集上，如对会计数据在搜集的基础上予以整理以及实际加工等等。由此商业银行在实际应用管理会计过程中就能够对会计信息方面体系予以实际完善，即在原有会计信息方面体系基础上进行内容的完善。原有会计信息方面体系主要是包含了基础信息以及管理信息等等，而依托于应用管理会计则需要实际增加信息规划以及信息评价和相应的业务控制等等系统。在予以会计信息方面体系完善基础上实现金融信息的系统性整合，这有利于商业银行更好的利用会计信息制定重要财务决策。

5.应用管理会计制定会计考评

现今于商业银行中实际应用先进管理会计还体现在制定会计考评上。具体来讲，当前西方国家均针对会计工作设置了相应的管理会计方面协会，而这对于管理会计的实际推进具有重要的影响作用，尤其是对于提高管理会计实际社会地位以及社会影响力较为重要。而针对我国众多的商业银行而言也需要紧跟国家发展脚步，切实强化对管理会计的关注。在具体实施管理会计的过程中学习西方国家设置管理会计方面协会并制定会计考评。而所谓会计考评则是商业银行依托管理会计具体应用针对所有财务人员予以的工作考评。考评的目的在于强化商业银行自身在会计方面工作的有效性以及高效性。促使商业银行能够在外部市场环境瞬息万变的背景下制定合理资源配置方案，更切实站在顾客需求层面上展开有效经济核算，最终实现最大化自身利益的良好获取，更在国际上占据强有力优势地位。

三、结论

篇6：深度学习在金融风险管理中的应用论文

一、基本设置

1、自定义工具栏

点击菜单命令“工具→自定义”或者“视图”---“工具栏”—“自定义”，打开“自定义”对话框。点击其中的“命令”选项卡，然后在“类别”列表中选择“插入”，并在其右侧的列表中选定“公式编辑器”命令，并将其拖到工具栏的任一位置，如图1所示。

2、修改Word文档的默认保存路径

点击菜单栏中的“工具”---“选项”，打开“文件位置”选项卡，选中“文档”，点击“修改”，选择自己所需要的位置，点击“确定”即可。

3、删除Word文档历史记录

第1步，打开Word2003窗口，在菜单栏依次单击“工具”→“选项”菜单命令，打开“选项”对话框。

第2步，在打开的“选项”中切换到“常规”选项卡，取消“列出最近所用文件”复选框，并单击“确定”按钮。

删除“我最近使用的文档”中的记录上面的方法只是删除了编辑窗口中的历史记录，而最近打开的所有文件都会出现在“我最近使用的文档”中。要删除它，步骤如下：

1、在任务栏的空白处单击鼠标右键，在弹出的快捷方式中点击“属性”，得到○“任务栏和[开始]菜单属性”的对话框，在“[开始]菜单”选项卡中，单击“自定义”。

2、在“自定义[开始]菜单”中，选择“高级”选项卡，单击“清除列表”，则○可清除“我最近使用的文档”中列出的所有内容。

4、鼠标双击在编辑中的应用

1、双击“工具栏”空白处，可弹出“自定义”对话框。○

2、双击“垂直标尺”或“水平标尺”空白处，可弹出“页面设置”对话框。○

3、双击“格式刷”按钮，可进行连续的格式复制。○

4、双击“标题栏”或水平和垂直滚动条右下角的交叉处，可使窗口在最大化和○还原之间转换。

5、双击“项目符号和编号”的数值，可打开“项目符号和编号”的对话框。○

6、双击文档中的图片，可打开“设置图片格式”对话框。○

7、双击右上角分档条，可以将文档分为上下两部分，便于编辑。○

5、自定义文档模板

操作方法：找到文档模板所在的文件夹Templates,选择文档模板文件Normal，右击打开（不可左键双击打开），在该文档中可以进行任意的格式设置，如自定义工具栏、设置字体、字号等内容，以后再打开Word文档时，就会自动的出现按自己设置的文档模板式样了。

6、“选项”中的常用功能

1点击“工具”选项，在“选项”对话框的“常规”选项卡，可以把“插入自选○图形自动创建画布”前面的√去掉，在插入自选图形时就不会出现自动画布了。“度量单位”可以改变标尺的单位。

2在“复制“内容后，单击“粘贴”时，在粘贴内容的右下角。常出现粘贴按钮，○再次可以方便选择不同的粘贴选项。如果没有，可已在“选项”---“编辑”选项卡中，选中“剪切和粘贴选项”下面的“显示粘贴选项按钮”。

3在编辑过程中，有时候底纹去不掉，可以再“视图”选项卡中“域底纹”中进○行设置。

4在“安全性”选项卡中，可以设置文档的打开权限和修改权限。○

7、替换功能的另类用途 1文本内容的替换 ○可以在Word窗口的菜单栏上依次单击“编辑”→“替换”菜单命令，打开“查找和替换”对话框。例如在“查找内容”编辑框中输入文字“其他”，然后在“替换为”编辑框中输入“其它”，最后直接单击“全部替换”按钮即可完成所有的替换操作。在替换工作结束后，系统会自动弹出一个对话框报告替换结果。2利用替换功能删除文档中多余的空格 ○选择“查找”，出现“查找”对话框，在“查找”内容中输入一个空格，在“替换为”框中什么也不用填写，点击“全部替换”，就可以把文档中的空格全部删除。

3用替换法快速为填空题添加下划线 ○（1）在文档中录入习题时，当遇到需要添加下划线的情况时根据答案的字符数量直接输入相应数目的空格。

（2）输入完毕，选择[编辑]--[替换]菜单命令，打开“查找和替换”对话框，单击下面的“高级”按钮，展开高级选项。

（3）将光标置于“查找内容”文本框中，输入一个空格。

（4）将光标置于“替换为”文本框中，单击下面的“格式”按钮，在弹出的下拉菜单中选择“字体”选项，打开“替换字体”对话框的“字体”选项卡。（5）在“下划线线型”下拉列表框中选择“单下划线”线型。

（6）单击“确定”按钮返回“查找和替换”对话框，此时“替换为”下方出现“格式下划线”字样。

（7）单击“全部替换”按钮，Word便自动将文档中的所有空格替换为下划线。（8）最后单击“关闭”按钮关闭“查找和替换”对话框即可。

二、文档编辑

1、文本内容的选取

1将光标置于文档的左侧，当光标变为斜向箭头时，单击一次选中一行，单击两○次选中一段，单击三次全部选中。

2当鼠标在文档中某一位置时，双击选中一个词组，连击三次选中段落。○3任意连续的文字选取：将指针移到要选取的文字首或末，则将光标移到要选取○的文字首（或末），再按住“Shift”键不放，然后将鼠标指针移到要选取的文字末（或首）并单击，此时也可快速选中这段连续的文字。

4利用“Alt”键结合鼠标，可以选中纵向文本框，按住“Alt”键不放，然后用○鼠标左键进行拖动，即可选中纵向文本块。

2、格式刷的应用

操作方法：首先选中设置好格式的文字，在工具栏上选择“格式刷”图标（单击只能使用一次，双击可以使用多次），光标将变成格式刷的样式。选中需要设置同样格式的文字（段落、图形），或在需要复制格式的段落内单击鼠标，即可将选定格式复制到多个位置。取消格式刷时，只需在工具栏上再次单击格式刷按钮，或者按下Esc键即可。

Word格式刷有两组快捷键，分别是Ctrl+shift+C和Ctrl+shift+V。用户在源格式上按下快捷键Ctrl+shift+C，然后在目标格式上按下快捷键Ctrl+shift+V 即可完成格式的快速复制。

3、文档的段落设置

点击“格式”---“段落”，打开段落选项卡，常用设置有以下几项：

1段落的“缩进”，包括段落左右缩进量，以及“首行缩进”和“悬挂缩进”，都○是以字符为单位。2段“间距”的设置 ○段间距指段落与段落之间的距离，“段前”间距是指该段与前一段尾的间距，“段后”间距是指该段与后面段落之间的距离。3设置“行距” ○默认的是单倍行距，如果感觉行距过大，可是使用“行距”中“固定值”中“设置值”输入数值，可以任意改变行间距。

在Word文档中，可以快速更改Word文档行距。如果要将文本的行距更改为单倍行距，请按“Ctrl+1”组合键。“Ctrl+5”组合键和“Ctrl+2”组合键分别代表1.5倍行距和双倍行距。注：数字要用大键盘上的数字

4、解决分栏后底端不整齐的问题

1利用“Shift”键和鼠标，选中需要分栏的内容，然后再点击“格式”---“分○栏”，这样文档的底端就整齐了。

2将光标置于文档尾部，点击“插入”---“分隔符”，在“分隔符”对话框，○“分节符类型”选中“连续”，点击确定即可。

5、巧用“选择性粘贴”中的“无格式文本”

用户在制作文档时经常会用到复制和粘贴的方法，但是直接粘贴的文本有时会出现不希望的格式，如从复制的网页文字粘贴到文档后，四周留下了表格边框；从其它文档粘贴过来的文字延续了源文件中的格式。通过“选择性粘贴”我们可以让这些文字按照设置好的格式出现。

将需要的文字复制到剪贴板后，执行“编辑”菜单上的“选择性粘贴”命令，在弹出的对话框中选择“无格式文本”，单击“确定”按钮后，粘贴的文字就是无格式的，也就是说它会按照粘贴光标位置的格式出现。

6、拼音指南的用法

1、选择要添加拼音的汉字文本，点击“拼音指南”图标（或者选中文本后点击○“格式”→“中文版式”→“拼音指南”），在“拼音指南”对话框中，可见“基准文字”和“拼音文字”已自动出现。

2、在“拼音指南”对话框中对拼音文字进行对齐方式（居中或左对齐）、字号○大小（14-16磅）、字体（宋体或黑体）调整后，单击“确定”按钮，汉字上面将自动加上拼音。可以通过“选择性粘贴”或“艺术字”工具，使得文字与字母分离。

7、输入带符号的字．．输入带点的字，先选中需要带点的字，在“格式”菜单中点击“字体”，在字体选项卡中改成.,然后确定。若要输入下划线，将需要下划线的文字选中，单击工具栏U即可。

8、重复输入字符和图形在编辑文档时，刚刚输入一个字或词，还想重复输入这个字或词，只要按下“F4”键，即可输入刚刚输入过的字或词。

9、利用“自动更正”快速输入

第1步，打开Word2003文档窗口，在菜单栏依次单击“工具”→“自动更正选项”菜单命令，打开“自动更正”对话框。

第2步，在“自动更正”选项卡中，在“替换”编辑框中输入石中，在“替换为”编辑框中输入“安康市石泉县石泉中学”，并单击“确定”按钮。在编辑文档时，只需要输入“石中”，则自动替换为安康市石泉县石泉中学。

10、利用插入符号输入生僻字

生僻汉字如“桝”，在Word中，我们可以用可以用插入“符号”的方法来输入：先在文档中输入一个与该字同偏旁部首的汉字(如“桃”)，然后选中这个汉字，执行“插入→符号”命令，打开“符号”对话框，你就会发现对话框定位在包含该偏旁部首的汉字区域，上、下拉动滚动条，仔细浏览，就可以找到“桝”这个生僻汉字了，选中它，按一下“插入”按钮，再关闭对话框就可以了。

11、Word中的英汉互译功能

点击“工具”---“语言”---“翻译”，在右边出现“翻译”的任务窗格，在“词典”中选择“英译汉”或是“汉译英”，在“翻译内容”下面的“文字”文本框中输入被翻译的文字，或者选中文档的某一词组，点击浏览，在结果中出现翻译内容。

12、批量消除空行

（1）打开包含多余空行的文档，选择[编辑]--[替换]菜单命令，打开“查找和替换”对话框。

（2）切换到英文输入状态下，在“查找内容”处，点击下面的“特殊字符”----“段落标记”，在查找内容中输入两个段落标记，在在替换为中输入一个段落标记，（3）单击“全部替换”按钮，文档中连续两个以上的段落标记全部减少一个段落标记，即减少一行空行。

（4）连续单击“全部替换”按钮，直到文档中所有的空行全部被删除。

13、Word中的运算功能

点击“工具”—“自定义”，在命令选项卡中，在类别选择“工具”，在命令表中找到“工具计算”，按下鼠标左键，拖到工具栏上。计算方法是输入公式95*8+102*6，选中公式内容，点击工具栏上“工具计算”，在将光标置于新的位置，单击粘贴，在文档会显示结果。

三、插入的应用

1、插入和自动更新日期时间

1光标放在需要插入日期和时间的地方，点击“插入”---“日期和时间”，选中○需要的格式，点击“确定”即可。

2若每次插入都需要这一种格式，则可以点击“默认”，以后每次插入时都以这○种格式的日期和时间进行插入。选中“自动更新”，则每次打开文档时，日期和时间则自动更新为最新的时间。

2、特殊符号的插入

方法1：点击“插入”----“符号”，可以调出“符号”对话框。在对话框中选取自己需要插入的符号，点击“插入”即可。

如果经常使用某一个符号，可以设置快捷键，如把常用符号√设置为快捷键Ctrl+J,操作方法：点击选中符号，点击下方的快捷键，在请按快捷键中用手直接按下Ctrl+J,，点击“指定“即可，也可以利用 “自动更正”的方法，快速输入经常输入的符号。

方法2：点击“插入”---“特殊符号”对话框中，选中不同的选项卡，可以插入你需要的不同符号。

3、插入公式

1可以通过“插入”—“对象”，子“新建”选项卡中选择“Microsoft公式3.0”○来打开公式编辑器，或者通过单击“工具”菜单，选择“自定义”，打开“自定义”对话框。选择“命令”选项卡，在左面的“类别”中选择“插入”，在右面“命令”中拖动滚动条，找到“公式编辑器”，将其拖动到工具栏上松开。2公式编辑器的使用。在出现的虚线框内直接输入文字和数字，利用公式编辑器○的各种工具，可以输入各种符号，在输入过程中，利用“Tab”键可以快速地切换光标的位置。换行：直接打回车键。插入空格：利用Shift+Ctrl+空格键，改变公式字符格式，点击文档上面的样式。

4、插入“项目符号和编号”

1手动插入项目符号，光标置于要插入符号的地方，点击“格式”—“项目符号○和编码”，选取“编号”或“项目符号”选项卡，选择自己需要的内容。若对编号的样式设置不慢悠悠，可以自己进行设置，点击“自定义”，可以进行不同设置。

2在文档编辑过程中，只需输入“一”或“1”或“A”，等编号，编辑了文字后○打回车键，后面自动回出现相同的项目编号。打回车键出现自动编号时，回出现一个智能标记，点击智能标记，可以选择“撤销自动编号内容”。

5、插入“分页符”和“分节符”

1“分页符的插入”。要把一页的内容分为两页，把光○标插入需要分隔的位置，点击“插入”---“分隔符”中选择“分页符”，则将两部分内容分隔在两个页面上，也可以按Ctrl+回车键快速输入分页符。2分节符的插入。将光标放在需要分节的地方（上一节的结尾处或下一节的开始○

处），操作菜单“插入”→“分隔符”-，就弹出“分隔符”对话框。点选一个“分节符类型”后点击 “确定”，一个分节符就插到光标处，文档就被分节符分成了两节，根据需要还可以进一步分成若干节。

6、“页眉和页脚”的设置

1调成工具栏。点击工具栏菜单上“视图”---“页眉和页脚”，打开“页眉和页○脚”工具栏。

2通常，页眉里是有横线的，要删除这条横线，有两种方法，一种是在页眉的编○辑状态，操作菜单“格式”→“样式和格式”，点选“样式和格式”里的“清除格式”；还有一种是在页眉的编辑状态，操作菜单“格式”→“边框和底纹”，在“边框”选项卡里的“设置”里选择“无”，在“应用于”里选择“段落”

7、删除看不见的分节符

一般情况下,分页符和分节符是看不见的,这需要显示出来,就删除就可以了,如果不显示分页或分节符,你可以按下面程序操作: 其实只要单击“常用”工具栏上的〔显示/隐藏编辑标记〕按钮就可以把它显示出来了。然后将鼠标定位于分节符前或选中分节符，按下“Del”键就可以了。

如果您的“常用”工具栏中看不到这个按钮，可以点击“常用”工具栏最右侧向下的三角箭头，然后选择“添加或删除按钮→常用”，并在展开的列表中选中“显示/隐藏编辑标记”就可以把它添加到工具栏中了。

8、插入艺术字

单击“插入”菜单中的“图片”项，从子菜单中选取“艺术字”命令，打开“艺术字库”对话框。选择一种艺术字格式，输入文字，编辑文字体字号，点击确定即可。输入的艺术字为图片格式，并为“嵌入式”图片，如想将艺术字放在任意位置，则应将其格式由“嵌入式”改为“四周型环绕”。

9、文档中插入图表及格式的更改

1图表的插入。将光标移到需要插入图表的位置，点击“插入”---“图片”----○“图表”，在文档中会自动出现一张范例图表与数据表。可以再数据表中输入新的内容，也可以把Excel中的数据引入到word中。

2点击文档上面导入文件图标，进入“导入文件”对话框，找到文○件位置，打开后，进入“导入数据项” 导入数据。点击“编辑”---“导入文件”, 选择要导入的文件，出现导入数据选项。可以选择整张工作表或者选定区域（A2：F8），并选定覆盖整个单元格。3图表的格式设置 ○设置坐标轴格式，在横坐标处右击，然后点击“设置坐标格式”，弹出对话框在里面可以对图表字体，颜色等选项进行设置。

选中图表，单击右键，得到图表选项对话框，可以对标题，图列进行设置。

四、绘图工具的应用

1、“绘图”工具的应用

调出绘图工具栏，可以通过点击“视图”—“工具栏”---“绘图”工具调出。也可以通过点击上面工具栏绘图按钮调出。点击“绘图”工具栏上绘图，可以对图形进行组合，对齐或分布、绘图网格、旋转和翻转以及文字环绕等其他的设置。

2、利用“自选图形”画图 ⑴自选图形绘制及设置

绘图：绘图工具栏——自选图形——选择想要绘制的图形——按住鼠标左键拖动

设置：选中自选图形——格式——自选图形，打开自选图形设置对话框。可以对自选图形的填充色，线条色，尺寸及位置进行设置。⑵自选图形的应用

①可以在自选图形中添加文本。

在自选图形上点击鼠标右键后选择“添加文本”，即可给自选图形添加文本，如果要改变文字在自选图形中的位置。选中该自选图形，在设置自选图形格式对话框的文本框选项里面进行设置。

3、画图的基本技巧

1、○按下“Shift” 键时，所有的图形都以左上角为基准点等比例向右、下缩放。

2、按下“Ctrl” 键时，所有的图形以中心为基点，向上、下或者向左、右等○比例缩放。

3、同时按下Shift和Ctrl键，所有图形以中心为基点，向四周等比例缩放。○

4、当画出的图形上出现一个小黄菱形块时，拉动小黄菱形块，可以改变图形的○形状。

5转到自选图形上面的小绿圆圈，可以使图形转动。○

4、图形的精确移动

方法一：单击“绘图”→“绘图网格”命令，打开“绘图网格”对话框，将“对象与网格对齐”前面的√去掉，点击“确定”即可。或者不去掉“对象与网格对齐”复选框，而将“水平间距”和“垂直间距”均设置为“0.01”并单击“默认”按钮也可以实现精确移动Word图形或图片的目的。

方法二：在文档中选中要移动的图形，在按下“ctrl”键的同时，利用方向键移动的图形。

5、文档中多个图形的对齐

选中准备设置对齐方式的多个图形（可以在按下Ctrl键的同时分别选中每个图形），点击“绘图”工具栏中的 “对齐或分布”按钮，选中需要排列的方式，如顶端对齐，在分别点击“横向分布”、“垂直居中”即可。

6、组合图片中部分元素的修改

方法：选中组合图片中的某一图片，选中组合图片后在点击正方体，即选中组合图片中的正方体，在正方体周围会出现8个小灰色的小圆圈，即二次选中。改变自选图形，点击右下角“绘图”---“改变自选图形”---“基本形状”，选取“圆柱体”，即将真方体变为圆柱体。

7、常见“自选图形”的画法 1直线的变形思维 ○

画出一条直线，鼠标右击该直线，然后选中“编辑顶点”，直线两端出现小黑点，用鼠标拉动直线上任意位置，可以得到任意折线，在任意折线段上右击鼠标，选中曲线段，可以把直线变成曲线段，在任意曲线段上右击鼠标，选中，“抻直弓形”，可以把曲线段变成直线段。

2、图形的变形思维 ○１）十字图形的变形 2）立方体图形的变形 3）弧形图形的变形

4）平面图形变立方体

3作图中极变思维的应用 ○1）常规线条变粗做试管 2）常规线条变粗作齿轮 3）常规图片变极小

五、文档中的图片

1、图片的部分遮盖

插入的图片，有时不需要图片上部分内容，可以用文本框（或自选图形）遮住不需要显示的部分，不想要图中的文字说明，或改为其他文字说明。

2、图片工具栏的使用

（1）图片的裁剪，选定图片单击右键选择”显示图片工具栏“，选择“完成对图片的编辑。

（2）图片的颜色处理。在工具栏中选择颜色，在选择灰度，也可以通过调

”整“增加亮度”和“降低亮度”。，得到压（3）图片的压缩。点击工具栏右边的压缩缩图片对话框，选中“应用于”中的“文档中所有图片”，可以对所有的图片进行压缩，在“更改分辨率”中，选中“web屏幕”，可以把图片压缩的更小，图片压缩后文件变得很小，但不影响放映的质量。

（4）设置图片透明度。对于背景比较单一的图片，可以采用设置透明度将其背景去掉。点击“文字环绕”工具栏，有不同的环绕类型，选中不同的环绕类型，可以是图片恢复到原来状态。

（5）其他设置可以对图片进行旋转，线型设置图片的边框，点击重设图片，可使图片恢复到原来的状态。

3、嵌入式图片的组合

在文档中直接插入的图片默认是“嵌入式”的，如果要将几张图片组合到一起成为一张新的“嵌入式”图片，要先将每张“嵌入式”图片转换成非嵌入式的，调整好位置，设置好叠放次序，再将其组合。

4、文本内容保存为图片

再文档中直接输入文字，选中要保存为图片的文字内容，点击“剪切”，再点击“编辑”---“选择性粘贴”，选取“图片（windows图元文件）”，点击确定即可。

5、将图片锁定在文档中

对于画出的自选图形，双击该图形，打开“设置自选图形格式”对话框，再“版式”选项卡中点击下面的“高级”，再高级版式对话框中的图片位置选项，去掉“对象随文字移动”前面的√。这样文字中的图片就被锁定在文档中固定位置，不会随着文字段落的变化而变化。

6、多种图片格式间的转换

图片复制后，点击菜单中的“编辑”---“选择性粘贴”，再弹出的“选择性粘贴对话框中”，再“形式”中有各种不同的图片类型，选中某一种图片格式，单击“确定”即可。选中“自选图形”或“文本框”可以进行类同的操作。

7、对图片进行不规则处理

1利用文本框处理图片。○要遮盖一张图片下面的日期或其他部分，可以添加一个文本框，边框无色，填充色为白色即可。

2利用不规则自选图形的填充改变图片形状。○画一个自己需要的多边形，对该图片进行填充。再填充效果选项上选择“图片”，点击“插入”。

六、表格及其设置

1、表格的插入

点击“插入”---“表格”，输入行数和列数，或者单击工具栏的插入表格，用鼠标拖出行数和列数。选定表格，单击右键，可对表格进行边框和底纹的设置、插入行或者列。

2、表格工具栏的使用

3、表格行(列)的调整

1行列宽度的任意改变，当鼠标移动到某一横线或者竖线上时，按下鼠标左键，○光标出现双向箭头时拖动鼠标可以任意改变“行”或“列”的宽度，拖动光标调整行和列宽时，同时按下鼠标右键或者按下“ALT”键，这样在标尺上可以精确地显示出行高和列宽的数值。

2调整某一列的宽度而保持其他列宽不变。改变某一列宽时，按下“shift”键，○则当该列的宽度改变时，右边的列宽不变.3等比例调整行高和列宽。○当光标移动到表格上，表格的右下角出现一个空心小方块，当鼠标移动的小方块上时，光标变成斜向的双向箭头，然后用鼠标拖动这个双向箭头，可以任意改变行高和列宽，按下“shift”，可以等比例改变行、列的宽度。

4、表格内填充相同的内容

要将单元格都填充上相同的内容，可以采用复制的方法，先选中要复制的对象（图片或文本），按下“ctrl+C”，在选中需要填充的所有单元格，按下“Ctrl+V”即可。若要清除单元格的内容，选中需要删除的内容，点击“编辑”---“清除”—“内容”即可，或按下Del键。

5、表格的文字环绕

方法如下：选中表格，或光标置于任意单元格中，点击“表格”---“表格属性”，在“表格属性”对话框中“表格”选项卡中，“对齐方式”可以选择一种，如“居中”，在“文字环绕”中，选择环绕。如果表格两端不想出现文字，可以再“文字环绕”中选择“无”即可。

6、单元格中斜线表头的制作

1利用斜线表头样式，画好表格后，将光标置于第一个单元格中，点击“表格”○---“绘制斜线表头”，得到插入斜线表头对话框，在表头样式中选择一种样式，选择字体大小，分别在“行标题”、“数据标题”和“列标题”中分别输入相关内容。

7、单元格中文字位置的调整 2利用直线和文本框绘制斜线表头 ○画好表格后，在第一个单元格中利用“绘图”工具中的直线分别画出若干天需要的线段，在插入若干文本框，输入需要的文字，移动到适当位置，然后全部选中，将其组合起来即可。

8、文字适应单元格的大小

（1）、选中该单元格，从“表格”菜单中选择“表格属性”命令，随后出现“表格属性”对话框。在“行”选项卡中，点击“指定高度”，“行高值”选中“固定值”，点击确定。

（2）、调整单元格文字的大小，选定单元格中的全部文字，点击工具栏缩小字号，可以调整字体的大小。

9、单元格内文字格式的设置

将光标置于单元格中，点击“表格”—“表格属性”，在“表格属性”对话框的“单元格”选项卡中，点击下面的“选项”，在单元格选项对话框中，设置单元格的边距，单元格边距上下据设置为“0.3厘米”，左右都设置为“0.5厘米”，点击确定即可。文字段落左右两边缩进，可以通过上面标尺滑块来实现。文字与上下边框的距离可以通过设置段落的前后间距来实现。

10、表格转化为文字

方法一：利用“选择性粘贴”中的“无格式文本”。选中表格，点击“剪切”，在点击“编辑”----“选择性粘贴”---“无格式文本”。

方法二：通过“表格”中“表格转换成文本”的功能。选中被转换的表格，点击“表格”---“转换”---“表格转换成文本”，在出现的对话框中选择“制表符”，点击确定。

11、表格内容的行、列互换

实现表格的行列互换，即把表格的第一行转换到第一列，同时对应的表格内容也作相应的位置转换，就如同矩阵的转置一样。

（1）在Word中选定要被转置的表格，将表格复制到剪贴板中。（2）运行Excel，把剪贴板上的内容粘贴到Excel中。（3）选定粘贴后的表格内容，并复制到剪贴板上。（4）在Excel编辑区中任选一个除原表格之外的单元格，即所选粘贴区域与原来的表格不要有重叠的部分。

（5）单击“编辑→选择性粘贴”命令，打开“选择性粘贴”对话框。选中“转置”复选框，单击“确定”按钮，生成经过转置的表格。（6）选中并复制转置后的表格至剪贴板上。

（7）切换到Word编辑窗口中，在文档中将光标定位在经转置后的表格的插入位置。

（8）单击“粘贴”命令把剪贴板中经转置后的表格粘贴进来即可。

12、表格中的统计运算行或列中数值求和

第一步：选中放置求和结果的单元格。

第二步：执行菜单“表格→公式”命令，打开“公式”编辑窗口。

如果选定的单元格位于一列数值的底端，默认公式为“=SUM(ABOVE)”，即求上方所有数值的和，并将结果存放在选定的单元格；

如果选定的单元格位于一行数值的右端，Word建议采用公式“=SUM(LEFT)”进行计算，并将结果存放在选定的单元格。第三步：单击“确定”按钮，完成计算，见图1。

小提示：

★单元格的含义与Excel中的相同，单元格可以用地址来表示，如{=SUM(a3,e4,c5)}。在同一行内可由相对位置来表示，如LEFT（左方）和RIGHT（右方），同理，在同一列内可由ABOVE（上方）和BELOW（下方）来表示。★Word 是以域的形式将结果插入选定单元格的。如果更改了某些单元格中的值，不能像Excel那样自动计算，要先选定该域，按 F9键，才能更新计算结果。★如果该行或列中含有空单元格，则Word将不对这一整行或整列进行累加。要对整行或整列求和，在每个空单元格中键入零值。

★要快速对一行或一列数值求和，先单击要放置求和结果的单元格，再单击“表格和边框”工具栏中的“自动求和”按钮。

13、表格中的排序

第1步，在Word2003表格中选中第2～6行，然后在菜单栏依次单击“表格”→“排序”菜单命令。

第2步，打开“排序”对话框，在“主要关键字”下拉列表中选择“列7”，“类型”选择为“数字”。然后点选“降序”单选框，并单击“确定”按钮实现排序，如图所示。

七、长文档的编辑

1、长文档的编辑技巧

2、窗体的拆分

3、为图片自动添加序号

4、使用“交叉引用”给文档编辑带来方便

5、大纲视图的功能和使用技巧

6、长文档自动生成目录

7、书签的使用