markdown:
# Hướng dẫn tạo mục lục cho file PDF
Chia sẻ: Zhang Zhang | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:27
lượt xem 381
download
![](http://image1.tailieu.vn/document/thumbnail/2009/20091107/phuocql31/80x100/090318_hd_tao_mucluc_bookmark_cho_pdf_5698.jpg)
##
Hướng dẫn tạo mục lục cho file PDF
[Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ](javascript:void(0);)
Download
![](http://static1.tailieu.vn/b2013az/templates/version1/default/images/down16x21.png)
Sau khi tạo được file dạng đuôi .pdf, quý vị có thắc mắc như thế này không?: Tại sao phần mục lục không hoạt động được giống như trong WORD, nghĩa là nhấn chuột vào đó sẽ nảy đến phần tương ứng? hoặc Làm cách nào tạo ra các bookmark (dấu sách) ở cột bên trái màn hình? Vậy thì tài liệu này là dành cho quý vị rồi đấy! Cùng với những hình ảnh minh hoạ, tin chắc rằng những khúc mắc kia chỉ còn là… ‘chuyện nhỏ!”...
Bình luận(2)
[Đăng nhập để gửi bình luận!](javascript:void(0);)
##
Nội dung Text: Hướng dẫn tạo mục lục cho file PDF
- Bieân soaïn höôùng daãn: PHAÏM ÑÖÙC HUY
- Taïo Muïc luïc vaø Bookmark trong trang pdf Muïc luïc Muïc luïc Trang Lôøi môû ñaàu 2 Taïo muïc luïc cho file pdf 4 Taïo bookmark cho file pdf 20 Bieân soaïn: Phaïm Ñöùc Huy 2
- Taïo Muïc luïc vaø Bookmark trong trang pdf Lôøi môû û ñaàu Lôøi mô ñaàu Sau khi taïo ñöôïc file daïng ñuoâi .pdf, quyù vò coù thaéc maéc nhö theá naøy khoâng?: Taïi sao phaàn muïc luïc khoâng hoaït ñoäng ñöôïc gioáng nhö trong WORD, nghóa laø nhaán chuoät vaøo ñoù seõ naûy ñeán phaàn töông öùng? hoaëc Laøm caùch naøo taïo ra caùc bookmark (daáu saùch) ôû coät beân traùi maøn hình? Vaäy thì taøi lieäu naøy laø daønh cho quyù vò roài ñaáy! Cuøng vôùi nhöõng hình aûnh minh hoaï, tin chaéc raèng nhöõng khuùc maéc kia chæ coøn laø… ‘chuyeän nhoû!” Naøo chuùng ta cuøng baét ñaàu ñi… Bieân soaïn: Phaïm Ñöùc Huy 3
- Taïo Muïc luïc vaø Bookmark trong trang pdf Phaàn I. TAÏO MUÏC LUÏC CHO FILE PDF 1. Caøi ñaët caùc phaàn meàm caàn thieát a) Caøi phaàn meàm Adobe Acrobat hoaëc Forxit Reader Vì file coù ñuoâi .pdf laø daïng teäp tin chæ ñöôïc ñöôïc treân caùc phaàn meàm nhö Adobe Acrobat hoaëc Foxit Reader neân tröôùc tieân quyù vò caàn phaûi caøi ñaëc moät trong hai phaàn meàm naøy (taøi lieäu naøy höôùng daãn treân phaàn meàm Forxit Reader). Coù theå caøi baèng ñóa, hoaëc taûi mieãn phí taïi caùc ñòa chæ sau: http://www.foxitsoftware.com/pdf/rd_intro.php http://www.download.com.vn/timkiem/Adobe+Acrobat+Reader/ind ex.aspx http://www.adobe.com Hình 1. Giao di n ph n m m Forxit Reader, m t ph n m m c d ng file pdf và ư c ánh giá là không thua kém gì ph n m m Adobe Acrobat. Bieân soaïn: Phaïm Ñöùc Huy 4
- Taïo Muïc luïc vaø Bookmark trong trang pdf b) Caøi ñaët caùc phaàn meàm chuyeån sang file coù daïng ñuoâi .pdf Ñeå taïo ra ñöôïc caùc file daïng ñuoâi .pdf thì phaûi coù phaàn meàm chuyeån ñoåi. Thöôøng laø töø WORD qua PDF. Caùc quyù vò coù theå söû duïng hai phaàn meàm sau: • CuteWriter: taûi mieãn phí veà töø ñòa chæ: http://www.cutepdf.com/ CuteWriter.exe hoaëc http://www.download.com.vn/office+software/office/58 48_cutepdf_writer_2_7.aspx • DoPdf: taûi mieãn phí töø ñòa chæ: http://www.dopdf.com/ Dopdf.exe Sau khi taûi veà quyù vò kích chuoät vaøo bieåu töôïng cuûa phaàn meàm ñeå tieán haønh caøi ñaët. Hình 2. B n hãy c nh n vào nút Next cài t cho n khi k t thúc (Finish) nhé. Bieân soaïn: Phaïm Ñöùc Huy 5
- Taïo Muïc luïc vaø Bookmark trong trang pdf Caøi ñaët xong, taïi muïc Printer name (Teân maùy in) ôû cöûa soå Print trong phaàn meàm WORD seõ xuaát hieän maùy in coù teân cuûa phaàn meàm. Maùy in chính laø ñeå in phaàn taøi lieäu quyù vò soaïn treân WORD sang daïng file coù ñuoâi .pdf. Hình 3. Máy in mang tên ph n m m chuy n sang file pdf xu t hi n trong h p Printer Name c a c a s Print trong ph n m m WORD. 2. Caùch chuyeån file Word sang file pdf Ñeå chuyeån file sang daïng pdf (thöïc chaát laø in), quyù vò cöù soaïn thaûo bình thöôøng ôû WORD. Tieáp ñoù, thöïc hieän thao taùc in taøi lieäu ra. Trong hoäp Printer Name (teân maùy in), quyù vò choïn maùy in coù teân cuûa phaàn meàm chuyeån file pdf vaø tieán haønh in. Tröôùc khi in chuyeån, maùy seõ yeâu caàu quyù vò choïn nôi löu file xuaát ra cuõng nhö ñaët teân. Keát thuùc nhaán Save. Sau ñoù nhaán tieáp OK. Bieân soaïn: Phaïm Ñöùc Huy 6
- Taïo Muïc luïc vaø Bookmark trong trang pdf Moät soá á löu yù ù Moät so löu y • Khi ñaët teân file ñeå löu khoâng neân ñaët tieáng Vieät coù caû daáu. Nhö vaäy thì phaàn meàm seõ khoâng ñoïc ñöôïc file xuaát ra. • Neân choïn vò trí löu phaûi ngay ngoaøi maøn hình (destop) ñeå ñaûm baûo an toaøn khi môû file. Neáu löu treân oå ñóa laïi caát quaù saâu trong caùc thö muïc seõ daãn ñeán tình traïng phaàn meàm khoâng theå môû ñöôïc file (nhö hình döôùi) hoaëc seõ baùo sai ñöôøng daãn (trong phaàn meàm Acrobat) Tình traïng treân khoâng chæ xaûy ra vôùi file pdf maø coøn vôùi caû caùc teäp neùn (Winrar hoaëc WinZip). Vì theá, khi khoâng môû ñöôïc caùc teäp naøy ñeå môû file neùn beân trong ra thì quyù vò nhôù laø phaûi copy phaàn naøy ra ngoaøi maøn Bieân soaïn: Phaïm Ñöùc Huy 7
- Taïo Muïc luïc vaø Bookmark trong trang pdf hình tröôùc. • Trong file pdf xuaát ra, khi môû xem trong phaàn meàm ñoïc chuyeân duïng (Forxit hoaëc Adobe) coù theå seõ xaûy ra tình traïng bò ngöôïc, töùc laø trang ñaàu cuûa phaàn taøi lieäu soaïn trong WORD tröôùc ñoù thì ôû trong file pdf seõ bò ñöa xuoáng cuoái. Ñeå khaùc phuïc tình trang naøy quyù vò choïn cheá ñoä xem ñaûo ngöôïc laïi, baèng caùch: View/Reverse View. Sau khi ñaõ coù ñöôïc moät file pdf hoaøn chænh vaø hoaøn haûo roài, chuùng ta cuøng taïo phaàn muïc luïc cho taøi lieäu nheù. Naøo… 3. Taïo muïc luïc cho file pdf a) Moät soá ñieàu khoâng neân laàm töôûng Haàu heát nhöõng ai duøng phaàn meàm chuyeån töø file word (file soaïnt thaûo) sang file pdf ñeàu nghó raèng taát caû nhöõng phaàn ñöôïc taïo keát noái (link) trong phaàn vaên baûn Word ñeàu seõ coù taùc duïng trong file pdf. Tuy nhieân, hoaøn toaøn khoâng phaûi vaäy, ít nhaát ruùt töø kinh nghieäm cuûa chính toâ. Cuõng vì coù theá neân toâi môùi tình côø phaùt hieän ra caùch taïo muïc luïc naøy ñeå truyeàn ñaït laïi cho quyù vò. Vì caùc phaàn lieân keát ñeán nôi mong muoán maát taùc duïng trong file pdf neân buoäc chuùng ta phaûi taïo lieân keát ngay taïi trang pdf ôû cöûa soå phaàn meàm chuyeân duïng, trong baøi höôùng daãn naøy laø phaàn meàm Forxit Reader nhö ñaõ noùi ôû treân. b) Taïo lieân keát cho caùc phaàn trong Muïc luïc Goïi laø taïo Muïc luïc nhöng thöïc chaát laø taïo keát noái cho töøng phaàn trong muïc luïc ñeán ñích töông öùng. Caàn phaûi noùi ngay raèng keát quaû taïo ñöôïc khaùc so vôùi keát quaû cuûa phaàn taïo Bookmark (daáu saùch), quyù vò khi ñeå chuoät vaøo moät phaàn naøo ñoù trong muïc luïc seõ khoâng thaáy phaàn ñoù ñöôïc gaïch chaân, gioáng nhö trong phaàn Bieân soaïn: Phaïm Ñöùc Huy 8
- Taïo Muïc luïc vaø Bookmark trong trang pdf meàm Word hoaëc treân trình duyeät Web thoâng thöôøng. Tuy vaäy, chuùng ta coù theå taïo ra caùc hieäu öùng cho phaàn lieân keát naøy. Caùch taïo nhö sau: Böôùc 1: môû file pdf ra roài tôùi trang chöùa phaàn muïc luïc muoán taïo lieân keát Böôùc 2: vaøo thöïc ñôn Tool/Advanced Editing Tools Hình 4. Th c ơn Tool và hai công c t o k t n i cho vùng ư c ch n trên trang pdf. Trong thöïc ñôn soå doïc tieáp theo, ta quan taâm ñeán 2 löïa choïn laø: • Rectangle Link Tool: coâng cuï choïn vuøng taïo lieân keát hình chöõ nhaät. Coâng duïng cuûa noù gioáng nhö coâng cuï choïn hình kieåu thöù nhaát trong phaàn meàm Paint, laø ñeå veõ choïn phaàn bao quanh hình daïng chöõ nhaät hoaëc vuoâng. Bieân soaïn: Phaïm Ñöùc Huy 9
- Taïo Muïc luïc vaø Bookmark trong trang pdf • Quadrilateral Link Tool: coâng cuï choïn vuøng taïo lieân keát kieåu töï do hay töù giaùc, ña giaùc. Böôùc 3: kích chuoät vaøo coâng cuï naøy (neân choïn coâng cuï thöù nhaát) roài veõ moät hình chöõ nhaät truøm leân caâu ñaàu tieân trong phaàn muïc luïc tröôùc (löu yù: coù theå choïn toaøn boä caâu goàm caû phaàn teân phaàn vaø soá trang hoaëc chæ phaàn teân) Hình 5. Dùng công c Rectangle Link Tool v m t hình ch nh t bao quanh vùng c n ch n t o liên k t. Khi veõ song thì cöûa soå Create Link seõ hieän ra: Trong cöûa soå Hình 6. H p tho i Create Link hi n ra Bieân khai báo c liên k t. b các thu c n soaïn: Phaïm Ñöùc Huy 10 tính cho vi
- Taïo Muïc luïc vaø Bookmark trong trang pdf naøy, quyù vò chuù yù ñeán caùc muïc vaø löïa choïn sau: Appearance: thieát ñaët phaàn hình thöùc ( myõ quan) cho phaàn lieân keát. Trong ñoù: + Thickness: ñoä ñaäm, nhaït (hay daøy, moûng) cuûa ñöôøng vieàn neùt veõ. + Border Style: caùc kieåu ñöôøng vieàn. + Highlight: taïo ñieåm nhaán. + Color: maøu cuûa ñöôøng veõ, cuûa phaàn taïo ñieåm nhaán. Destination: thieát ñaët ñích ñeán, ñaây chính laø phaàn quyù vò seõ chæ ra nôi maø sau naøy khi kích chuoät vaøo thì trang hoaëc phaàn noäi dung töông öùng seõ hieän ra. Taïi muïc naøy quyù vò kích chuoät choïn Go to a page view (Tôùi moät trang caàn xem). Coâng vieäc tieáp tuïc cuûa quyù vò laø nhaán vaøo nuùt Next. Sau khi nhaán Next, hoäp thoaïi Go to a page view (Tôùi moät trang caàn xem) xuaát hieän: Hình 7. H p tho i Go to a page view Hoäp thoaïi naøy yeâu caàu quyù vò laøm gì? Chính laø ñeå thieát ñaët ñích ñeán. Raát ñôn giaûn, quyù vò chæ caàn kích vaø giöõ chuoät vaøo con tröôït treân thanh cuoän doïc taïi trang pdf, muoán taïo keát noái cho Bieân soaïn: Phaïm Ñöùc Huy 11
- Taïo Muïc luïc vaø Bookmark trong trang pdf phaàn vöøa veõ hình chöõ nhaät tôùi trang naøo thì quyù vò keùo ñeán trang ñaáy môùi döøng chuoät. * Löu yù: quyù vò cöù keùo chuoät thoaûi maùi. Khi ñeán ñöôïc trang ñích, quyù vò nhôù ñöa chuoät ra giöõa trang ñeå chænh cho trang vöøa vaën vôùi cöûa soå, traùnh tình traïng trang coù phaàn ñaàu bò thoøi leân treân hoaëc thay vì döøng laïi ngay ñaàu trang thì laïi thaû thuoät khi keùo ñeán cuoái trang, nghóa laø bò leäch. Nhö vaäy thì keát quaû sau naøy, khi kích chuoät trang ñích hieän ra seõ khoâng ñeïp nhö yù muoán. Keát thuùc nhaán vaøo nuùt Set this position (Ñaët ñích ñeán taïi vò trí naøy) nghóa laø quyù vò chaáp nhaän ñaët phaàn ñích ñeán taïi ñieåm maø quyù vò löïa choïn naøy. Khi hoaøn taát caùc böôùc naøy cöûa soå maøn hình seõ quay trôû laïi nhö ôû hình 5. Vieäc cuoái cuøng laø quyù vò löu laïi phaàn quyù vò vöøa thieát laäp vaø thoaùt khoûi phaàn meàm. Ñeå thöû keát quaû quyù vò môû laïi file pdf ñoù roài kích chuoät vaøo phaàn quyù vò vöøa veõ hình chöõ nhaät ñeå choïn taïo lieân keát. Neáu quyù vò thaáy chuoät thay ñoåi so vôùi tröôùc laø hình moät baøn tay chæ ngoùn troû (bieåu töôïng quen thuoäc khi gaëp vaên baûn taïo lieân keát) thì nghóa laø quyù vò ñaõ thaønh coâng roài ñaáy! Chuùc möøng nheù! Coâng vieäc taïo muïc luïc chæ coù vaäy thoâi quyù vò aï! Tuy thuû coâng nhöng ñôn giaûn phaûi khoâng quyù vò! 4. Chænh söûa phaàn ñaõ taïo lieân keát Khi ñaõ taïo ñöôïc lieân keát cho phaàn mong muoán, thì ñöông nhieân coù luùc quyù vò cuõng thích söûa laïi, coù theå do loãi hoaëc muoán laøm ñeïp theâm cho phaàn hình thöùc lieân keát khi nhaán chuoät vaøo, söûa maøu cho caùc ñöôøng vieàn… Raát ñôn giaûn, quyù vò vaøo laïi thöïc ñôn Tools/Añvance Editing Tool roài choïn laïi coâng cuï tröôùc ñoù quyù vò ñaõ choïn, ôû ñaây laø Rectangle Link Tool. Sau ñoù quyù vò ñöa chuoät leân phaàn muoán Bieân soaïn: Phaïm Ñöùc Huy 12
- Taïo Muïc luïc vaø Bookmark trong trang pdf chænh söûa. Khi con troû chuoät bieán thaønh hình muõi teân maøu ñen hoâ laáp laùnh, thì quyù vò nhaán chuoät traùi. Khung veõ goàm caùc hình vuoâng nhoû xung quanh nhö ôû hình 5 laïi xuaát hieän. Quyù vò nhaán tieáp ñuùp chuoät leân khung naøy. Cöûa soå Link Properties xuaát hieän, taïi ñaây cho pheùp quyù vò coù theå khai baùo laïi caùc thuoäc tính cho phaàn lieân keát. Hình 8. C a s Link Properties Trong ñoù: Theû Appearance: quyù vò coù theå xem laïi nhö ñaõ trình baøy ôû treân, chæ xin löu yù, quyù vò coù theå keát hôïp giöõa Border Style vaø Highlight ñeå taïo ra nhöõng kieåu ñieåm nhaán laï maét cho phaàn lieân keát cuûa mình. Noäi dung naøy xin ñöôïc trình baøy trong phaàn tieáp theo. Neáu muoán khoaù taát caû nhöõng phaàn löïa choïn taïi theû naøy laïi, quyù vò kích chuoät vaøo doøng chöõ Lock ôû phía cuoái beân traùi cöûa soå. Baây giôø ta sang theû Actions. Theû Actions (Caùc haønh ñoäng): cho pheùp quyù vò, chænh söûa hay xoaù haønh ñoäng lieân keát maø mình ñaõ taïo ra tröôùc ñoù. Thaäm chí coù theå theâm haønh ñoäng cho vieäc taïo lieân keát. Bieân soaïn: Phaïm Ñöùc Huy 13
- Taïo Muïc luïc vaø Bookmark trong trang pdf Hình 9. Th Actions ÔÛ ñaây, haønh ñoäng toâi taïo ra tröôùc ñoù cho phaàn choïn taïo lieân keát laø tôùi moät trang caàn xem (trang soá 2), vì theá trong hoäp Selection Action (Löïa choïn haønh ñoäng) hieän ra doøng chöõ Go to a page view. Caùc haønh ñoäng ñaõ taïo seõ ñöôïc lieät keâ ôû hoäp Actions (Caùc haønh ñoäng) beân döôùi. Ñeå söûa haønh ñoäng naøy, giaû söû thay baèng trang 3, quyù vò kích chuoät vaøo doøng chöõ Go to a page view, doøng chöõ seõ ñöôïc phuû maøu, töïa nhö khi boâi ñen. Sau ñoù quyù vò nhaán vaøo nuùt Edit, nuùt Delete laø ñeå xoaù haønh ñoäng. Bieân soaïn: Phaïm Ñöùc Huy 14
- Taïo Muïc luïc vaø Bookmark trong trang pdf Khi nhaán nuùt Edit thì hoäp thoaïi Go to a page view nhö ôû hình 7 laïi hieän ra. Quyù vò laøm thao taùc töông töï nhö ñeà caäp ôû böôùc 3, chæ khaùc laø ta thay ñoåi trang maø thoâi, roài keát thuùc cuõng nhaán vaøo nuùt Set this position. Ngoaøi chænh söûa, quyù vò coù theå theâm haønh ñoäng môùi cho phaàn taïo lieân keát. Phaàn meàm seõ töï ñoäng haønh ñoäng theo ñuùng nhöõng haønh ñoäng maø quyù vò ñaõ theâm vaøo vaø ñöôïc lieät keâ trong hoäp Actions. Ví duï: theâm vaøo haønh ñoäng treân hai haønh ñoäng khaùc laø môû moät trang web vaø veà trang soá 1. Ñeå theâm haønh ñoäng môû moät trang web, quyù vò kích chuoät vaøo nuùt hình muõi teân treân hoäp Select Action roài nhaán vaøo nuùt Add (theâm) beân phaûi hoäp. Tieáp ñoù quyù vò phaûi nhaäp ñòa chæ trang web muoán môû taïi hoäp URL Edition. Keát thuùc nhaán OK. Taïo haønh ñoäng veà trang 1, caùc thao taùc gioáng nhö ñaõ ñeà caäp ôû treân. Taát caû caùc haønh ñoäng môùi naøy seõ ñöôïc lieät keâ trong hoäp Actions. Môøi quyù vò theo doõi hình phía döôùi. Theo nhö nhöõng gì ñöôïc lieät keâ trong hoäp Action thì sau khi löu nhöõng thay ñoåi laïi vaø thöïc hieän vieäc lieân keát (kích chuoät vaøo phaàn taïo lieân keát) haønh ñoäng ñaàu tieân quùy vò seõ thaáy laø naûy ñeán trang soá 2, sau ñaáy moät trang web coù ñòa chæ nhö ñaõ khai hieän ra, roài laïi töï ñoäng naûy veà trang soá 1. *Löu yù: Sau khi hoaøn taát caùc thay ñoåi cho haønh ñoäng, quyù vò nhaán vaøo nuùt Close ôû cuoái cöûa soå Actions ñeå quay trôû laïi maøn hình chính, nhö hình 5. Coâng vieäc nöõa laø löu laïi, ñoùng cöûa soå phaàn meàm roài laïi môû ra thöû. Bieân soaïn: Phaïm Ñöùc Huy 15
- Taïo Muïc luïc vaø Bookmark trong trang pdf Hình 10. Các hành ng thêm m i ho c ch nh s a u ư c li t kê trong h p Actions. 5. nhöõng kieåu ñieåm nhaán laï maét cho phaàn lieân keát Nhö ñaõ noùi ôû treân, vò coù theå keát hôïp giöõa Border Style vaø Highlight ñeå taïo ra nhöõng kieåu ñieåm nhaán laï maét cho phaàn lieân keát cuûa mình. Döôùi ñaây laø moät soá kieåu xin giôùi thieäu ñeán quyù vò: Thickness Border Highlight Color Keát quaû Style 0 Solid Inset Traéng (neùt lieàn) (daïng nuùt) (taïo phaàn lieân keát daïng nuùt, chæ xuaát hieän khi kích chuoät) Bieân soaïn: Phaïm Ñöùc Huy 16
- Taïo Muïc luïc vaø Bookmark trong trang pdf 3 Solid Inset Hoàng (taïo phaàn lieân keát daïng nuùt coäng khung vieàn ngoaøi maøu hoàng, khung naøy luoân xuaát hieän) 4 Dashed Invert Da (neùt gaïch (chuyeån cam (taïo phaàn lieân keát coù vieàn ñöùt) maøu) ngoaøi maøu cam, phaàn naøy luoân hieän saün vaø hieäu öùng chuyeån maøu – xanh da trôøi xuaát hieän khi nhaán chuoät vaøo) 4 Underlined Invert Tím (gaïch chaân) (Taïo phaàn lieân keát coù ñöôøng gaïch chaân, luoân hieän saün vaø hieäu öùng chuyeån maøu, xuaát hieän khi kích chuoät vaøo) 4 Solid Outline Tím (bao ngoaøi) (Taïo phaàn lieân keát coù ñöôøng bao ngoaøi, luoân hieän saün treân cöûa soå maøn hình, khi kích chuoät vaøo ñöôøng bao naøy seõ chuyeån thaønh maøu ñen) Vaø coøn nhieàu kieåu khaùc nöõa! * Moät soá löu yù: . Khi keát thuùc caùc chænh söûa, thay ñoåi cho nhöõng haønh ñoäng lieân keát hoaëc cho hình thöùc cuûa phaàn taïo lieân keát, quyù vò nhôù nhaán vaøo nuùt Close treân cöûa soå. Sau ñoù, quyù vò löu laïi, nhaán vaøo nuùt hình ñóa meàm. Coù theå taét phaàn meàm ñi roài môû laïi ñeå duøng thöû Bieân soaïn: Phaïm Ñöùc Huy 17
- Taïo Muïc luïc vaø Bookmark trong trang pdf hoaëc nhanh hôn, nhaán vaøo nuùt (fullscreen – xem toaøn maøn hình) treân cöûa soå. . Neáu quyù vò muoán taïo cho phaàn lieân keát cuûa mình chæ coù hình baøn tay ñang maø khoâng duøng hieäu öùng hoaëc ñöôøng vieàn gì khaùc, thì haõy khai baùo trong theû Appearance cuûa cöûa soå Link Properties nhö döôùi ñaây: . Tröôùc khi söû duïng ñöôïc caùc coâng cuï choïn phaàn caàn taïo lieân keát, phaàn meàm xuaát hieän moät hoäp thoaïi nhö ôû döôùi. Hoäp thoaïi haøm yù caùm ôn quyù vò ñaõ söû duïng Forxit Reader cuûa phaàn meàm cuøng moät soá thoâng tin veà coâng cuï maø quyù vò muoán duøng naøy. Quyù vò nhaán nuùt OK. Neáu khoâng muoán hoäp thoaïi naøy xuaát hieän trong laãn sau, moãi khi quyù vò söû duïng nöõa thì nhaán chuoät vaøo doøng chöõ Do not Bieân soaïn: Phaïm Ñöùc Huy 18
- Taïo Muïc luïc vaø Bookmark trong trang pdf show this message again (khoâng hieän thoâng ñieäp naøy nöõa) tröôùc khi nhaán OK ñeå keát thuùc. Phaàn taïo Muïc luïc cho file pdf xin keát thuùc ôû ñaây. Bieân soaïn: Phaïm Ñöùc Huy 19
- Taïo Muïc luïc vaø Bookmark trong trang pdf Phaàn II. TAÏO BOOKMARK (DAÁU SAÙCH) CHO FILE PDF 1. Giôùi thieäu cöûa soå Bookmarks Bookmark (daáu saùch) thöïc chaát cuõng laø moät daïng muïc luïc nhoû, tieän lôïi cho ngöôøi söû duïng, ngoaøi vieäc coù theå bieát ñöôïc boá cuïc chính cuûa taøi lieäu thì coøn coù theå duøng chuoät kích vaøo ñoù ñeå ñeán ñöôïc vôùi phaàn muoán ñoïc. Trong cöûa soå cuûa phaàn meàm Forxit Reader vaø caû Adobe Acrobat thì caùc bookmark ñöôïc hieån thò trong moät cöûa soå nhoû rieâng bieät (daïng khung) ôû beân traùi maøn hình. Phaàn noäi dung töông öùng cuûa caùc phaàn khi kích chuoät vaøo seõ hieän ra trong khung phía beân phaûi, nhö hình döôùi ñaây: Hình 11. C a s Bookmarks Bieân soaïn: Phaïm Ñöùc Huy 20
CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD
-
Tạo mục lục cho văn bản trong Word 2003
3 p |
1133 |
414
-
Cách để tạo mục lục tự động trong Word
17 p |
668 |
354
-
Tạo mục lục các Sheet trong Excel 2003
2 p |
791 |
289
-
Tạo mục lục tự động trong Word 2007
5 p |
1488 |
285
-
CÁCH TẠO MỤC LỤC TỰ ĐỘNG CHO VĂN BẢN
8 p |
969 |
268
-
Tạo mục lục tự động trong Office 2007
9 p |
280 |
110
-
Hướng dẫn tạo chữ ký với Business Card trong Outlook
17 p |
283 |
54
-
Cách tạo mục lục tự động trong Word 2010
5 p |
654 |
46
-
HƯỚNG DẪN CÀI ĐẶT BẢO VỆ CHO FILE PDF
0 p |
142 |
39
-
Hướng dẫn tạo mục lục
7 p |
123 |
37
-
Hướng dẫn tạo mục lục tự động trong Word 2003
7 p |
203 |
22
-
Hướng dẫn tạo mục lục tự động trên word 2003
9 p |
61 |
11
-
Hướng dẫn tạo USB boot nhanh trong Windows 8
7 p |
72 |
9
-
Các hướng dẫn tạo ổ đĩa RAM trên Windows
9 p |
55 |
6
-
Hướng dẫn tạo mật khẩu bằng ảnh trong Windows 8
3 p |
62 |
4
-
Hướng dẫn tạo ổ đĩa trực tuyến bằng Syncbox
7 p |
57 |
4
-
Bài giảng Hướng dẫn tạo Crossword
13 p |
25 |
4

Set-Cookie: TLDEVNamespace=gu1lgcg30cbsd0orcij62i1qt2; path=/; domain=.tailieu.vn; HttpOnly


markdown:
# Luận văn tốt nghiệp “Vốn lưu động và hiệu quả sử dụng vốn lưu động tại Công ty Cổ phần Thiết bị thương mại ”
Chia sẻ: Tien Cuong | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:60
lượt xem 554
download
![](http://image.tlvnimg.com/document/thumbnail/2009/20090708/tiencuong/80x100/nh134_1893.jpg)
##
Luận văn tốt nghiệp “Vốn lưu động và hiệu quả sử dụng vốn lưu động tại Công ty Cổ phần Thiết bị thương mại ”
[Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ](javascript:void(0);)
Download
![](http://static.tlvnimg.com/b2013az/templates/version1/default/images/down16x21.png)
Tham khảo luận văn - đề án 'luận văn tốt nghiệp “vốn lưu động và hiệu quả sử dụng vốn lưu động tại công ty cổ phần thiết bị thương mại ”', luận văn - báo cáo phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả
Bình luận(0)
[Đăng nhập để gửi bình luận!](javascript:void(0);)
##
Nội dung Text: Luận văn tốt nghiệp “Vốn lưu động và hiệu quả sử dụng vốn lưu động tại Công ty Cổ phần Thiết bị thương mại ”
- Luận văn tốt nghiệp “Vốn lưu động và hiệu quả sử dụng vốn lưu động tại Công ty Cổ phần Thiết bị thương mại ”
- 1 LỜI MỞ ĐẦU Để khởi sự và tiến hành hoạt động kinh doanh, bất kỳ một doanh nghiệp nào cũng cần phải có một lượng vốn nhất định. Vốn là một tiền đề cần thiết không thể thiếu cho việc hình thành và phát triển sản xuất kinh doanh của một doanh nghiệp. Nghị quyết hội nghị lần thứ 6 BCHTW Đảng CSVN đã chỉ rõ “ Các xí nghiệp quốc doanh không còn được bao cấp về giá và vốn, phải chủ động kinh doanh với quyền tự chủ đầy đủ đảm bảo tự bù đắp chi phí, kinh doanh có lãi ...”. Theo tinh thần đó các doanh nghiệp sản xuất kinh doanh phải gắn với thị trường, bám sát thị trường, tự chủ trong sản xuất kinh doanh và tự chủ về vốn. Nhà nước tạo môi trường hành lang kinh tế pháp lý cho các doanh nghiệp hoạt động đồng thời tạo ra áp lực cho các doanh nghiệp muốn tồn tại và đứng vững trong cạnh tranh phải chú trọng quan tâm đến vốn để tạo lập quản lý và sử dụng đồng vốn sao cho có hiệu quả nhất. Nhờ đó nhiều doanh nghiệp đã kịp thích nghi với tình hình mới, hiệu quả sản xuất kinh doanh tăng lên rõ rệt song bên cạnh đó không ít doanh nghiệp trước đây làm ăn có phần khả quan nhưng trong cơ chế mới đã hoạt động kém hiệu quả. Thực tế này là do nhiều nguyên nhân, một trong những nguyên nhân quan trọng là công tác tổ chức quản lý và sử dụng vốn của doanh nghiệp còn nhiều hạn chế, hiệu quả sử dụng đồng vốn còn quá thấp. Chính vì vậy, vấn đề bức thiết đặt ra cho các doanh nghiệp hiện nay là phải xác định và phải đáp ứng được nhu cầu vốn thường xuyên cần thiết và hiệu quả sử dụng đồng vốn ra sao? Đây là một vấn đề nóng bỏng có tính chất thời sự không chỉ được các nhà quản lý doanh nghiệp quan tâm, mà còn thu hút được sự chú ý của các nhà đầu tư trong lĩnh vực tài chính, khoa học vào doanh nghiệp. Xuất phát từ vị trí, vai trò vô cùng quan trọng của vốn lưu động và thông qua quá trình thực tập tại Công ty Cổ phần Thiết bị thương mại tôi quyết định chọn đề tài: “Vốn lưu động và hiệu quả sử dụng vốn lưu động tại Công ty Cổ phần Thiết bị thương mại ” làm đề tài nghiên cứu cho luận văn của mình.
- 2 Ngoài phần mở đầu và phần kết luận bố cục của luận văn gồm 3 chương: Chương I : Vốn lưu động và hiệu quả sử dụng vốn lưu động Chương II : Tình hình quản lý và sử dụng vốn lưu động tại Công ty Cổ phần Thiết bị thương mại. Chương III : Một số giải pháp nhằm nâng cao hiệu quả sử dụng vốn lưu động tại Công ty Cổ phần Thiết bị thương mại Mặc dù đã hết sức cố gắng song do trình độ nhận thức về thực tế và lý luận còn hạn chế, đề tài này chắc chắn không tránh khỏi những thiếu sót. Tôi rất mong nhận được sự góp ý quý báu của các thầy cô, các cán bộ tài chính đã qua công tác cũng như các bạn sinh viên để đề tài nghiên cứu của tôi được hoàn thiện hơn. Tôi xin chân thành cảm ơn thầy giáo Trần Công Bẩy, cùng cán bộ phòng Kế toán - Tài vụ của Công ty Cổ phần Thiết bị thương mại đã hết sức giúp đỡ và tạo điều kiện cho tôi hoàn thành đề tài này. Hà nội, tháng 08 năm 2001
- 3 CHƯƠNG I VỐN LƯU ĐỘNG VÀ HIỆU QUẢ SỬ DỤNG VỐN LƯU ĐỘNG I - Vốn lưu động và vai trò của vốn lưu động I.1/ Khái niệm vốn lưu động Mỗi một doanh nghiệp muốn tiến hành sản xuất kinh doanh ngoài tài sản cố định (TSCĐ) còn phải có các tài sản lưu động (TSLĐ) tuỳ theo loại hình doanh nghiệp mà cơ cấu của TSLĐ khác nhau. Tuy nhiên đối với doanh nghiệp sản xuất TSLĐ được cấu thành bởi hai bộ phận là TSLĐ sản xuất và tài sản lưu thông. - TSLĐ sản xuất bao gồm những tài sản ở khâu dự trữ sản xuất như nguyên vật liệu chính, nguyên vật liệu phụ, nhiên liệu...và tài sản ở khâu sản xuất như bán thành phẩm, sản phẩm dở dang, chi phí chờ phân bổ... - Tài sản lưu thông của doanh nghiệp bao gồm sản phẩm hàng hóa chưa được tiêu thụ ( hàng tồn kho ), vốn bằng tiền và các khoản phải thu. Để đảm bảo cho quá trình sản xuất kinh doanh được tiến hành thường xuyên, liên tục đòi hỏi doanh nghiệp phải có một lượng TSLĐ nhất định. Do vậy, để hình thành nên TSLĐ, doanh nghiệp phải ứng ra một số vốn đầu tư vào loại tài sản này, số vốn đó được gọi là vốn lưu động. Tóm lại, vốn lưu động của doanh nghiệp là số vốn ứng ra để hình thành nên TSLĐ nhằm đảm bảo cho quá trình kinh doanh của doanh nghiệp được thực hiện thường xuyên, liên tục. Vốn lưu động chuyển toàn bộ giá trị của chúng vào lưu thông và từ trong lưu thông toàn bộ giá trị của chúng được hoàn lại một lần sau một chu kỳ kinh doanh. II.2/ Đặc điểm của vốn lưu động Vốn lưu động hoàn thành một vòng tuần hoàn sau một chu kỳ sản xuất. Trong quá trình đó, vốn lưu động chuyển toàn bộ, một lần giá trị vào giá trị sản phẩm, khi
- 4 kết thúc quá trình sản xuất, giá trị hàng hóa được thực hiện và vốn lưu động được thu hồi. Trong quá trình sản xuất, vốn lưu động được chuyển qua nhiều hình thái khác nhau qua từng giai đoạn. Các giai đoạn của vòng tuần hoàn đó luôn đan xen với nhau mà không tách biệt riêng rẽ. Vì vậy trong quá trình sản xuất kinh doanh, quản lý vốn lưu động có một vai trò quan trọng. Việc quản lý vốn lưu động đòi hỏi phải thường xuyên nắm sát tình hình luân chuyển vốn, kịp thời khắc phục những ách tắc sản xuất, đảm bảo đồng vốn được lưu chuyển liên tục và nhịp nhàng. Trong cơ chế tự chủ và tự chịu trách về nhiệm tài chính, sự vận động của vốn lưu động được gắn chặt với lợi ích của doanh nghiệp và người lao động. Vòng quay của vốn càng được quay nhanh thì doanh thu càng cao và càng tiết kiệm được vốn, giảm chi phí sử dụng vốn một cách hợp lý làm tăng thu nhập của doanh nghiệp, doanh nghiệp có điều kiện tích tụ vốn để mở rộng sản xuất, không ngừng cải thiện đời sống của công nhân viên chức của doanh nghiệp. II.3/ Thành phần vốn lưu động Dựa theo tiêu thức khác nhau, có thể chia vốn lưu động thành các loại khác nhau. Thông thường có một số cách phân loại sau: * Dựa theo hình thái biểu hiện của vốn có thể chia vốn lưu động thành các loại: - Vốn bằng tiền và các khoản phải thu: + Vốn bằng tiền: Tiền mặt tại quỹ, tiền gửi ngân hàng, tiền đang chuyển. Tiền là một loại tài sản của doanh nghiệp mà có thể dễ dàng chuyển đổi thành các loại tài sản khác hoặc để trả nợ. Do vậy, trong hoạt động kinh doanh đòi hỏi mỗi doanh nghiệp phải có một lượng tiền nhất định. + Các khoản phải thu: Chủ yếu là các khoản phải thu từ khách hàng, thể hiện số tiền mà khách hàng nợ doanh nghiệp phát sinh trong quá trình bán hàng hóa, dịch vụ dưới hình thức bán trước trả sau. - Vốn vật tư, hàng hóa: Bao gồm 3 loại gọi chung là hàng tồn kho
- 5 + Nguyên liệu, vật liệu, công cụ và dụng cụ. + Sản phẩm dở dang + Thành phẩm Việc phân loại vốn lưu động theo cách này tạo điều kiện thuận lợi cho việc xem xét, đánh giá khả năng thanh toán của doanh nghiệp. * Dựa theo vai trò của vốn lưu động đối với quá trình sản xuất kinh doanh có thể chia vốn lưu động thành các loại chủ yếu sau: - Vốn lưu động trong khâu dự trữ sản xuất, gồm các khoản: + Vốn nguyên liệu, vật liệu chính + Vốn phụ tùng thay thế + Vốn công cụ, dụng cụ + Vốn nhiên liệu + Vốn vật liệu phụ - Vốn lưu động trong khâu sản xuất: + Vốn sản phẩm dở dang + Vốn về chi phí trả trước - Vốn lưu động trong khâu lưu thông + Vốn thành phẩm + Vốn bằng tiền + Vốn đầu tư ngắn hạn về chứng khoán và các loại khác + Vốn trong thanh toán: những khoản phải thu và tạm ứng * Theo nguồn hình thành - Nguồn vốn pháp định: Nguồn vốn này có thể do Nhà nước cấp, do xã viên, cổ đông đóng góp hoặc do chủ doanh nghiệp tự bỏ ra - Nguồn vốn tự bổ sung: Đây là nguồn vốn doanh nghiệp tự bổ sung chủ yếu một phần lấy từ lợi nhuận để lại - Nguồn vốn liên doanh, liên kết - Nguồn vốn huy động thông qua phát hành cổ phiếu - Nguồn vốn đi vay
- 6 Đây là nguồn vốn quan trọng mà doanh nghiệp có thể sử dụng để đáp ứng nhu cầu về vốn lưu động thường xuyên trong kinh doanh. Tuỳ theo điều kiện cụ thể mà doanh nghiệp có thể vay vốn của ngân hàng các tổ chức tín dụng khác hoặc có thể vay vốn của tư nhân các đơn vị tổ chức trong và ngoài nước. I.4 - Vai trò của vốn lưu động Để tiến hành sản xuất, ngoài TSCĐ như máy móc, thiết bị, nhà xưởng... doanh nghiệp phải bỏ ra một lượng tiền nhất định để mua sắm hàng hóa, nguyên vật liệu... phục vụ cho quá trình sản xuất. Như vậy vốn lưu động là điều kiện đầu tiên để doanh nghiệp đi vào hoạt động hay nói cách khác vốn lưu động là điều kiện tiên quyết của quá trình sản xuất kinh doanh. Ngoài ra vốn lưu động còn đảm bảo cho quá trình tái sản xuất của doanh nghiệp được tiến hành thường xuyên, liên tục. Vốn lưu động còn là công cụ phản ánh đánh giá quá trình mua sắm, dự trữ, sản xuất, tiêu thụ của doanh nghiệp. Vốn lưu động còn có khả năng quyết định đến quy mô hoạt động của doanh nghiệp. Trong nền kinh tế thị trường doanh nghiệp hoàn toàn tự chủ trong việc sử dụng vốn nên khi muốn mở rộng quy mô của doanh nghiệp phải huy động một lượng vốn nhất định để đầu tư ít nhất là đủ để dự trữ vật tư hàng hóa. Vốn lưu động còn giúp cho doanh nghiệp chớp được thời cơ kinh doanh và tạo lợi thế cạnh tranh cho doanh nghiệp. Vốn lưu động còn là bộ phận chủ yếu cấu thành nên giá thành sản phẩm do đặc điểm luân chuyển toàn bộ một lần vào giá trị sản phẩm. Giá trị của hàng hóa bán ra được tính toán trên cơ sở bù đắp được giá thành sản phẩm cộng thêm một phần lợi nhuận. Do đó, vốn lưu động đóng vai trò quyết định trong việc tính giá cả hàng hóa bán ra.
- 7 II - Hiệu quả sử dụng vốn lưu động của doanh nghiệp II.1/ Quản lý và bảo toàn vốn lưu động Để nâng cao hiệu quả sử dụng vốn lưu động trước hết chúng ta phải làm thế nào để quản lý và bảo toàn vốn lưu động. Xuất phát từ những đặc điểm về phương thức chuyển dịch giá trị ( chuyển toàn bộ một lần vào giá thành sản phẩm tiêu thụ ) phương thức vận động của TSLĐ và vốn lưu động ( có tính chất chu kỳ lặp lại, đan xen...) vì vậy trong khâu quản lý sử dụng và bảo quản vốn lưu động cần lưu ý những nội dung sau: - Cần xác định ( ước lượng ) số vốn lưu động cần thiết, tối thiểu trong kỳ kinh doanh. Như vậy sẽ đảm bảo đủ vốn lưu động cần thiết cho quá trình sản xuất kinh doanh được tiến hành thường xuyên, liên tục, tránh ứ đọng vốn ( phải trả lãi vay), thúc đẩy tốc độ luân chuyển vốn dẫn đến nâng cao hiệu quả sử dụng vốn. - Tổ chức khai thác tốt nguồn tài trợ vốn lưu động + Trước hết về trình tự khai thác nguồn vốn: doanh nghiệp cần khai thác triệt để các nguồn vốn nội bộ và các khoản vốn có thể chiếm dụng một cách hợp pháp, thường xuyên. + Nếu số vốn lưu động còn thiếu, doanh nghiệp tiếp tục khai thác đến nguồn bên ngoài doanh nghiệp như: Vốn liên doanh, vốn vay của ngân hàng, hoặc các công ty tài chính, vốn phát hành cổ phiếu, trái phiếu...Khi khai thác các nguồn vốn bên ngoài, điều đáng lưu ý nhất là phải cân nhắc yếu tố lãi suất tiền vay. - Phải luôn có những giải pháp bảo toàn và phát triển vốn lưu động. Cũng như vốn cố định, bảo toàn được vốn lưu động có nghĩa là bảo toàn được giá trị thực của vốn hay nói cách khác đi là bảo toàn được sức mua của đồng vốn không bị giảm sút so với ban đầu. Điều này thể hiện qua khả năng mua sắm TSLĐ và khả năng thanh toán của doanh nghiệp trong quá trình sản xuất kinh doanh. - Phải thường xuyên tiến hành phân tích tình hình sử dụng vốn lưu động thông qua các chỉ tiêu tài chính như: vòng quay toàn bộ vốn lưu động, hiệu suất sử
- 8 dụng vốn lưu động, hệ số nợ ... Nhờ các chỉ tiêu này người quản lý tài chính có thể điều chỉnh kịp thời các biện pháp để nâng cao hiệu quả sử dụng vốn nhằm tăng mức doanh lợi. Các vấn đề nêu trên chỉ mang tính nguyên tắc. Trên thực tế vấn đề quản lý sử dụng vốn lưu động là rất phức tạp điều này đòi hỏi người quản lý không không chỉ có lý thuyết mà cần phải có đầu óc thực tế và có “nghệ thuật” sử dụng vốn. II.2/ Những vấn đề về hiệu quả sử dụng vốn lưu động a> Khái niệm và ý nghĩa hiệu quả sử dụng vốn lưu động Điểm xuất phát để tiến hành sản xuất kinh doanh của mỗi doanh nghiệp là phải có một lượng vốn nhất định và nguồn tài trợ tương ứng. Có “dầy vốn” và “trường vốn” là tiền đề rất tốt để sản xuất kinh doanh song việc sử dụng đồng vốn đó như thế nào cho có hiệu quả mới là nhân tố quyết định cho sự tăng trưởng và phát triển của mỗi doanh nghiệp ϖ Các khái niệm hiệu quả sử dụng vốn lưu động + Hiệu quả sử dụng vốn lưu động là hiệu quả thu được sau khi đẩy nhanh tốc độ luân chuyển vốn lưu động qua các giai đoạn của quá trình sản xuất. Tốc độ này càng cao chứng tỏ hiệu quả sử dụng vốn lưu động càng lớn và ngược lại. + Hiệu quả sử dụng vốn lưu động là hiệu quả đem lại cao nhất khi mà số vốn lưu động cần cho một đồng luân chuyển là ít nhất. Quan niệm này thiên về chiều hướng càng tiết kiệm được bao nhiêu vốn lưu động cho một đồng luân chuyển thì càng tốt. Nhưng nếu hàng hóa sản xuất ra không tiêu thụ được thì hiệu quả sử dụng đồng vốn cũng không cao. + Hiệu quả sử dụng vốn lưu động là thời gian ngắn nhất để vốn lưu động quay được một vòng. Quan niệm này có thể nói là hệ quả của quan niệm trên. + Hiệu quả sử dụng vốn lưu động là hiệu quả phản ánh tổng TSLĐ so với tổng nợ lưu động là cao nhất.
- 9 + Hiệu quả sử dụng vốn lưu động là hiệu quả phản ánh số lợi nhuận thu được khi bỏ ra một đồng vốn lưu động. + Hiệu quả sử dụng vốn lưu động là hiệu quả thu được khi đầu tư thêm vốn lưu động một cách hợp lý nhằm mở rộng quy mô sản xuất để tăng doanh số tiêu thụ với yêu cầu đảm bảo tốc độ tăng lợi nhuận phải lớn hơn tốc độ tăng vốn lưu động. Nói tóm lại, cho dù có nhiều cách tiếp cận khác nhau về hiệu quả sử dụng vốn lưu động, song khi nói đến hiệu quả sử dụng vốn lưu động chúng ta phải có một quan niệm toàn diện hơn và không thể tách rời nó với một chu kỳ sản xuất kinh doanh hợp lý ( chu kỳ sản xuất kinh doanh càng ngắn hiệu quả sử dụng vốn càng cao ), một định mức sử dụng đầu vào hợp lý, công tác tổ chức quản lý sản xuất, tiêu thụ và thu hồi công nợ chặt chẽ. Do vậy cần thiết phải đề cập tới các chỉ tiêu về hiệu quả sử dụng vốn lưu động. ϖ Ý nghĩa của việc nâng cao hiệu quả sử dụng vốn lưu động Như đã nói ở trên để tiến hành bất cứ hoạt động sản xuất kinh doanh nào điều kiện không thể thiếu là vốn. Khi đã có đồng vốn trong tay thì một câu hỏi nữa đặt ra là ta phải sử dụng đồng vốn đó như thế nào để vốn đó sinh lời, vốn phải sinh lời là nhân tố quyết định sự tồn tại và phát triển của doanh nghiệp. Lợi ích kinh doanh đòi hỏi doanh nghiệp phải quản lý, sử dụng hợp lý, có hiệu quả đồng vốn, tiết kiệm được vốn tăng tích lũy để thực hiện tái sản xuất và mở rộng quy mô sản xuất ngày càng lớn hơn. Hiệu quả sử dụng vốn lưu động là một trong những chỉ tiêu tổng hợp dùng để đánh giá chất lượng công tác quản lý và sử dụng vốn kinh doanh nói chung của doanh nghiệp. Thông qua chỉ tiêu đánh giá hiệu quả sử dụng vốn lưu động cho phép các nhà quản lý tài chính doanh nghiệp có một cái nhìn chính xác, toàn diện về tình hình quản lý và sử dụng vốn lưu động của đơn vị mình từ đó đề ra các biện pháp, các chính sách các quyết định đúng đắn, phù hợp để việc quản lý và sử dụng đồng vốn nói chung và VLĐ nói riêng ngày càng có hiệu quả trong tương lai.
- 10 Suy cho cùng việc nâng cao hiệu quả sử dụng vốn lưu động là nhằm vào việc nâng cao lợi nhuận. Có lợi nhuận chúng ta mới có tích luỹ để tái sản xuất ngày càng mở rộng. b> Các chỉ tiêu đánh giá hiệu quả sử dụng vốn lưu động T Tên chỉ Công thức tính Ý nghĩa T tiêu Cho biết trong một kỳ vốn lưu động 1 Số vòng Doanh thu thuần quay được mấy vòng nếu vòng quay quay VLĐ lớn hơn (so với tốc độ quay trung bình VLĐ bình quân của ngành) chứng tỏ hiệu quả sử dụng vốn lưu động cao. Kỳ luân 360 Đây là số ngày cần thiết để vốn lưu 2 chuyển động quay được một vòng. Thời gian Số vòng quay VLĐ VLĐ quay càng nhỏ thì tốc độ luân chuyển càng lớn. Để có một đồng vốn luân chuyển cần 3 Hệ số đảm VLĐ bình quân bao nhiêu đồng VLĐ. Hệ số này càng nhiệm của nhỏ thì hiệu quả sử dụng vốn lưu động Doanh thu thuần VLĐ càng cao, số vốn tiết kiệm được càng nhiều
- 11 Giá trị tổng sản lượng Phản ánh một đồng vốn lưu động 4 Sức sản đem lại bao nhiêu đồng giá trị sản xuất của VLĐ bình quân lượng. Chỉ tiêu này càng cao, hiệu quả VLĐ sử dụng vốn lưu động càng cao và ngược lại. Sức sinh Tổng lợi nhuận 5 lời của VLĐ bình quân Một đồng vốn làm ra bao nhiêu đồng VLĐ lợi nhuận. Hệ số này phản ánh khả năng chuyển đổi tài sản thành tiền để trang trải các Khả năng Tổng TSLĐ khoản nợ ngắn hạn (dưới 12 tháng). 6 thanh toán Nợ ngắn hạn Khi hệ số này thấp so với hệ số trung hiện thời bình của ngành thể hiện khả năng trả nợ của doanh nghiệp thấp và ngược lại khi hệ số này cao cho thấy doanh nghiệp có khả năng sẵn sàng thanh toán các khoản nợ đến hạn. Tổng TSLĐ - HTK Khả năng Chỉ tiêu này đánh giá chặt chẽ hơn khả 7 Nợ ngắn hạn thanh toán năng thanh toán của doanh nghiệp. Hệ nhanh số này càng cao chắc chắn phản ánh năng lực thanh toán nhanh của doanh nghiệp tốt thật sự. c> Các nhân tố ảnh hưởng tới hiệu quả sử dụng vốn lưu động của doanh nghiệp ϖ Các nhân tố khách quan ảnh hưởng tới hiệu quả sử dụng vốn lưu động của doanh nghiệp Trước tiên phải kể đến yếu tố chính sách kinh tế của Nhà nước. Đây là nhân tố có ảnh hưởng rất lớn đến hiệu quả sản xuất kinh doanh nói chung và hiệu quả sử dụng vốn lưu động nói riêng. Vì tuỳ theo từng thời kỳ, tuỳ theo từng mục tiêu phát triển mà Nhà nước có những chính sách ưu đãi về vốn về thuế và lãi suất tiền vay đối với từng ngành nghề cụ thể, có chính sách khuyến khích đối với ngành nghề này nhưng lại hạn chế ngành nghề khác. Bởi vậy khi tiến hành sản xuất kinh doanh bất cứ một doanh nghiệp nào cũng quan tâm và tuân thủ chính sách kinh tế của Đảng và Nhà nước.
- 12 Thứ hai là ảnh hưởng của môi trường kinh tế vĩ mô như lạm phát có thể dẫn tới sự mất giá của đồng tiền làm cho vốn của các doanh nghiệp bị mất dần theo tốc độ trượt giá của tiền tệ hay các nhân tố tác động đến cung cầu đối với hàng hóa của doanh nghiệp, nếu nhu cầu hàng hóa giảm xuống sẽ làm cho hàng hóa của doanh nghiệp khó tiêu thụ, tồn đọng gây ứ đọng vốn và hiệu quả sử dụng vốn lưu động cũng bị giảm xuống. ϖ Các nhân tố chủ quan ảnh hưởng tới hiệu quả sử dụng vốn lưu động của doanh nghiệp Một nhân tố quan trọng tác động trực tiếp đến hiệu quả sử dụng vốn lưu động của doanh nghiệp là kết quả sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp hay nói cách khác là doanh thu và lợi nhuận. Doanh thu và lợi nhuận cao hay thấp phản ánh vốn lưu động sử dụng hiệu quả hay không hiệu quả. Do đó vấn đề mấu chốt đối với doanh nghiệp là phải tìm mọi cách để nâng cao doanh thu và lợi nhuận. Khi doanh nghiệp xác định một nhu cầu vốn lưu động không chính xác và một cơ cấu vốn không hợp lý cũng gây ảnh hưởng không nhỏ tới hiệu quả sử dụng vốn. Việc lựa chọn dự án và thời điểm đầu tư cũng có một vai trò quan trọng đối với hiệu quả sử dụng vốn. Nếu doanh nghiệp biết lựa chọn một dự án khả thi và thời điểm đầu tư đúng lúc thì sẽ tối thiểu hóa chi phí và tối đa hóa lợi nhuận qua đó góp phần nâng cao hiệu quả sử dụng vốn nói chung và vốn lưu động nói riêng. Chất lượng công tác quản lý vốn lưu động cũng có ảnh hưởng rất lớn đến hiệu quả sử dụng vốn lưu động của doanh nghiệp. Bởi vì, công tác quản lý vốn lưu động sẽ giúp cho doanh nghiệp dự trữ được một lượng tiền mặt tốt vừa đảm bảo được khả năng thanh toán vừa tránh được tình trạng thiếu tiền mặt tạm thời hoặc lãng phí do giữ quá nhiều tiền mặt, đồng thời cũng xác định được một lượng dự trữ hợp lý giúp cho quá trình sản xuất kinh doanh được liên tục mà không bị dư thừa gây ứ đọng vốn. Ngoài ra công tác quản lý vốn lưu động còn làm tăng được số lượng sản phẩm tiêu thụ chiếm lĩnh thị trường thông qua chính sách thương mại.
- 13 Một nhân tố khác ảnh hưởng tới hiệu quả sử dụng vốn lưu động của doanh nghiệp là khả năng thanh toán. Nếu đảm bảo tốt khả năng thanh toán doanh nghiệp sẽ không bị mất tín nhiệm trong quan hệ mua bán và không có nợ quá hạn.
- 14 CHƯƠNG II THỰC TRẠNG CÔNG TÁC QUẢN LÝ VÀ SỬ DỤNG VỐN LƯU ĐỘNG TẠI CÔNG TY CỔ PHẦN THIẾT BỊ THƯƠNG MẠI I - MỘT SỐ NÉT KHÁI QUÁT VỀ CÔNG TY CỔ PHẦN THIẾT BỊ THƯƠNG MẠI I.1 - Quá trình hình thành và phát triển của công ty. Tiền thân của Công ty Cổ phần Thiết bị thương mại là Nhà máy Cơ khí nội thương được thành lập ngày 14/12/1971. Trực thuộc Bộ Thương nghiệp nay là Bộ Thương Mại. Xuất phát từ việc mở rộng nền kinh tế ngày càng cao, ngày 1/11/1999 theo quyết định 1673/1998 - QĐ - BTM ngày 28/12/1998 Công ty Thiết bị thương mại được chính thức đổi tên thành Công ty Cổ phần Thiết bị thương mại. Công ty là đơn vị kinh doanh hạch toán kinh tế độc lập tự chủ về tài chính, có tư cách pháp nhân và chịu sự quản lý của Nhà nước bằng các quy định của pháp luật. Công ty có tên giao dịch nước ngoài là : HOLDING COMMERCIAL EQUIPMENT COMPANY Viết tắt : COMECO Công ty có trụ sở chính đặt tại khu công nghiệp Giáp Bát - km số 6 Đường Giải Phóng - phường Phương Liệt - Quận Thanh Xuân, Hà Nội. Vốn điều lệ của Công ty : 2 498 586 858 đ Tỷ lệ cổ phần cổ đông : Người lao động trong doanh nghiệp : 70% Người ngoài doanh nghiệp : 30% Công ty được thành lập để huy động vốn và sử dụng vốn có hiệu quả trong việc phát triển sản xuất kinh doanh về cơ khí và các lĩnh vực khác nhằm mục tiêu lợi nhuận tối đa, tạo công ăn việc làm cho người lao động đóng góp cho ngân sách Nhà nước, phát triển Công ty ngày càng lớn mạnh. Hiện nay, Công ty là đơn vị kinh tế vừa và đang làm ăn có hiệu quả kinh tế cao. Sản xuất của Công ty đang ổn định, sản phẩm có uy tín và đang chiếm lĩnh thị trường.
- 15 Công ty hiện nay có 146 cán bộ công nhân viên , trong đó có 25 người thuộc bộ phận quản lý, 121 người thuộc lao động trực tiếp. Công ty Cổ phần Thiết bị thương mại gồm 6 phòng ban : Phòng Tài vụ - Kế toán, phòng Tiêu thụ, phòng Kế hoạch - Vật tư, phòng Tổ chức - hành chính, phòng KCS, phòng Kỹ thuật. Có 3 phân xưởng chính : - Phân xưởng sản xuất 1 - Phân xưởng sản xuất 2 - Phân xưởng cân và bảo quản Sản phẩm chính của Công ty là két bạc, tủ sắt cân treo và các loại sản phẩm cơ khí khác. I.2 - Chức năng nhiệm vụ của Công ty Cổ phần Thiết bị thương mại. Sản xuất và kinh doanh các mặt hàng theo đúng nghề đăng ký. Công ty phải xây dựng và tổ chức thực hiện kế hoạch sản xuất sản phẩm, tiêu thụ sản phẩm và các kế hoạch khác liên quan, đáp ứng nhu cầu thị trường. Mục đích chính của Công ty là : Đa dạng về chủng loại sản phẩm, chất lượng sản phẩm cao và phù hợp với nhu cầu tiêu dùng của xã hội góp phần phát triển kinh tế xã hội. Công ty không những phải nâng cao công tác nghiên cứu khoa học, thực hiện các biện pháp nhằm tăng sản phẩm, chất lượng cao và thực hiện tốt chính sách cán bộ, quy định quản lý tài chính, tài sản, chế độ lao động tiền lương, đảm bảo công bằng xã hội trong phân phối theo lao động, làm tốt công tác bảo hộ lao động, trật tự xã hội, bảo vệ môi trường, bảo vệ tài sản XHCN, bảo vệ an ninh và làm tròn nghĩa vụ quốc phòng. Thêm vào đó, Công ty phải không ngừng đào tạo, nâng cao trình độ văn hóa, nghiệp vụ tay nghề cho cán bộ công nhân viên trong Công ty. I.3 - Tổ chức bộ máy của công ty Bộ máy quản lý của Công ty được tổ chức theo mô hình trực tuyến. Chức năng nhiệm vụ của mỗi phòng được phân định rõ ràng và có sự phối hợp đồng bộ giữa các phòng ban trong quá trình hoạt động kinh doanh.
- 16 3.1 - Bộ máy Công ty Cổ phần Thiết bị thương mại : - Đại hội cổ đông - Hội đồng quản trị - Ban kiểm soát * Hội đồng quản trị do đại hội đồng cổ đông bầu ra, là cơ quan chịu trách nhiệm điều hành và quản lý Công ty giữa hai kỳ đại hội. * Ban kiểm soát là do đại hội đồng, cổ đông bầu ra có nhiệm vụ giám sát các hoạt động tuân theo Nghị quyết Đại hội đồng cổ đông, Nghị quyết Hội đồng quản trị của Hội đồng quản trị và Giám đốc điều hành. ϖ Chủ tịch hội đồng quản trị do Hội đồng quản trị bầu ra là người có quyết định cao nhất và chịu trách nhiệm trước toàn cổ đông. ϖ Giám đốc Công ty là người chịu trách nhiệm toàn bộ hoạt động sản xuất của Công ty và trực tiếp quản lý các khâu trọng yếu, chịu trách nhiệm trước Hội đồng quản trị,đại diện công ty khi quan hệ với các cơ quan pháp luật của Nhà nước. ϖ Phó giám đốc kỹ thuật giúp đỡ giám đốc trong việc điều hành toàn bộ quá trình sản xuất và kiểm tra kỹ thuật sản phẩm. 3.2 - Chức năng các phòng nghiệp vụ giúp việc cho giám đốc ϖ Phòng tổ chức - hành chính: Giúp ban giám đốc sắp xếp tổ chức nhân lực trong Công ty, điều hành bộ máy hành chính phục vụ cho hoạt động của Công ty. ϖ Phòng Kế toán - tài chính: Chịu trách nhiệm thực hiện việc quản lý tài chính của Công ty và hướng dẫn thực hiện chế độ tài chính kế toán các đơn vị trực thuộc, tổ chức công tác hạch toán kế toán trong Công ty, thực hiện các quy định của Nhà nước về tài chính - kế toán. ϖ Phòng kế hoạch vật tư : chịu trách nhiệm lập kế hoạch và cung ứng vật tư cho kịp tiến độ sản xuất, theo dõi tình hình sản xuất sản phẩm. ϖ Phòng kỹ thuật : Chịu trách nhiệm theo dõi kiểm tra, giám sát về kỹ thuật, chất lượng kiểm tra máy móc thiết bị trước khi sản xuất. Lập quy trình công nghệ, nghiên cứu công nghệ mới, xây dựng định mức lao động đối với sản xuất trực tiếp, thiết kế sản phẩm mới.
- 17 ϖ Phòng KCS : Có nhiệm vụ kiểm tra chất lượng, nguyên vật liệu mua vào, sản phẩm, bán thành phẩm hoàn thành ở từng công đoạn. ϖ Phòng tiêu thụ : Tham mưu cho giám đốc các chính sách tiêu thụ sản phẩm, thu thập thông tin thị trường, tổ chức tiêu thụ sản phẩm của Công ty, ký kết các hợp đồng bán hàng. Bộ máy quản lý của công ty Cổ phần Thiết bị thương mại được thể hiện ở sơ đồ sau: I.4/ Bộ máy kế toán của Công ty Bộ máy kế toán là một mắt xích quan trọng trong hệ thống quản lý kinh doanh với nhiệm vụ: Tổ chức, thực hiện, kiểm tra toàn bộ thông tin kinh tế của các bộ phận trong Công ty . Thực hiện đầy đủ chế độ hạch toán và chế độ quản lý kinh tế tài chính của Công ty. a- Sơ đồ bộ máy kế toán của Công ty KẾ TOÁN TRƯỞNG (phụ trách chung) KẾ TOÁN TỔNG HỢP BỘ PHẬN KẾ TOÁN BỘ PHẬN KẾ TOÁN BỘ PHẬN KẾ TOÁN TSCĐ VÀ TÍNH GIÁ -THANH TOÁN NGÂN TIỀN LƯƠNG , VẬT THỦ QUỸ THÀNH CÔNG NỢ HÀNG TƯ, BHXH -TIÊU THỤ b- Đặc điểm bộ máy kế toán ở công ty Hiện nay, Công ty tổ chức bộ máy kế toán theo hình thức tập trung. ϖ Phòng Kế toán - tài vụ của Công ty gồm có 5 cán bộ có trình độ chuyên môn cao. Trong đó 3 cán bộ có trình độ Đại học và 2 cán bộ có trình độ Trung cấp.
- 18 ϖ Chức năng : + Kế toán trưởng : Phụ trách các bộ phận dưới quyền, theo dõi tình hình tài chính của Công ty, chịu trách nhiệm trước Giám đốc và cấp trên về công tác hạch toán kế toán và các chỉ tiêu tài chính của Công ty. + Phó phòng kế toán : Phụ trách mảng kế toán TSCĐ, tổng hợp và tính giá thành sản phẩm , kế toán công nợ. + Bộ phận kế toán thanh toán ngân hàng, tiêu thụ, thống kê tổng hợp có nhiệm vụ thanh toán chuyển khoản và quản lý vốn tại ngân hàng, ghi sổ thanh toán cho khách hàng và chủ nợ. + Bộ phận kế toán tiền lương và BHXH có nhiệm vụ tính toán tiền lương trên cơ sở định mức lao động đã được duyệt, phân bổ chính xác chi phí về tiền lương và trích BHXH, BH y tế, KPCĐ cho các đối tượng sử dụng có liên quan. + Bộ phận thủ quỹ có trách nhiệm bảo quản tiền mặt, thu tiền khi khách hàng mang nộp, chi tiền khi có chứng từ chi do Giám đốc duyệt. c- Hình thức kế toán ở Công ty Hiện nay, Công ty Cổ phần Thiết bị thương mại đang thực hiện chế độ kế toán theo quyết định số 1141/ TC/ QĐ/CĐKT ngày 1.11.1995 của Bộ Tài chính. Công ty đang áp dụng hình thức kế toán Nhật Ký Chứng Từ ϖ Nhật ký chứng từ: Là sổ kế toán tổng hợp dùng để phản ánh nghiệp vụ kinh tế phát sinh bên Có của các tài khoản. Công ty sử dụng Nhật ký chứng từ số 1, NKCT số 2, số 5, số7, số 8, số 10. ϖ Bảng kê: Là sổ kế toán tổng hợp được dùng trong những trường hợp khi các chỉ tiêu hạch toán chi tiết của một số tài khoản. Công ty sử dụng các bảng kê số 1,số 2, số 4, số 5, số 6, số 11.
- 19 ϖ Trình tự ghi sổ kinh tế theo hình thức kinh tế “ Nhật ký chứng từ”. SỔ CHI TIẾT CHỨNG TỪ GỐC SỔ QUỸ BẢNG PHÂN BỔ BẢNG KÊ NKCT BẢNG TỔNG HỢP SỐ LIỆU CHI TIẾT SỔ CÁI BÁO CÁO KẾ TOÁN Ghi chú : Ghi hàng ngày Ghi cuối tháng Đối chiếu kiểm tra
CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD
-
Đề tài “Vốn lưu động và hiệu quả sử dụng vốn lưu động tại Công ty Cổ phần Thiết bị thương mại ”
58 p |
514 |
180
-
Luận văn Kế toán bán hàng và xác định kết quả bán hàng tại Công ty Cổ Phần Kinh Doanh Thương Mại Và Sản Xuất Việt An
86 p |
262 |
150
-
Luận văn: Đề tài: “Vốn lưu động và hiệu quả sử dụng vốn lưu động tại Công ty Cổ phần Thiết bị thương mại ”
54 p |
323 |
145
-
Luận văn đề tài: Vốn lưu động và hiệu quả sử dụng vốn lưu động tại Công ty Cổ phần Thiết bị thương mại
56 p |
448 |
132
-
LUẬN VĂN: Biện pháp nâng cao hiệu quả sử dụng nguồn nhân lực tại Công ty cổ phần đầu tư xây lắp điện Hải Phòng
72 p |
206 |
109
-
LUẬN VĂN: Một số biện pháp nâng cao hiệu quả sử dụng nguồn nhân lực tại công ty xi măng Hải Phòng
83 p |
111 |
52
-
Luận văn một số biện pháp nâng cao hiệu quả sử dụng nguồn nhân lực tại Công ty Cổ Phần Hóa Chất Minh Đức
84 p |
105 |
36
-
Luận văn Tổ chức hạch toán TSCĐ hữu hình với việc nâng cao hiệu quả sử dụng TSCĐ hữu hình ở Công ty Cổ phần thiết bị Thuỷ Lợi
82 p |
409 |
24
-
LUẬN VĂN:BIỆN PHÁP NÂNG CAO HIỆU QUẢ SỬ DỤNG NGUỒN NHÂN LỰC TẠI CÔNG TY CỔ PHẦN HÓA CHẤT VẬT LIỆU ĐIỆN HẢI PHÕNG
86 p |
50 |
20
-
LUẬN VĂN: Một số biện pháp nâng cao hiệu quả sử dụng nguồn nhân lực tại công ty TNHH Thảo Nguyên
74 p |
47 |
18
-
Khóa luận tốt nghiệp: Giải pháp nâng cao hiệu quả sử dụng vốn lưu động tại Công ty Cổ phần đầu tư, Xây lắp và Thương mại Hoàng Phát
80 p |
24 |
13
-
Khóa luận tốt nghiệp: Giải pháp nâng cao hiệu quả sử dụng vốn kinh doanh tại Công ty trách nhiệm hữu hạn Truyền thông ADT
86 p |
21 |
9
-
Khóa luận tốt nghiệp: Giải pháp nâng cao hiệu quả sử dụng vốn lưu động tại Công ty TNHH Hải Hồng
77 p |
24 |
9
-
Khóa luận tốt nghiệp: Giải pháp nâng cao hiệu quả sử dụng vốn lưu động tại Công ty Trách nhiệm hữu hạn Một thành viên Xây lắp và Vận tải Sơn Lâm
89 p |
13 |
5
-
Khóa luận tốt nghiệp: Nâng cao hiệu quả sử dụng vốn lưu động tại Công ty cổ phần Sản xuất Thương mại và Du lịch Phú Gia
77 p |
16 |
4
-
Khóa luận tốt nghiệp: Thực trạng quản trị vốn lưu động và hiệu quả sử dụng vốn lưu động tại Công ty Cổ phần Kinh doanh tổng hợp Miền Đông
93 p |
5 |
2
-
Khóa luận tốt nghiệp: Đánh giá tình hình sử dụng vốn lưu động tại Công ty Cổ phần Thiết bị Thương mại
82 p |
19 |
1

WARC-Type: response

Content-Type: application/http; msgtype=response

WARC-Identified-Payload-Type: application/xhtml+xml

Server: Apache/2.2.31 (CentOS)

Connection: close

Pragma: no-cache

Cache-Control: no-store, no-cache, must-revalidate, post-check=0, pre-check=0

Set-Cookie: TLDEVNamespace=97chfi2b3t01htai8ddg58j142; path=/; domain=.tailieu.vn; HttpOnly

Vary: Accept-Encoding

Content-Type: text/html; charset=UTF-8


markdown:
# Mạng thần kinh thường xuyên cho dự đoán P5
Chia sẻ: Do Xon Xon | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:21
lượt xem 13
download
![](http://image1.tailieu.vn/document/thumbnail/2010/20100812/doroxon/80x100/mang_than_kinh_thuong_xuyen_cho_du_doan_p5_8413.jpg)
##
Mạng thần kinh thường xuyên cho dự đoán P5
[Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ](javascript:void(0);)
Download
![](http://static1.tailieu.vn/b2013az/templates/version1/default/images/down16x21.png)
Recurrent Neural Networks Architectures Perspective In this chapter, the use of neural networks, in particular recurrent neural networks, in system identiﬁcation, signal processing and forecasting is considered. The ability of neural networks to model nonlinear dynamical systems is demonstrated, and the correspondence between neural networks and block-stochastic models is established. Finally, further discussion of recurrent neural network architectures is provided.
Bình luận(0)
[Đăng nhập để gửi bình luận!](javascript:void(0);)
##
Nội dung Text: Mạng thần kinh thường xuyên cho dự đoán P5
- Recurrent Neural Networks for Prediction Authored by Danilo P. Mandic, Jonathon A. Chambers Copyright c 2001 John Wiley & Sons Ltd ISBNs: 0-471-49517-4 (Hardback); 0-470-84535-X (Electronic) 5 Recurrent Neural Networks Architectures 5.1 Perspective In this chapter, the use of neural networks, in particular recurrent neural networks, in system identiﬁcation, signal processing and forecasting is considered. The ability of neural networks to model nonlinear dynamical systems is demonstrated, and the correspondence between neural networks and block-stochastic models is established. Finally, further discussion of recurrent neural network architectures is provided. 5.2 Introduction There are numerous situations in which the use of linear ﬁlters and models is limited. For instance, when trying to identify a saturation type nonlinearity, linear models will inevitably fail. This is also the case when separating signals with overlapping spectral components. Most real-world signals are generated, to a certain extent, by a nonlinear mech- anism and therefore in many applications the choice of a nonlinear model may be necessary to achieve an acceptable performance from an adaptive predictor. Commu- nications channels, for instance, often need nonlinear equalisers to achieve acceptable performance. The choice of model has crucial importance 1 and practical applications have shown that nonlinear models can oﬀer a better prediction performance than their linear counterparts. They also reveal rich dynamical behaviour, such as limit cycles, bifurcations and ﬁxed points, that cannot be captured by linear models (Gershenfeld and Weigend 1993). By system we consider the actual underlying physics 2 that generate the data, whereas by model we consider a mathematical description of the system. Many vari- ations of mathematical models can be postulated on the basis of datasets collected from observations of a system, and their suitability assessed by various performance 1 System identiﬁcation, for instance, consists of choice of the model, model parameter estimation and model validation. 2 Technically, the notions of system and process are equivalent (Pearson 1995; Sj¨berg et al. 1995). o
- 70 INTRODUCTION 1 1 0.5 0.5 Neuron output y=tanh(v) 0 0 −0.5 −0.5 −1 −1 −5 0 5 −5 0 5 −5 0 5 −5 0 5 Input signal Figure 5.1 Eﬀects of y = tanh(v) nonlinearity in a neuron model upon two example inputs metrics. Since it is not possible to characterise nonlinear systems by their impulse response, one has to resort to less general models, such as homomorphic ﬁlters, mor- phological ﬁlters and polynomial ﬁlters. Some of the most frequently used polynomial ﬁlters are based upon Volterra series (Mathews 1991), a nonlinear analogue of the linear impulse response, threshold autoregressive models (TAR) (Priestley 1991) and Hammerstein and Wiener models. The latter two represent structures that consist of a linear dynamical model and a static zero-memory nonlinearity. An overview of these models can be found in Haber and Unbehauen (1990). Notice that for nonlinear systems, the ordering of the modules within a modular structure 3 plays an important role. To illustrate some important features associated with nonlinear neurons, let us con- sider a squashing nonlinear activation function of a neuron, shown in Figure 5.1. For two identical mixed sinusoidal inputs with diﬀerent oﬀsets, passed through this non- linearity, the output behaviour varies from amplifying and slightly distorting the input signal (solid line in Figure 5.1) to attenuating and considerably nonlinearly distorting the input signal (broken line in Figure 5.1). From the viewpoint of system theory, neural networks represent nonlinear maps, mapping one metric space to another. 3 To depict this, for two modules performing nonlinear functions H1 = sin(x) and H2 = ex , we have H1 (H2 (x)) = H2 (H1 (x)) since sin(ex ) = esin(x) . This is the reason to use the term nesting rather than cascading in modular neural networks.
- RECURRENT NEURAL NETWORKS ARCHITECTURES 71 Nonlinear system modelling has traditionally focused on Volterra–Wiener analysis. These models are nonparametric and computationally extremely demanding. The Volterra series expansion is given by N N N y(k) = h0 + h1 (i)x(k − i) + h2 (i, j)x(k − i)x(k − j) + · · · (5.1) i=0 i=0 j=0 for the representation of a causal system. A nonlinear system represented by a Volterra series is completely characterised by its Volterra kernels hi , i = 0, 1, 2, . . . . The Volterra modelling of a nonlinear system requires a great deal of computation, and mostly second- or third-order Volterra systems are used in practice. Since the Volterra series expansion is a Taylor series expansion with memory, they both fail when describing a system with discontinuities, such as y(k) = A sgn(x(k)), (5.2) where sgn( · ) is the signum function. To overcome this diﬃculty, nonlinear parametric models of nonlinear systems, termed NARMAX, that are described by nonlinear diﬀerence equations, have been introduced (Billings 1980; Chon and Cohen 1997; Chon et al. 1999; Connor 1994). Unlike the Volterra–Wiener representation, the NARMAX representation of nonlinear systems oﬀers compact representation. The NARMAX model describes a system by using a nonlinear functional depen- dence between lagged inputs, outputs and/or prediction errors. A polynomial expan- sion of the transfer function of a NARMAX neural network does not comprise of delayed versions of input and output of order higher than those presented to the net- work. Therefore, the input of an insuﬃcient order will result in undermodelling, which complies with Takens’ embedding theorem (Takens 1981). Applications of neural networks in forecasting, signal processing and control require treatment of dynamics associated with the input signal. Feedforward networks for processing of dynamical systems tend to capture the dynamics by including past inputs in the input vector. However, for dynamical modelling of complex systems, there is a need to involve feedback, i.e. to use recurrent neural networks. There are various conﬁgurations of recurrent neural networks, which are used by Jordan (1986) for control of robots, by Elman (1990) for problems in linguistics and by Williams and Zipser (1989a) for nonlinear adaptive ﬁltering and pattern recognition. In Jordan’s network, past values of network outputs are fed back into hidden units, in Elman’s network, past values of the outputs of hidden units are fed back into themselves, whereas in the Williams–Zipser architecture, the network is fully connected, having one hidden layer. There are numerous modular and hybrid architectures, combining linear adaptive ﬁlters and neural networks. These include the pipelined recurrent neural network and networks combining recurrent networks and FIR adaptive ﬁlters. The main idea here is that the linear ﬁlter captures the linear ‘portion’ of the input process, whereas a neural network captures the nonlinear dynamics associated with the process.
- 72 OVERVIEW 5.3 Overview The basic modes of modelling, such as parametric, nonparametric, white box, black box and grey box modelling are introduced. Afterwards, the dynamical richness of neural models is addressed and feedforward and recurrent modelling for noisy time series are compared. Block-stochastic models are introduced and neural networks are shown to be able to represent these models. The chapter concludes with an overview of recurrent neural network architectures and recurrent neural networks for NARMAX modelling. 5.4 Basic Modes of Modelling The notions of parametric, nonparametric, black box, grey box and white box mod- elling are explained. These can be used to categorise neural network algorithms, such as the direct gradient computation, a posteriori and normalised algorithms. The basic idea behind these approaches to modelling is not to estimate what is already known. One should, therefore, utilise prior knowledge and knowledge about the physics of the system, when selecting the neural network model prior to parameter estimation. 5.4.1 Parametric versus Nonparametric Modelling A review of nonlinear input–output modelling techniques is given in Pearson (1995). Three classes of input–output models are parametric, nonparametric and semipara- metric models. We next brieﬂy address them. • Parametric modelling assumes a ﬁxed structure for the model. The model iden- tiﬁcation problem then simpliﬁes to estimating a ﬁnite set of parameters of this ﬁxed model. This estimation is based upon the prediction of real input data, so as to best match the input data dynamics. An example of this technique is the broad class of ARIMA/NARMA models. For a given structure of the model (NARMA for instance) we recursively estimate the parameters of the chosen model. • Nonparametric modelling seeks a particular model structure from the input data. The actual model is not known beforehand. An example taken from non- parametric regression is that we look for a model in the form of y(k) = f (x(k)) without knowing the function f ( · ) (Pearson 1995). • Semiparametric modelling is the combination of the above. Part of the model structure is completely speciﬁed and known beforehand, whereas the other part of the model is either not known or loosely speciﬁed. Neural networks, especially recurrent neural networks, can be employed within esti- mators of all of the above classes of models. Closely related to the above concepts are white, grey and black box modelling techniques.
- RECURRENT NEURAL NETWORKS ARCHITECTURES 73 5.4.2 White, Grey and Black Box Modelling To understand and analyse real-world physical phenomena, various mathematical models have been developed. Depending on some a priori knowledge about the pro- cess, data and model, we diﬀerentiate between three fairly general modes of modelling. The idea is to distinguish between three levels of prior knowledge, which have been ‘colour-coded’. An overview of the white, grey and black box modelling techniques can be found in Aguirre (2000) and Sj¨berg et al. (1995). o Given data gathered from planet movements, then Kepler’s gravitational laws might well provide the initial framework in building a mathematical model of the process. This mode of modelling is referred to as white box modelling (Aguirre 2000), under- lying its fairly deterministic nature. Static data are used to calculate the parameters, and to do that the underlying physical process has to be understood. It is therefore possible to build a white box model entirely from physical insight and prior knowl- edge. However, the underlying physics are generally not completely known, or are too complicated and often one has to resort to other types of modelling. The exact form of the input–output relationship that describes a real-world system is most commonly unknown, and therefore modelling is based upon a chosen set of known functions. In addition, if the model is to approximate the system with an arbitrary accuracy, the set of chosen nonlinear continuous functions must be dense. This is the case with polynomials. In this light, neural networks can be viewed as another mode of functional representations. Black box modelling therefore assumes no previous knowledge about the system that produces the data. However, the chosen network structure belongs to architectures that are known to be ﬂexible and have performed satisfactorily on similar problems. The aim hereby is to ﬁnd a function F that approximates the process y based on the previous observations of process yPAST and input u, as y = F (yPAST , u). (5.3) This ‘black box’ establishes a functional dependence between the input and out- put, which can be either linear or nonlinear. The downside is that it is gener- ally not possible to learn about the true physical process that generates the data, especially if a linear model is used. Once the training process is complete, a neu- ral network represents a black box, nonparametric process model. Knowledge about the process is embedded in the values of the network parameters (i.e. synaptic weights). A natural compromise between the two previous models is so-called grey box mod- elling. It is obtained from black box modelling if some information about the system is known a priori. This can be a probability density function, general statistics of the process data, impulse response or attractor geometry. In Sj¨berg et al. (1995), o two subclasses of grey box models are considered: physical modelling, where a model structure is built upon understanding of the underlying physics, as for instance the state-space model structure; and semiphysical modelling, where, based upon physical insight, certain nonlinear combinations of data structures are suggested, and then estimated by black box methodology.
- 74 NARMAX MODELS AND EMBEDDING DIMENSION ν(k) u(k) + + y(k) Σ I + e(k) z-1 _Σ ... II Neural z-M Network ^ y(k) Model z-N ... z-1 Figure 5.2 Nonlinear prediction conﬁguration using a neural network model 5.5 NARMAX Models and Embedding Dimension For neural networks, the number of input nodes speciﬁes the dimension of the network input. In practice, the true state of the system is not observable and the mathematical model of the system that generates the dynamics is not known. The question arises: is the sequence of measurements {y(k)} suﬃcient to reconstruct the nonlinear sys- tem dynamics? Under some regularity conditions, Takens’ (1981) and Mane’s (1981) embedding theorems establish this connection. To ensure that the dynamics of a non- linear process estimated by a neural network are fully recovered, it is convenient to use Takens’ embedding theorem (Takens 1981), which states that to obtain a faithful reconstruction of the system dynamics, the embedding dimension d must satisfy d 2D + 1, (5.4) where D is the dimension of the system attractor. Takens’ embedding theorem (Takens 1981; Wan 1993) establishes a diﬀeomorphism between a ﬁnite window of the time series [y(k − 1), y(k − 2), . . . , y(k − N )] (5.5) and the underlying state of the dynamic system which generates the time series. This implies that a nonlinear regression y(k) = g[y(k − 1), y(k − 2), . . . , y(k − N )] (5.6) can model the nonlinear time series. An important feature of the delay-embedding theorem due to Takens (1981) is that it is physically implemented by delay lines.
- RECURRENT NEURAL NETWORKS ARCHITECTURES 75 w0 1 w1 x(k-1) y(k) w2 y(k-1) Figure 5.3 A NARMAX recurrent perceptron with p = 1 and q = 1 There is a deep connection between time-lagged vectors and underlying dynamics. Delay vectors are not just a representation of a state of the system, their length is the key to recovering the full dynamical structure of a nonlinear system. A general starting point would be to use a network for which the input vector comprises delayed inputs and outputs, as shown in Figure 5.2. For the network in Figure 5.2, both the input and the output are passed through delay lines, hence indicating the NARMAX character of this network. The switch in this ﬁgure indicates two possible modes of learning which will be explained in Chapter 6. 5.6 How Dynamically Rich are Nonlinear Neural Models? To make an initial step toward comparing neural and other nonlinear models, we perform a Taylor series expansion of the sigmoidal nonlinear activation function of a single neuron model as (Billings et al. 1992) 1 1 β β3 β5 5 17β 7 7 Φ(v(k)) = = + v(k)− v 3 (k)+ v (k)− v (k)+· · · . (5.7) 1 + e−βv(k) 2 4 48 480 80 640 Depending on the steepness β and the activation potential v(k), the polynomial rep- resentation (5.7) of the transfer function of a neuron exhibits a complex nonlinear behaviour. Let us now consider a NARMAX recurrent perceptron with p = 1 and q = 1, as shown in Figure 5.3, which is a simple example of recurrent neural networks. Its mathematical description is given by y(k) = Φ(w1 x(k − 1) + w2 y(k − 1) + w0 ). (5.8) Expanding (5.8) using (5.7) yields y(k) = 1 + 1 [w1 x(k−1)+w2 y(k−1)+w0 ]− 48 [w1 x(k−1)+w2 y(k−1)+w0 ]3 +· · · , (5.9) 2 4 1 where β = 1. Expression (5.9) illustrates the dynamical richness of squashing activa- tion functions. The associated dynamics, when represented in terms of polynomials are quite complex. Networks with more neurons and hidden layers will produce more complicated dynamics than those in (5.9). Following the same approach, for a general
- 76 HOW DYNAMICALLY RICH ARE NONLINEAR NEURAL MODELS? recurrent neural network, we obtain (Billings et al. 1992) y(k) = c0 + c1 x(k − 1) + c2 y(k − 1) + c3 x2 (k − 1) + c4 y 2 (k − 1) + c5 x(k − 1)y(k − 1) + c6 x3 (k − 1) + c7 y 3 (k − 1) + c8 x2 (k − 1)y(k − 1) + · · · . (5.10) Equation (5.10) does not comprise delayed versions of input and output samples of order higher than those presented to the network. If the input vector were of an insuﬃcient order, undermodelling would result, which complies with Takens’ embed- ding theorem. Therefore, when modelling an unknown dynamical system or tracking unknown dynamics, it is important to concentrate on the embedding dimension of the network. Representation (5.10) also models an oﬀset (mean value) c0 of the input signal. 5.6.1 Feedforward versus Recurrent Networks for Nonlinear Modelling The choice of which neural network to employ to represent a nonlinear physical process depends on the dynamics and complexity of the network that is best for representing the problem in hand. For instance, due to feedback, recurrent networks may suﬀer from instability and sensitivity to noise. Feedforward networks, on the other hand, might not be powerful enough to capture the dynamics of the underlying nonlinear dynamical system. To illustrate this problem, we resort to a simple IIR (ARMA) linear system described by the following ﬁrst-order diﬀerence equation z(k) = 0.5z(k − 1) + 0.1x(k − 1). (5.11) The system (5.11) is stable, since the pole of its transfer function is at 0.5, i.e. within the unit circle in the z-plane. However, in a noisy environment, the output z(k) is corrupted by noise e(k), so that the noisy output y(k) of system (5.11) becomes y(k) = z(k) + e(k), (5.12) which will aﬀect the quality of estimation based on this model. This happens because the noise terms accumulate during recursions 4 (5.11) as y(k) = 0.5y(k − 1) + 0.1x(k − 1) + e(k) − 0.5e(k − 1). (5.13) An equivalent FIR (MA) representation of the same ﬁlter (5.11), using the method of long division, gives z(k) = 0.1x(k − 1) + 0.05x(k − 2) + 0.025x(k − 3) + 0.0125x(k − 4) + · · · (5.14) and the representation of a noisy system now becomes y(k) = 0.1x(k − 1) + 0.05x(k − 2) + 0.025x(k − 3) + 0.0125x(k − 4) + · · · + e(k). (5.15) 4 Notice that if the noise e(k) is zero mean and white it appears coloured in (5.13), i.e. correlated with previous outputs, which leads to biased estimates.
- RECURRENT NEURAL NETWORKS ARCHITECTURES 77 Clearly, the noise in (5.15) is not correlated with the previous outputs and the esti- mates are unbiased. 5 The price to pay, however, is the inﬁnite length of the exact representation of (5.11). A similar principle applies to neural networks. In Chapter 6 we address the modes of learning in neural networks and discuss the bias/variance dilemma for recurrent neural networks. 5.7 Wiener and Hammerstein Models and Dynamical Neural Networks Under relatively mild conditions, 6 the output signal of a nonlinear model can be considered as a combination of outputs from some suitable submodels. The structure identiﬁcation, model validation and parameter estimation based upon these submodels are more convenient than those of the whole model. Block oriented stochastic models consist of static nonlinear and dynamical linear modules. Such models often occur in practice, examples of which are • the Hammerstein model, where a zero-memory nonlinearity is followed by a lin- ear dynamical system characterised by its transfer function H(z) = N (z)/D(z); • the Wiener model, where a linear dynamical system is followed by a zero-memory nonlinearity. 5.7.1 Overview of Block-Stochastic Models The deﬁnitions of certain stochastic models are given by the 1. Wiener system y(k) = g(H(z −1 )u(k)), (5.16) where u(k) is the input to the system, y(k) is the output, C(z −1 ) H(z −1 ) = D(z −1 ) is the z-domain transfer function of the linear component of the system and g( · ) is a nonlinear function; 2. Hammerstein system y(k) = H(z −1 )g(u(k)); (5.17) 3. Uryson system, deﬁned by M y(k) = Hi (z −1 )gi (u(k)). (5.18) i=1 5 Under the usual assumption that the external additive noise e(k) is not correlated with the input signal x(k). 6 A ﬁnite degree polynomial steady-state characteristic.
- 78 WIENER AND HAMMERSTEIN MODELS AND DYNAMICAL NNs u(k) nonlinear v(k) N(z) y(k) function D(z) (a) The Hammerstein stochastic model u(k) N(z) v(k) nonlinear y(k) D(z) function (b) The Wiener stochastic model Figure 5.4 Nonlinear stochastic models used in control and signal processing Theoretically, there are ﬁnite size neural systems with dynamic synapses which can represent all of the above. Moreover, some modular neural architectures, such as the PRNN (Haykin and Li 1995), are able to represent block-cascaded Wiener– Hammerstein systems described by (Mandic and Chambers 1999c) y(k) = ΦN (HN (z −1 )ΦN −1 (HN −1 (z −1 ) · · · Φ1 (H1 (z −1 )u(k)))) (5.19) and y(k) = HN (z −1 )ΦN (HN −1 (z −1 )ΦN −1 · · · Φ1 (H1 (z −1 u(k)))) (5.20) under certain constraints relating the size of networks and order of block-stochastic models. Due to its parallel nature, however, a general Uryson model is not guaranteed to be representable this way. 5.7.2 Connection Between Block-Stochastic Models and Neural Networks Block diagrams of Wiener and Hammerstein systems are shown in Figure 5.4. The nonlinear function from Figure 5.4(a) can be generally assumed to be a polynomial,7 i.e. M v(k) = λi ui (k). (5.21) i=0 The Hammerstein model is a conventional parametric model, usually used to rep- resent processes with nonlinearities involved with the process inputs, as shown in Figure 5.4(a). The equation describing the output of a SISO Hammerstein system corrupted with additive output noise η(k) is ∞ y(k) = Φ[u(k − 1)] + hi Φ[u(k − i)] + ν(k), (5.22) i=2 where Φ is a nonlinear function which is continuous. Other requirements are that the linear dynamical subsystem is stable. This network is shown in Figure 5.5.
- RECURRENT NEURAL NETWORKS ARCHITECTURES 79 ν(k) + + Φ {h} Σ u(k) y(k) Figure 5.5 Discrete-time SISO Hammerstein model with observation noise u 1(k) u 2(k) w1(k) x(k) N(z) v(k) ... Σ D(z) y(k) up(k) wp (k) Linear Zero Memory Transfer Function Nonlinearity Figure 5.6 Dynamic perceptron Neural networks with locally distributed dynamics (LDNN) can be considered as locally recurrent networks with global feedforward features. An example of these net- works is the dynamical multilayer perceptron (DMLP) which consists of dynamical neurons and is shown in Figure 5.6. The model of this dynamic perceptron is described by y(k) = Φ(v(k)), deg(N (z)) deg(D(z)) v(k) = ni (k)x(k − i) + 1 + dj (k)v(k − j), (5.23) i=0 j=1 p x(k) = wl (k)ul (k), l=1 where ni and di denote, respectively, the coeﬃcients of the polynomials in N (z) and D(z) and ‘1’ is included for a possible bias input. From Figure 5.6, the transfer function between y(k) and x(k) represents a Wiener system. Hence, combinations of dynamical perceptrons (such as a recurrent neural network) are able to represent block-stochastic Wiener–Hammerstein models. Gradient-based learning rules can be developed for a recurrent neural network representing block-stochastic models. Both the Wiener and Hammerstein models can exhibit a more general structure, as shown in Figure 5.7, for the Hammerstein model. Wiener and Hammerstein models can be combined to produce more complicated block-stochastic models. A representative of these models is the Wiener–Hammerstein model, shown in Figure 5.8. This ﬁgure shows a Wiener stochastic model, followed by a linear dynamical system represented by its transfer function H2 (z) = N2 (z)/D2 (z), hence building a Wiener–Hammerstein 7 By the Weierstrass theorem, polynomials can approximate arbitrarily well any nonlinear function, including sigmoid functions.
- 80 WIENER AND HAMMERSTEIN MODELS AND DYNAMICAL NNs ν(k) Η1 (z) Σ u(k) y(k) u 2(k) Π Η2(z) ... uN(k) Π ΗN(z) N multiplications Figure 5.7 Generalised Hammerstein model u(k) N1(z) nonlinear N2(z) y(k) D 1(z) function D2(z) Figure 5.8 The Wiener–Hammerstein model block-stochastic system. In practice, we can build complicated block cascaded systems this way. Wiener and Hammerstein systems are frequently used to compensate each other (Kang et al. 1998). This includes ﬁnding an inverse of the ﬁrst module in the com- bination. If these models are represented by neural networks, Chapter 4 provides a general framework for uniqueness, existence and convergence of inverse neural mod- els. The following example from Billings and Voon (1986) shows that the Wiener model can be represented by a NARMA model, which, in turn can be modelled by a recurrent neural network. Example 5.7.1. The Wiener model w(k) = 0.8w(k − 1) + 0.4u(k − 1), (5.24) y(k) = w(k) + w3 (k) + e(k), was identiﬁed as y(k) = 0.7578y(k − 1) + 0.3891u(k − 1) − 0.037 23y 2 (k − 1) + 0.3794y(k − 1)u(k − 1) + 0.0684u2 (k − 1) + 0.1216y(k − 1)u2 (k − 1) + 0.0633u3 (k − 1) − 0.739e(k − 1) − 0.368u(k − 1)e(k − 1) + e(k), (5.25) which is a NARMA model, and hence can be realised by a recurrent neural network.
- RECURRENT NEURAL NETWORKS ARCHITECTURES 81 u(k) Linear Dynamical v(k) y(k) ... Σ Φ System (a) Activation feedback scheme u(k) Linear v(k) y(k) ... Dynamical Σ Φ System (b) Output feedback scheme Figure 5.9 Recurrent neural network architectures 5.8 Recurrent Neural Network Architectures Two straightforward ways to include recurrent connections in neural networks are activation feedback and output feedback , as shown, respectively, in Figure 5.9(a) and Figure 5.9(b). These schemes are closely related to the state space representation of neural networks. A comprehensive and insightful account of canonical forms and state space representation of general neural networks is given in Nerrand et al. (1993) and Dreyfus and Idan (1998). In Figure 5.9, the blocks labelled ‘linear dynamical systems’ comprise of delays and multipliers, hence providing linear combination of their input signals. The output of a neuron shown in Figure 5.9(a) can be expressed as M N v(k) = wu,i (k)u(k − i) + wv,j (k)v(k − j), (5.26) i=0 j=1 y(k) = Φ(v(k)), where wu,i and wv,j correspond to the weights associated with u and v, respectively. The transfer function of a neuron shown in Figure 5.9(b) can be expressed as M N v(k) = wu,i (k)u(k − i) + wy,j (k)y(k − j), (5.27) i=0 j=1 y(k) = Φ(v(k)),
- 82 RECURRENT NEURAL NETWORK ARCHITECTURES H1 u 1 (k) H2 u 2 (k) Σ Φ y(k) uM (k) ... HM HFB Figure 5.10 General LRGF architecture y(k) z1(k) z 2(k) Feedback with Delay x 1(k) x 2(k) x 3(k) z 1(k−1) z 2(k−1) Figure 5.11 An example of Elman recurrent neural network where wy,j correspond to the weights associated with the delayed outputs. A compre- hensive account of types of synapses and short-term memories in dynamical neural networks is provided by Mozer (1993). The networks mentioned so far exhibit a locally recurrent architecture, but when connected into a larger network, they have a feedforward structure. Hence they are referred to as locally recurrent–globally feedforward (LRGF) architectures. A gen- eral LRGF architecture is shown in Figure 5.10. This architecture allows for the dynamic synapses both within the input (represented by H1 , . . . , HM ) and the out- put feedback (represented by HFB ), hence comprising some of the aforementioned schemes. The Elman network is a recurrent network with a hidden layer, a simple example of which is shown in Figure 5.11. This network consists of an MLP with an additional input which consists of delayed state space variables of the network. Even though it contains feedback connections, it is treated as a kind of MLP. The network shown in
- RECURRENT NEURAL NETWORKS ARCHITECTURES 83 y1(k) y2(k) z 1(k) Feedback with z 2(k) Delay x 1(k) x 2(k) x 3(k) y1 (k−1) y2 (k−1) Figure 5.12 An example of Jordan recurrent neural network Figure 5.12 is an example of the Jordan network. It consists of a multilayer perceptron with one hidden layer and a feedback loop from the output layer to an additional input called the context layer. In the context layer, there are self-recurrent loops. Both Jordan and Elman networks are structurally locally recurrent globally feedforward (LRGF), and are rather limited in including past information. A network with a rich representation of past outputs, which will be extensively considered in this book, is a fully connected recurrent neural network, known as the Williams–Zipser network (Williams and Zipser 1989a), shown in Figure 5.13. We give a detailed introduction to this architecture. This network consists of three layers: the input layer, the processing layer and the output layer. For each neuron i, i = 1, 2, . . . , N , the elements uj , j = 1, 2, . . . , p + N + 1, of the input vector to a neuron u (5.31), are weighted, then summed to produce an internal activation function of a neuron v (5.30), which is ﬁnally fed through a nonlinear activation function Φ (5.28), to form the output of the ith neuron yi (5.29). The function Φ is a monotonically increasing sigmoid function with slope β, as for instance the logistic function, 1 Φ(v) = . (5.28) 1 + e−βv At the time instant k, for the ith neuron, its weights form a (p + N + 1) × T 1 dimensional weight vector wi (k) = [wi,1 (k), . . . , wi,p+N +1 (k)], where p is the number of external inputs, N is the number of feedback connections and ( · )T denotes the vector transpose operation. One additional element of the weight vec- tor w is the bias input weight. The feedback consists of the delayed output signals of the RNN. The following equations fully describe the RNN from Fig-
- 84 HYBRID NEURAL NETWORK ARCHITECTURES ... ... Feedback inputs z-1 ... Outputs ... ... z-1 y z-1 ... z-1 ... s(k-1) External ... Inputs s(k-p) Feedforward Processing layer of I/O layer and hidden and output Feedback connections neurons Figure 5.13 A fully connected recurrent neural network ure 5.13, yi (k) = Φ(vi (k)), i = 1, 2, . . . , N, (5.29) p+N +1 vi (k) = wi,l (k)ul (k), (5.30) l=1 uT (k) = [s(k − 1), . . . , s(k − p), 1, y1 (k − 1), y2 (k − 1), . . . , yN (k − 1)], i (5.31) where the (p + N + 1) × 1 dimensional vector u comprises both the exter- nal and feedback inputs to a neuron, as well as the unity valued constant bias input. 5.9 Hybrid Neural Network Architectures These networks consist of a cascade of a neural network and a linear adaptive ﬁlter. If a neural network is considered as a complex adaptable nonlinearity, then hybrid neural networks resemble Wiener and Hammerstein stochastic models. An example of these networks is given in Khalaf and Nakayama (1999), for prediction of noisy time series. A neural subpredictor is cascaded with a linear FIR predictor, hence making a hybrid predictor. The block diagram of this type of neural network architecture is
- RECURRENT NEURAL NETWORKS ARCHITECTURES 85 x(k) Desired Signal + + Σ Σ _ _ z-1 Neural Linear Network yNN(k) Predictor y(k) Figure 5.14 A hybrid neural predictor s(k-M) s(k-M+1) s(k-M+2) s(k-1) s(k) z -1 I z -1 I z -1 I p p p p module M yM,1 (k) module (M-1) y(M-1),1 (k) y 2,1 (k) module 1 yout(k) weight matrix W weight matrix W weight matrix W z -1 I z -1 I z -1 I (N-1) (N-1) (N-1) yM,1 (k-1) z -1 Figure 5.15 Pipelined recurrent neural network given in Figure 5.14. The neural network from Figure 5.14 can be either a feedforward neural network or a recurrent neural network. Another example of hybrid structures is the so-called pipelined recurrent neural network (PRNN), introduced by Haykin and Li (1995) and shown in Figure 5.15. It consists of a modular nested structure of small-scale fully connected recurrent neural networks and a cascaded FIR adaptive ﬁlter. In the PRNN conﬁguration, the M modules, which are FCRNNs, are connected as shown in Figure 5.15. The cascaded linear ﬁlter is omitted. The description of this network follows the approach from Mandic et al. (1998) and Baltersee and Chambers (1998). The uppermost module of the PRNN, denoted by M , is simply an FCRNN, whereas in modules (M − 1, . . . , 1), the only diﬀerence is that the feedback signal of the output neuron within module m, denoted by ym,1 , m = 1, . . . , M − 1, is replaced with the appropriate output signal ym+1,1 , m = 1, . . . , M − 1, from its left neighbour module m + 1. The (p × 1)- dimensional external signal vector sT (k) = [s(k), . . . , s(k − p + 1)] is delayed by m time steps (z −m I) before feeding the module m, where z −m , m = 1, . . . , M , denotes the m-step time delay operator and I is the (p × p)-dimensional identity matrix. The weight vectors wn of each neuron n, are embodied in an (p + N + 1) × N dimensional weight matrix W (k) = [w1 (k), . . . , wN (k)], with N being the number of neurons in
- 86 NONLINEAR ARMA MODELS AND RECURRENT NETWORKS each module. All the modules operate using the same weight matrix W . The overall output signal of the PRNN is yout (k) = y1,1 (k), i.e. the output of the ﬁrst neuron of the ﬁrst module. A full mathematical description of the PRNN is given in the following equations: yi,n (k) = Φ(vi,n (k)), (5.32) p+N +1 vi,n (k) = wn,l (k)ui,l (k), (5.33) l=1 uT (k) = [s(k − i), . . . , s(k − i − p + 1), 1, i yi+1,1 (k), yi,2 (k − 1), . . . , yi,N (k − 1)] for 1 i M − 1, (5.34) uT (k) M = [s(k − M ), . . . , s(k − M − p + 1), 1, yM,1 (k − 1), yM,2 (k − 1), . . . , yM,N (k − 1)] for i = M. (5.35) At the time step k for each module i, i = 1, . . . , M , the one-step forward prediction error ei (k) associated with a module is then deﬁned as a diﬀerence between the desired response of that module s(k −i+1), which is actually the next incoming sample of the external input signal, and the actual output of the ith module yi,1 (k) of the PRNN, i.e. ei (k) = s(k − i + 1) − yi,1 (k), i = 1, . . . , M. (5.36) Thus, the overall cost function of the PRNN becomes a weighted sum of all squared error signals, M E(k) = λi−1 e2 (k), i (5.37) i=1 where ei (k) is deﬁned in Equation (5.36) and λ, λ ∈ (0, 1], is a forgetting factor. Other architectures combining linear and nonlinear blocks include the so-called ‘sandwich’ structure which was used for estimation of Hammerstein systems (Ibnkahla et al. 1998). The architecture used was a linear–nonlinear–linear combination. 5.10 Nonlinear ARMA Models and Recurrent Networks A general NARMA(p, q) recurrent network model can be expressed as (Chang and Hu 1997) p p+q+1 x(k) = Φ ˆ w1,i (k)x(k − i) + w1,p+1 (k) + w1,j (k)ˆ(k + j − 2 − p − q) e i=1 j=p+2 p+q+N + w1,l (k)yl−p−q (k − 1) . (5.38) l=p+q+2 A realisation of this model is shown in Figure 5.16. The NARMA(p, q) scheme shown in Figure 5.16 is a common Williams–Zipser type recurrent neural network, which
- RECURRENT NEURAL NETWORKS ARCHITECTURES 87 x(k) z -1 x(k-1) _ + z -1 Σ y1(k) = ^ x(k) ^ e (k) x(k-2) ... z -1 y2(k) x(k-p) ... +1 ^ e(k-q) ... z -1 yN(k) ^ e(k-1) z -1 z-1 ... z-1 ... Figure 5.16 Alternative recurrent NARMA(p, q) network consists of only two layers, the output layer of output and hidden neurons y1 , . . . , yN , and the input layer of feedforward and feedback signals x(k − 1), . . . , x(k − p), +1, e(k − 1), . . . , e(k − q), y2 (k − 1), . . . , yN (k − 1). ˆ ˆ The nonlinearity in this case is determined by both the nonlinearity associated with the output neuron of the recurrent neural network and nonlinearities in hidden neu- rons. The inputs to this network, given in (5.38), however, comprise the prediction error terms (residuals) e(k −1), . . . , e(k −q), which make the learning in such networks diﬃ- ˆ ˆ cult. Namely, the well-known real-time recurrent learning (RTRL) algorithm (Haykin 1994; Williams and Zipser 1989a) was derived to minimise the instantaneous squared prediction error e(k), and hence cannot be applied directly to the RNN realisations ˆ of the NARMA(p, q) network, as shown above, since the inputs to the network com- prise the delayed prediction error terms {ˆ}. It is therefore desirable to ﬁnd another e
- 88 NONLINEAR ARMA MODELS AND RECURRENT NETWORKS equivalent representation of the NARMA(p, q) network, which would be more suited for the RTRL-based learning. If, for the sake of clarity, we denote the predicted values x by y, i.e. to match the ˆ notation common in RNNs with the NARMA(p, q) theory, and have y1 (k) = x(k), ˆ and keep the symbol x for the exact values of the input signal being predicted, the NARMA network from (5.38), can be approximated further as (Connor 1994) y1 (k) = h(x(k − 1), x(k − 2), . . . , x(k − p), e(k − 1), e(k − 2), . . . , e(k − q)) ˆ ˆ ˆ = h(x(k − 1), x(k − 2), . . . , x(k − p), (x(k − 1) − y1 (k − 1)), . . . . . . , (x(k − q) − y1 (k − q))) = H(x(k − 1), x(k − 2), . . . , x(k − p), y1 (k − 1), . . . , y1 (k − q)). (5.39) In that case, the scheme shown in Figure 5.16 should be redrawn, remaining topolog- ically the same, with y1 replacing the corresponding e terms among the inputs to the ˆ network. On the other hand, the alternative expression for the conditional mean predictor, depicted in Figure 5.16 can be written as p p+q+1 x(k) = Φ ˆ w1,i (k)x(k − i) + w1,p+1 (k) + w1,j (k)ˆ(k + j − 2 − p − q) x i=1 j=p+2 p+q+N + w1,l (k)yl−p−q (k − 1) (5.40) l=p+q+2 or, bearing in mind (5.39), the notation used earlier (Haykin and Li 1995; Mandic et al. 1998) for the examples on the prediction of speech, i.e. x(k) = s(k), and that y1 (k) = s(k), ˆ p p+q+1 s(k) = Φ ˆ w1,i (k)s(k − i) + w1,p+1 (k) + w1,j (k)y1 (k + j − 2 − p − q) i=1 j=p+2 p+q+N + w1,l (k)yl−p−q (k − 1) , (5.41) l=p+q+2 which is the common RNN lookalike notation. This scheme oﬀers a simpler solution to the NARMA(p, q) problem, as compared to the previous one, since the only nonlinear function used is the activation function of a neuron Φ, while the set of signals being processed is the same as in the previous scheme. Furthermore, the scheme given in (5.41) and depicted in Figure 5.17 resembles the basic ARMA structure. Li (1992) has shown that the recurrent network of (5.41) with a suﬃciently large number of neurons and appropriate weights can be found by performing the RTRL algorithm such that the sum of squared prediction errors E < δ for an arbitrary δ > 0. In other words, s − s D < δ, where · D denotes the L2 norm with respect ˆ to the training set D. Moreover, this scheme, shown also in Figure 5.17, ﬁts into the well-known learning strategies, such as the RTRL algorithm, which recommends this
CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD
-
Các Câu Hỏi Ôn Tập: Mạng Cảm Biến - WSN
15 p |
134 |
62
-
Mạng thần kinh thường xuyên cho dự đoán P1
8 p |
78 |
23
-
Mạng thần kinh thường xuyên cho dự đoán P2
21 p |
54 |
16
-
Mạng thần kinh thường xuyên cho dự đoán P9
12 p |
64 |
15
-
Mạng thần kinh thường xuyên cho dự đoán P4
0 p |
54 |
14
-
Mạng thần kinh thường xuyên cho dự đoán P3
16 p |
46 |
13
-
Mạng nơ ron và giải thuật di truyền ứng dụng cho nhận dạng ký tự viết tay.
9 p |
41 |
12
-
Mạng thần kinh thường xuyên cho dự đoán P6
24 p |
46 |
10
-
Mạng thần kinh thường xuyên cho dự đoán P11
28 p |
48 |
10
-
Mạng thần kinh thường xuyên cho dự đoán P8
14 p |
55 |
9
-
Mạng thần kinh thường xuyên cho dự đoán P12
21 p |
67 |
9
-
Mạng thần kinh thường xuyên cho dự đoán P10
9 p |
61 |
8
-
Mạng thần kinh thường xuyên cho dự đoán P7
19 p |
63 |
8
-
Bài giảng Mạng nơron và ứng dụng trong xử lý tín hiệu: Các mạng nơron đơn giản dùng cho phân loại mẫu - Nguyễn Công Phương
40 p |
26 |
6
-
Dự báo nhu cầu vốn đầu tư và phương hướng chủ yếu thu hút và sử dụng các nguồn vốn đầu tư cho giáo dục đại học Việt Nam giai đoạn 2000-2009.
7 p |
30 |
4
-
Bài giảng Bài 2: Tổng quan về quản lý dự án và lựa chọn và lập kế hoạch cho dự án
58 p |
36 |
4
-
Về một công cụ khai thác cơ sở dữ liệu Oracle-Discoverer.
7 p |
47 |
3

Set-Cookie: TLDEVNamespace=pi5keplea037dfrlll1ldqccu7; path=/; domain=.tailieu.vn; HttpOnly