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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
祝娜 尹俊华 翟羽佳
[目的/意义]作为科技创新的重要手段，技术融合预测对于改进技术研发的策略选择具有重要参考和借鉴意义，文章提出一种专利共类与深度学习模型结合的技术融合预测方法，以提高预测结果的准确性和可靠性。[方法/过程]以燃料电池技术为例，首先采用关联规则挖掘算法识别专利数据中具有强关联的IPC频繁项集，计算技术相对相似度，基于AP聚类算法进行技术聚类；然后运用生成式拓扑映射算法识别其中技术融合点，构建训练数据集和测试数据集。最后基于深度学习模型进行学习训练，预测燃料电池技术未来可能出现的技术融合。[结果/结论]这种方法在准确率和召回率上表现优异，可以快速、客观地识别技术融合，为技术创新的智能决策和预测提供支持和帮助。
关键词：
技术融合 深度学习 专利共类 预测方法
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
张翔然 李璐旸
针对事实核查任务中如何利用生成的解释更好地辅助真实性判断的问题,该文提出一种融合解释的提示学习事实核查模型PromptWE。该模型在生成任务中通过证据筛选和摘要生成更易理解的解释,然后在分类任务中将解释融合进提示学习模型的提示模板中,从而将解释与预训练模型储备的知识相结合,以提高真实性判别的准确率。该模型在2个数据集上的F1值比SOTA模型高5%,表明模型生成的解释能提升模型判别信息真假的能力。此外,为了说明高质量的解释在分类任务中的重要性,该文将数据集中的专家证据直接作为解释,融合进提示模板中进行了提示学习训练,比融合模型生成的解释的F1值提高了16%,证明了高质量解释能有效激发通用语言模型在事实核查任务上的能力。
关键词：
事实核查 提示学习 解释生成
[期刊] 情报学报
[作者]
冯立杰 秦浩 王金凤 刘鹏 仵轩 张芷芯
作为推动社会进步与经济发展的重要力量，如何快速且精确地识别潜在颠覆性技术对于提升企业竞争力、推动产业变革等具有关键意义。本文提出一种融合专利数据与社交媒体数据的潜在颠覆性技术早期识别方法，是对已有研究理论和方法的重要补充。第一，检索相关领域专利数据，对数据进行划分；第二，基于颠覆性技术的特征，选取与颠覆性技术相关的指标以构建指标体系，并计算其技术影响力；第三，依托Bi-LSTM (bi-directional long shortterm memory)训练专利指标与技术影响力之间的关系，预测出候选颠覆性技术，并结合BERTopic提取技术主题；第四，通过BERTopic主题建模基于社交媒体数据提取出社会主题，并通过关注度和情感倾向对社会主题进行评价；第五，通过语义相似度，将社会主题与技术主题匹配映射，以对技术主题进行分类，进而识别出潜在颠覆性技术；第六，以医疗机器人为例，阐述该识别方法的应用过程。研究结果表明，Bi-LSTM模型在准确率、精准率、召回率和F1-score上均超过90%，优于其他模型；将医疗机器人领域中的潜在颠覆性技术划分为高关注度-积极态度、低关注度-积极态度与低关注度-消极态度3种类型；识别出的医疗机器人潜在颠覆性技术，能够为国家发展政策制定与相关产业布局提供参考。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
宋超 刘海滨
文章将科学计量学中的共引分析方法应用到专利数据的研究中，提出一种基于拉力算法的专利共引可视化方法，作为一种定性定量相结合的工具服务于技术预见研究，为科技发展规划的制定提供有力支撑。该研究详细介绍了该方法的理论依据、详细设计流程和实现，并以生物质能源领域为例进行了实证研究，验证了方法的有效性。
关键词：
技术预见 专利 共引分析 可视化
[期刊] 统计与决策
[作者]
江雨燕 邵金 陈梦凯 王付宇
由于金融时间序列具有高度非线性、不稳定性等特点，单一预测模型的预测精度受限。文章将集成经验模态分解（EEMD）技术和长短期记忆网络（LSTM）相结合，同时融入麻雀搜索算法（SSA）优化神经网络参数，构建了EEMD-SSA-LSTM混合预测模型。首先将该金融时间序列进行EEMD分解，其次将分解所得的各IMF分量与残差项输入到SSA优化后的LSTM网络进行逐个预测，最后通过累加得到最终预测结果。以上证指数价格为研究对象进行实证分析，结果表明，所提出的混合预测模型的MAPE、RMSE、MAE分别为0.0122、0.3278、0.2681，具有更高的预测精度与适用性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱红灿 陈星星
欧氏距离条件下的聚类分析没有考虑指标间的相关性,基于模型的聚类方法存在多重共线性影响参数稳定性等问题,针对上述问题,文章在欧式距离条件下对变量间具有相关性的数据样本进行聚类分析时,先构建变量间相关性结构的回归相关模型,再通过差分分析对变量间的多重共线进行消除,然后做聚类分析。并以1996—2011年9个省份城市教育投入情况进行聚类分析,结果表明,给出的聚类方法是有效的。
关键词：
相关性 聚类 差分分析 多重共线
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
吴晓群 温雅丽
一种基于模糊神经网络的信息融合方法 ,在以此构造的基于多源信息融合的分类系统中 ,采用了多层模糊IF/THEN规则进行分类。为了处理模糊语言值 ,提出了一种能够控制模糊输入矢量的神经网络体系结构 ,该方法能够对非线性实间隔矢量和模糊矢量进行分类。实验表明 ,此融合方法是切实可行的。
关键词：
神经网络技术 信息融合
[期刊] 统计研究
[作者]
曾勇,唐小我
一种无偏组合预测方法及其贝叶斯模型①①本项研究系国家教委优秀年轻教师基金资助项目。曾勇唐小我ＡＢＳＴＲＡＣＴＴｈｉｓｐａｐｅｒｄｉｓｃｕｓｓｅｓｓｅｖｅｒａｌｍｅｔｈｏｄｓｔｏｔｅｓｔｕｎｂｉａｓｅｄｎｅｓｓｉｎｆｏｒｅｃａｓｔｍｏｄｅｌｓ，ｔｈｅｎ...
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
方立兵 郭炳伸 曾勇
半参数GARCH模型无须设定条件分布的具体形式。本文首先将一种效率较高、易于实施的半参数方法——估计函数方法应用于10类常见的GARCH结构,并给出证据,显示该方法能显著提高GARCH族模型的波动率预测绩效。然后,应用估计函数方法,较为全面地比较各类GARCH结构的预测能力。为给出统计意义下的结果,并减少"数据窥察"问题,研究中分别使用OLS和SPA检验法进行绩效评价。结果发现,与其他GARCH类结构相比,EGARCH和APARCH模型能够较好地描述股市收益率的波动过程。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
刘鹏 桂亮 王慧蓉 夏昊翔
关系预测是网络科学领域的一个重要研究问题。传统基于相似性的启发式方法难以完成大规模或稀疏网络的关系预测任务，虽然近来兴起的基于深度学习的方法可以解决这一问题，但大多数工作主要通过网络结构信息嵌入表示向量的相似性实现关系预测。许多实证研究表明网络关系的形成会受到节点属性的影响，同时相似性也不是关系形成的唯一准则。本文提出了融合网络结构与节点属性进行关系预测的DDLP模型。该模型借助早期融合的方式获取网络结构信息和节点属性信息的嵌入表示，进而通过节点特征向量与连边信息的有监督学习实现关系预测。现实网络中的实验结果表明，DDLP模型可以有效捕捉网络中的连边规律，特别是融合节点属性后，其预测性能(精确率、召回率和F1值)明显优于比对模型。本研究不仅为关系预测的相关工作提出了一个深度学习模型框架，也为诸如系统推荐的现实应用奠定方法基础。
关键词：
关系预测 深度学习 网络结构 节点属性
[期刊] 统计研究
[作者]
黄恒君 高海燕 韩君
大数据和机器学习正在改变经济统计学的研究范式与方法。宏观经济数据作为统计产品，用于描述一定范围内的经济状态或联系。与微观多源异构数据一样，宏观经济数据也具有融合二次开发的潜质，且具备更好的数据质量保障。本文在梳理机器学习数据融合方法的基础上，指出一类宏观经济数据融合任务，提出一种宏观经济数据融合方法，旨在提高预测能力。首先，通过论证经济状态数据、经济关联数据的可融合形式特征，给出提取不同类型数据共同特征的模型化表示方法；进而提出一种数据融合模型，给出模型求解的交替迭代求解算法，该模型可以统一处理数据融合基础上的无监督学习、监督学习和半监督学习任务。并且，本文基于2017年中国统计年鉴、2017年中国投入产出表和2017—2018年中国经济景气月报数据开展数据融合应用，结果表明，与非融合方法相比，数据融合方法提高了预测精度。
关键词：
数据融合 经济状态 经济关联 机器学习
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨正亚 崔杰 赵磊 仲晓东
文章以进一步提高灰色预测模型的建模精度,拓展其应用范围为目的,在该模型已有研究成果基础上,根据GM(1,1)的建模条件,构建了一种拓展的灰色预测模型(EGM),给出该模型的原始形式和白化方程,并利用参数包技术对其参数特性进行了研究。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
黄国兴 曹先怀 钱晓飞
对舰船零部件发生故障问题进行故障诊断,并对故障诊断结果进行分析,建立舰船零部件备件需求模型,给出零部件之间的发生故障概率的关系与备件需求特征;将随机森林回归原理应用到了舰船零部件的备件需求预测领域,构建了基于随机森林的预测模型,以及预测结果准确率的评价。用诊断结果数据对算法进行验证,结果表明,将随机森林算法运用到舰船的备件预测领域可以为舰船装备在一次海上任务期内备件配置问题提供参考价值。
关键词：
随机森林 备件 需求预测
[期刊] 管理现代化
[作者]
谢力 魏汝祥 黎利 周萍
根据各预测方法的历史性能对它们进行聚类,然后分别在各类预测方法内部进行等权组合;接着对各类预测方法的组合结果采用变权重组合方法再次进行组合(也称类间组合),建立小样本双重组合预测模型。
关键词：
组合预测 双重组合 小样本
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
姚晓红 高海燕 吕家奇 黄恒君
函数型数据多以多变量的形式出现,目前的多元函数型聚类方法常以数据贴合的方式进行处理,不能充分提取各变量的共同信息及不同变量间的互补信息。为了进一步提取各变量中蕴含的聚类特征信息,本文在多视角学习框架下讨论多元函数型数据的聚类方法:构建了一个能够将多元函数型数据生成过程和各视角数据聚类特征提取统一进行的目标函数;借助非负矩阵分解的聚类特性,提出了一个基于半非负矩阵分解的多元函数型聚类模型;给出了交替迭代更新的求解算法。模拟实验结果显示,与现有的多元函数型聚类方法相比较,该聚类方法的聚类性能显著提高;以北京市空气质量监测站点应用为例,其聚类结果表明,多视角方法在聚类精度和信息提取方面具有优势。
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