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[期刊] 图书情报工作
[作者]
李晓军 刘怀亮 杜坤
[目的/意义]作者身份识别是语言文体学的重要研究方向,利用文本特征的身份识别也是文本挖掘的重要任务。在开放和虚拟网络环境下海量信息的作者身份或发布者的识别难题和传统作者身份识别方法在处理效率和成本等方面存在的问题有待解决。[方法/过程]将复杂网络理论引入该研究领域,在利用传统文体学特征识别作者身份方法的基础上结合文本词共现网络模型及其指标特征改进相关算法,使用文本文体学特征和文本网络模型度量指标构建作者风格特征集合,通过计算文本间风格相似度进行作者识别。[结果 /结论]基于复杂网络模型的作者身份识别方法可以有效的利用作者风格特征,提高识别的精度,与其他算法的对比试验表明其识别结果的准确性更高。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李晓军 刘怀亮 杜坤
［目的 ／意义］作者身份识别是语言文体学的重要研究方向，利用文本特征的身份识别也是文本挖掘的重要任务。在开放和虚拟网络环境下海量信息的作者身份或发布者的识别难题和传统作者身份识别方法在处理效率和成本等方面存在的问题有待解决。［方法 ／过程］将复杂网络理论引入该研究领域，在利用传统文体学特征识别作者身份方法的基础上结合文本词共现网络模型及其指标特征改进相关算法，使用文本文体学特征和文本网络模型度量指标构建作者风格特征集合，通过计算文本间风格相似度进行作者识别。［结果 ／结论］基于复杂网络模型的作者身份识别方法可以有效的利用作者风格特征，提高识别的精度，与其他算法的对比试验表明其识别结果的准确性更．．．
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
徐路路 王效岳 白如江
[目的/意义]由于传统以论文分析数据源的科学研究前沿方法存在主题探测的时滞性及方法的局限性,为了更加准确识别出蕴含更多前瞻价值信息的基金项目数据中的研究前沿主题,细粒度识别科学研究前沿主题类型。[方法/过程]提出一种基于TDT模型的基金项目科学研究前沿识别方法,借鉴TDT模型中多要素融合分析及归一化处理的思想,分析基金项目的资助强度、时间维度、主题维度等项目特征属性,构建基金项目科学研究前沿探测公式,识别出热门研究前沿主题、新兴前沿主题及未来前沿主题3种科学研究前沿主题,从而揭示前沿领域竞争态势。[结果/
[期刊] 国际金融研究
[作者]
孙先定 杨锡怀 张治强
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
刘冰瑶 马静 李晓峰
【目的】通过一种特征降维方法解决传统词同现导致文本复杂网络处理大规模语料库时的高维性和稀疏性瓶颈问题。【方法】以共现概率表示词语间互信息值,抽取大于阈值的词语组合,以此为基础根据句法结构获得三级词条构建初始网络,通过修正算法完成文本复杂网络的进化,实现话题语义表达。【结果】以微博热门话题"全球爆发网络勒索病毒"下6 936条微博构建语料库进行实验,得到具有217个节点,2 019条边的网络模型,并用于微博话题特征发现研究,获得优化效果。【局限】文本复杂网络的网络节点权重赋值存在进一步探索的空间。【结论】该
关键词：
特征降维 文本复杂网络 话题表示
[期刊] 物流技术
[作者]
胡松 杨贝
供应链网络核心节点的识别对于提高企业供应链网络的运作效率和韧性具有重要意义。研究分析了局部核心节点发现算法的思想及其收敛性特征，基于复杂网络视角提出了一种考虑节点连边重要性的供应链网络核心节点识别算法，结合网络效率下降率指标综合评价节点重要度，并结合虚拟与真实企业供应链网络进行算法验证。研究表明，该算法可有效识别出企业供应链网络中包含计算度值较低桥节点在内的核心节点，且算法识别准确性与计算速率更优。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
谢丽霞 孙红红 杨宏宇 张良
针对复杂网络中关键节点识别方法的分辨率和准确性不足的问题,该文提出了一种基于K-shell的复杂网络关键节点识别方法(K-shell based key node recognition method,KBKNR)。首先,采用K-shell方法将网络分层,获取每个节点的K壳(K-shell,Ks)值,通过Ks值衡量复杂网络全局结构的影响。其次,提出综合度(comprehensive degree,CD)的概念,并设定可动态调整的影响系数μ_i,通过平衡邻居节点和次邻居节点的不同影响程度,获取每个节点的综合度。在该方法中,当节点Ks值相同时,综合度较大的节点更重要。对比几种经典关键节点识别方法和一种风险评估方法,实验结果表明,该方法能够有效识别关键节点,在不同复杂网络中具有较高的准确率和分辨率。除此之外,KBKNR方法可以为网络节点的风险评估、重要节点保护和网络中节点的风险处置优先级排序提供依据。
[期刊] 工业工程
[作者]
肖冰 李从东 余明辉
在参考White和Smyth算法的基础上,结合中小企业集群复杂网络具有局域世界性(群落结构)、竞争性、获取的信息不完全和不对称等特点,对White和Smyth算法进行了改进,提出了一种适应中小企业集群复杂网络核心节点的挖掘模型,并用实例进行了说明。对中小企业集群复杂网络的安全性进行了阐述。
关键词：
中小企业集群 复杂网络 挖掘模型
[期刊] 上海海洋大学学报
[作者]
王振华 曲念毅 钟元芾 何婉雯 宋巍 黄冬梅
受不规律潮汐的影响,现有的海岛地物类别自动识别方法存在精度低和时效性差等问题,通过改进深度卷积神经网络提出了一种基于遥感影像的海岛快速识别方法:(1)在深度卷积神经网络的卷积层中增设1×1的卷积核作为瓶颈单元,对多波段的遥感影像进行降维;(2)在池化层引入了重采样方法,基于灰度值对海量的遥感影像进行特征压缩。以300景Landsat-8遥感影像为源数据,分别采用CNN、RCNN和本文改进的深度卷积神经网络对遥感影像中的海岛进行识别,实验结果表明:(1)改进的深度卷积神经网络降低了海岛识别的计算耗时,其计算耗时仅为CNN的4.56%和RCNN的5.60%;(2)改进的深度卷积神经网络较CNN和RCNN提高了海岛识别的精度,识别精度分别为96.0%、93.3%和95.0%。结果说明,改进的深度卷积神经网络适用于面向遥感影像的海岛自动识别。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
郭旭 祁瑞华
[目的/意义]为了进一步降低作者身份验证中训练语料的字符数和测试样本的颗粒度,满足更多情报分析工作实际应用的需要。[方法/过程]文章提出了一种基于神经网络语言模型的作者身份验证方法。该方法在用某一作者的语料训练出的语言模型,将给予该作者书写的其他语料更高概率的指导思想下提出。[结果/结论]实验结果表明,相较于传统的作者身份验证方法,文章提出的方法可以使用更少的训练语料,并且在小于传统方法一个数量级的测试样本颗粒度上,仍能获得略高于传统方法的AUC值,最终使得可有效验证的测试样本的颗粒度降到50。[局限]在跨体裁方面效果仍有待提高。
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
王忠福 张大澎 张安年
提出了一种基于神经网络的消费函数预测模型。与传统预测方法对比计算后发现 ,该模型在精度方面优于传统的消费函数预测模型 ,且具有随着样本点的增加进一步优化模型参数的功能 ,为经济系统建模和预测提供了新的思路。
关键词：
消费函数 神经网络 BP网络 预测
[期刊] 图书情报工作
[作者]
陈亮 张志强
基于专利中术语共现关系,采用同质块建模方法对连续时间段术语共现网络的变化情况进行聚类,以识别技术演化过程中的新兴技术系统构成,并且以硬盘驱动器领域磁头技术为例进行实证分析。实证结果表明,该方法能够对技术系统构成进行有效识别。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
王衍喜 周津慧 王永吉 肖永红 郝丹
提出一种基于科技文献的学科团队成员挖掘与识别方法,应用社会网络技术,借助领域专家知识导航平台,构建团队成员挖掘、团队成员识别及其科技文献产出为一体的识别方法,同时以国内某研究单位人机交互学科团队成员的构建为例,验证此方法的可行性和有效性,拓展科研机构评估及分析方法。
关键词：
识别方法 社会网络 科技文献 机构评估
[期刊] 西南农业学报
[作者]
苏鸿 温国泉 谢玮 韦幂 王筱东
【目的】研究基于区域卷积神经网络(R-CNN)模型的广西柑橘病虫害识别方法,为提高柑橘重要病症分类和病理检测效率提供参考依据。【方法】设计专用R-CNN模型,采用多层神经网络,通过机器学习算法和神经网络对柑橘黄龙病、红蜘蛛感染和溃疡病等广西柑橘主要病症特征图像进行识别,分析其准确率和空间复杂度。【结果】R-CNN模型对广西柑橘黄龙病的平均识别准确率为95.30%,对红蜘蛛感染的平均识别准确率为90.30%,对溃疡病的平均识别准确率为99.10%,均优于传统机器学习方法中支持向量机算法(SVM)的平均识别准确率(分别为93.20%、88.20%和95.20%),分类效果也优于小型神经网络模型如视觉几何组网络(VGG-19)模型,平均识别准确率分别提高4.25%、4.62%和2.55%。R-CNN模型在较少神经元参数(33层卷积网络)情况下,空间复杂度比SVM和VGG-19模型低,能获得更佳的柑橘黄龙病、红蜘蛛感染和溃疡病识别效果。【结论】R-CNN模型识别是一种对柑橘黄龙病、红蜘蛛感染和溃疡病行之有效的鉴别方法,可在广西柑橘果园大量部署和应用。
[期刊] 经济学动态
[作者]
邓翔 吕一清 路征
动态随机一般均衡模型(DSGE)已成为主流宏观经济分析的基准模型,但该方法仍存在着一些局限和问题。本文对DSGE模型进行了评述,并从其微观基础、微观到宏观的加总和缺乏金融部门的角度进行了反思;本文还针对DSGE的缺陷,从复杂系统和复杂网络科学的角度出发,结合现代计算机模拟仿真技术对DSGE的建模框架进行尝试性的架构,以摆脱现有DSGE模型的"完全理性"、同质性假设以及从微观加总到宏观过程中存在的缺陷,从而为进一步改进DSGE模型提出了一个未来发展的分析框架。
关键词：
DSGE模型 复杂系统 网络结构
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