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[期刊] 数量经济技术经济研究  [作者] 马晓君  董碧滢  王常欣  
研究目标:根据企业财务比率数据,将企业经营状况通过评级机构所公布的信用级别反映出来。研究方法:本文针对传统随机森林模型在投票机制中存在的弊端,通过改进指标选取、重要性排序及算法优化三个方面,创新性地将PSO算法运用于基于加权随机森林模型的企业信用评级中,并对2016年2840家中国上市企业的财务数据进行应用分析。研究发现:采用PSO优化加权随机森林模型的上市公司信用评级准确率有所提高;其评级准确率普遍优于传统的决策树、支持向量机和随机森林模型;制造业企业信用评级状况不佳,被标记为财务危险的企业占比较多。研究创新:在企业信用评级领域提出一种基于PSO优化加权随机森林模型。研究价值:为完善企业信用评级体系提供新思路。
[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。
[期刊] 统计与决策  [作者] 徐少成  李东喜  
文章提出了一种基于随机森林的加权特征选择算法WRFFS。算法以随机森林为基础,以分类精度作为筛选特征子集的标准,通过在数据集上构造多棵决策树,采用交叉验证的方式进行特征的重要性度量,各决策树的权重和特征重要性度量加权求和决定了最终的特征重要性排序,然后再采用序列后向选择法(Se-quential backward selection,SBS)进行特征的筛选,其中决策树的权重由该决策树与预测结果的相符程度来决定。最后,通过对比实验表明该方法WRFFS比已有文献中方法具有更好的分类性能。
[期刊] 林业科学  [作者] 汤孟平  唐守正  洪玲霞  雷相东  张会儒  
统计分析表明 ,研究区域内森林类型多样性整体分布格局是 :大多数村包含 2个不同的森林类型 ,由北向南森林类型逐渐增多 ,并呈镶嵌分布。采用最大覆盖模型研究森林类型多样性与保护地的优化选择 ,模型用贪心法求解 ,最终得到森林类型多样性的最大覆盖格局包括瓦房庄村、北堂村、孔沟村和竹园村 ,共 5个村。以这 5个村作为研究区的森林类型多样性保护地比较合适。指出 ,在研究区内 ,森林类型多样性可能并非完全是自然形成的 ,不能排除人为因素的影响。
[期刊] 统计与决策  [作者] 曹正凤  谢邦昌  纪宏  
随机森林(RF)是众多分类算法中精确度较高的算法,但其精确度还有提升的需求。文章通过分析C4.5算法和CART算法的计算过程,比较了两者的异同点,提出了一种新的混合随机森林算法,并使用公共的UCI数据集进行实证分析,实验数据表明该算法可以提高随机森林的精确度。从而,使随机森林算法的应用领域得到了扩大。
[期刊] 物流技术  [作者] 杨从亚  陈占伟  徐海峰  
以智能终端为研究对象,将动态定位作为研究目标,根据数据获取、预处理、特征提取和选择,分类器设计与分类决策等五个方面提出了基于随机森林的定位模型和算法,详细论述了算法的执行流程,并通过用户测试数据仿真对模型进行了验证,结果表明该模型的定位算法结果准确率在90%左右。
[期刊] 华中农业大学学报(社会科学版)  [作者] 罗丽  
扶贫对象的精准识别是实现精准扶贫的重要条件。实现贫困数据的精准分类与识别以及贫困识别由定性到定量、由单维瞄准向多维瞄准的转变是精准扶贫的重要基础。精准识别可以采用大数据分析中的分类算法实现。本文基于可持续生计分析框架,从人力资本、社会资本、自然资本、物质资本、金融资本和生计环境六个方面建立了多维贫困指标体系,运用随机森林算法构建了精准识别模型,并采用中国家庭追踪调查数据(CFPS),对扶贫对象精准识别模型的分类及识别效果进行了评价,结果表明模型效果良好。
[期刊] 征信  [作者] 李战江   廖湘黔  
缓解融资难融资贵问题是实现家庭农牧场可持续发展的关键,而构建家庭农牧场信用评级体系是解决该难题的基础。针对家庭农牧场信用风险评估中样本数据指标多、噪声复杂、非线性乃至高维度等问题,以内蒙古自治区12个盟市500个家庭农牧场为信用评价对象,将XGBoost算法、随机森林算法、模糊积分模型进行组合,构建了改进的随机森林—模糊积分模型,对家庭农牧场进行信用评级。分析结果表明:运用改进的随机森林—模糊积分模型对家庭农牧场进行信用评级的准确率、精确率、召回率、F1分数更高。
[期刊] 征信  [作者] 李战江   廖湘黔  
缓解融资难融资贵问题是实现家庭农牧场可持续发展的关键,而构建家庭农牧场信用评级体系是解决该难题的基础。针对家庭农牧场信用风险评估中样本数据指标多、噪声复杂、非线性乃至高维度等问题,以内蒙古自治区12个盟市500个家庭农牧场为信用评价对象,将XGBoost算法、随机森林算法、模糊积分模型进行组合,构建了改进的随机森林—模糊积分模型,对家庭农牧场进行信用评级。分析结果表明:运用改进的随机森林—模糊积分模型对家庭农牧场进行信用评级的准确率、精确率、召回率、F1分数更高。
[期刊] 保险研究  [作者] 闫春  李亚琪  孙海棠  
[期刊] 保险研究  [作者] 闫春  李亚琪  孙海棠  
汽车保险欺诈在全球范围内逐步蔓延,车险欺诈识别越来越受到社会关注。本文针对实际汽车保险索赔数据中样本数量大且不平衡的特点,提出了平衡随机森林和蚁群结合的组合分类器。首先,对高维、不平衡的车险索赔数据集进行特征选择与分类,将随机森林的特征重要性评价得分和数据的统计检验得分作为启发式信息,利用蚁群算法进行智能搜索,把随机森林的分类精度反馈给蚁群进行信息素的实时更新,挖掘出判别车险欺诈的特征组合。然后将基于蚁群优化算法的平衡随机森林模型应用到汽车保险欺诈识别中。研究结果表明:基于蚁群优化随机森林算法的汽车保险欺诈识别模型能够更好地对车险索赔数据进行分类预测,挖掘车险欺诈规律,具有更好的精确度和稳健性。
[期刊] 运筹与管理  [作者] 贺勇  诸克军  徐思新  刘婷  李玥  
利用粒子群算法(PSO)与神经网络(ANN)嵌套的技术(PSO-ANN)模拟矿山这个高度复杂和高度非线性的系统,来优化截止品位及入选品位。其基本思路为:用截止品位与入选品位一起组成进化计算的个体,用自适应神经网络建立收益(适应度函数)与粒子个体的局部联系,然后利用粒子群算法的全局搜索功能找出使适应度函数(收益)最大时的品位组合(截止品位及入选品位)。这一嵌套的内层是神经网络,用以计算损失率、金属回收率和成本,外层是进化计算,计算收益值。内层执行局部逼近,外层进行全局搜索,共同实现截止品位与入选品位的优化计算。以大冶铁矿为案例,研究结果表明:现在大冶铁矿截止品位18%,入选品位41-42%的生产...
[期刊] 数量经济技术经济研究  [作者] 方彤  苏治  
研究目标:在多变量混频GARCH模型中实现低频变量选择。研究方法:构建基于线性波动率预测模型的混频GARCH模型长期波动成分,在对数似然函数中引入LASSO惩罚项,使用多种优化算法实现惩罚似然函数估计并对算法效率进行模拟和评估。研究发现:无权重函数约束的多变量混频GARCH模型在变量选择上较好克服了变量非标准化、参数跳跃和权重参数不可识别问题;单纯形法在较小样本量和较少变量数量时提升了变量选择能力和精度,是BFGS的最优替代算法。研究创新:构建并扩展了多变量混频GARCH模型变量选择,给出性质证明和数值模拟,评估并得出模型估计的算法应用条件。研究价值:给出新的多变量混频GARCH模型变量选择设定,为研究金融市场波动预测性提供新思路。
[期刊] 财会通讯  [作者] 赵亚  李田  苑泽明  
随着信贷规模的扩张,企业信用风险评估成为银行重点关注的问题。本文首先梳理企业信用风险评估文献,然后引入非财务指标,对现有指标体系进行完善;在此基础上,利用随机森林方法建立企业信用风险评估模型;并从指标类型和评估方法两个角度对所建模型进行评价。结果表明:盈利能力、偿债能力以及管理层激励对企业信用风险影响较大;改进后的指标体系能显著提高模型预测准确率;随机森林的预测性能优于CART决策树。
[期刊] 管理现代化  [作者] 萧超武  蔡文学  黄晓宇  陈康  
信用评估是商业银行控制和防范信贷风险的关键途径,针对当前个人信用评估模型多使用单一分类器,容易导致过拟合且预测精度有限的问题,提出了基于随机森林组合分类算法的个人信用评估模型,并在实证分析中与KNN、RBF-NET、SVM等单分类器模型以及组合模型GBDT比较,发现基于随机森林组合分类器模型,在个人信用评估的应用中,具有更高的预测精度和稳定性。通过对特征变量评价发现,贷款者个人信息中现有账户状态(透支或有余额等情况)、信贷期限、信贷历史记录、贷款金额对信用风险预测准确率有显著的影响。
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