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[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
郝建明 李宗南 谢静
针对传统光谱数据预处理与分析的现状,提出一种基于人工智能的光谱异常数据自适应剔除及自动分类算法,通过遗传算法的优化搜索确定马氏距离的阈值,实现异常光谱的自适应剔除,并提出可量化光谱剔除效果的异常一致性指数(ACI)。在此基础上,借助自组织神经网络方法,以各类观测对象的特征光谱作为输入对象,对剔除后的光谱进行自动分类。经过实验验证,算法取得了较好的剔除效果(ACI达到86%以上)和分类效果(总体分类精度达到94%),较好地实现了异常光谱剔除和光谱分类的自动化处理。
[期刊] 经济师
[作者]
边帅 王宏利 吕震宇 孙全亮
平均排位法是近年使用较多的一种高校高考录取分数预测方法,具有计算简便、预测结果好的优点。但在实际应用中,因部分高校点招或补录会造成最低录取分偏低,背离了录取主体分数,进而影响平均排位法录取分预测的精度。文章使用方差分析找出高校潜在的录取分异常值,并在平均排位计算时予以剔除。通过对在河北招生的298所院校近5年数据分析,结果显示异常剔除平均排位法相对传统平均排位法具有更高的预测精度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱赞生 董秋仙 余红梅 史玉彬
文章针对大量复杂的靶场观测数据,通过构造初始拟合数据,利用B样条曲线的方法构造递推模型,使用基于样条平滑方法估计的判断门限对双向检验的结果数据是否异常进行判定,并且对满足修复条件的数据进行拟合修复,当双向检验的结果不同时,通过构造内推模型来进一步检验。实例分析表明:文章提出的方法相对其他方法能更有效地剔除异常数据,通过数据分段处理能更有效地检验那些可能产生阶段性跳跃的数据,使得模型具有更好的稳定性、更广的适用性和更高的异常数据剔除率。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
张莹 张晓丽 李宏志 刘会玲
【目的】频谱作为物质的能量特征进行地物的识别是可行的。本文针对国内外利用频谱进行地物分类尤其是森林植被分类研究的匮乏,探索频谱的地物识别潜力,将高光谱影像的光谱曲线转化为频谱进行地物识别研究。【方法】以福建将乐林场为研究区,利用国产环境小卫星高光谱影像(HJ-1A HSI)和同时成像的多光谱影像(CCD),通过能量分离变换的方法对高光谱和多光谱进行融合,获取高空间分辨率的高光谱影像;然后,将融合影像的光谱曲线转化到频率域,进而获取频谱;通过"频谱距离"对研究区进行地物分类,并将分类结果与光谱角填图(SAM)分类结果进行比较。【结果】在频域中植被类别和非植被类别的低阶幅度谱具有明显的可分性,频谱方法提高了马尾松、杉木和阔叶林的制图精度,对于光谱特征相似的不同森林植被具有更好的区分能力;非植被类别在1阶谐波的频谱容易区分,植被类别需要用前7次谐波的幅度谱进行区分,随着频率的增大,频谱变化趋于相似,并且非植被类别在频域的能量累计速度高于植被类别;与SAM的分类结果比较发现,基于频谱的分类方法总体分类精度为84.19%,比SAM分类结果总体精度提高0.7%。【结论】利用频谱信息可以降低光谱曲线上噪声的影响,保留类别的重要区别信息,提高地类的分类精度,因此利用频域中的频谱进行地类识别具有可行性。
[期刊] 草业科学
[作者]
李文雄 靳瑰丽 刘文昊 马建 李嘉欣 王生菊 陈梦甜
机器学习算法广泛应用于光谱分类领域，不同算法模型的选择将直接影响地物的分类效果。本研究以伊犁绢蒿荒漠草地的3类主要地物伊犁绢蒿（Seriphidium transiliense）、角果藜（Ceratocarpus arenarius）及土壤为分类对象，在植被生长旺盛期采集草地植被群落高光谱数据，通过分析不同地物的光谱反射率差异，筛选出特征波段代入最佳指数因子（Optimum Index Factor，OIF）并合成假彩色图像，采用随机森林（Random Forest，RF）、支持向量机（Support Vector Machines，SVM）、人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）3种不同机器学习算法建立分类模型进行研究。结果表明：1）植物光谱反射率在可见光波段呈现出倒“U”型趋势，在近红外波段开始骤升，出现“红边”现象；土壤的光谱反射率变化趋势较为稳定，随波长增加而逐渐上升。2）利用OIF计算出的最佳分类波段组合为：499.69、535.78、633.28 nm，OIF值为0.10。3）3种不同的机器学习算法的总体分类精度均大于90%，随机森林算法分类模型精度最高，总体精度达到97.54%，Kappa系数为0.95；不同算法下3类地物的分类精度表现为：土壤>伊犁绢蒿>角果藜。总体而言，采用随机森林算法对伊犁绢蒿草荒漠地主要地物分类效果最佳。
[期刊] 图书馆建设
[作者]
刁勇
"剔旧"偏重于对外部形态"旧"的书刊的淘汰,没有给出客观、合理的标准。"剔除"则是将淘汰的藏书作为"非核心藏书"移转到辅助书库,其作为专业术语的含义与本身的汉语词义不一致。而"复选"把图书馆馆藏书刊淘汰工作放到图书馆藏书管理的整个过程中且与读者服务连接起来,是针对采访偏差的校正,能够保证图书馆馆藏书刊建设质量,其作为专业术语的含义与本身的汉语词义一致。因此,使用"复选"最符合图书馆馆藏书刊淘汰工作的实际。
关键词：
剔旧 剔除 复选
[期刊] 管理科学
[作者]
顾乃康 邓剑兰
关于资本结构调整速度的研究至今仍未获得一致结论的原因之一在于传统的部分调整模型可能存在机械效应。通过对账面资产负债率的会计恒等式进行分解,剔除由资产规模变动引起的机械效应,在此基础上以1998年至2011年中国仅发行A股的非金融类上市公司面板数据为样本,采用两阶段估计法重新检验企业主动的融资行为对资本结构调整速度和均值反转的影响。研究结果表明,在传统的采用资产负债率变动作为因变量的估计下得到的资本结构调整速度约为13%,而剔除由资产规模变动引起的机械效应之后估计得到的调整速度明显下降到5%左右。这意味着在剔除由资产规模变动引起的机械效应后,企业的融资行为仍会引起资本结构的均值反转,但因调整速度...
关键词：
资本结构 调整速度 机械效应 均值反转
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
毛立琦 石拓 吴林 马涛
[目的/意义]针对专业领域研究人员难以从大量无监督文本数据中，快速获取领域关键知识，以精准把握专业研究方向和内容。[方法/过程]文章提出一种基于迁移学习领域自适应的文本关键词提取模型。首先通过采集知网中特定领域的文章和关键词，将其作为目标域数据，将待提取关键词的无监督文本作为源域数据，通过最小化二者间的共享相似特征和关键词分类交叉熵，实现关键词提取方法的跨领域迁移，完成对无监督领域文本的关键词提取任务。[结果/结论]对1313篇“人工智能风险”主题的文章进行领域关键词提取，实验表明该领域关键词提取模型相比于BiLSTM-CRF、TF-IDF模型提取效果提升显著，在领域关键知识提取场景中有较强应用价值。
[期刊] 宏观经济研究
[作者]
宗计川 李先玉
通过剔除国内经济形势、国际经济形势、投资者情绪及周内效应的影响,基于GARCH(1,1)和EGARCH(1,1)模型,对股指期货推出前后对中国现货市场价格波动性、信息效率以及现货市场非对称效应进行了实证分析。研究结果表明:沪深300股指期货的推出减小了现货市场的波动性,改善了现货市场的非对称效应,投资者对利好信息和利空信息的反应更趋理性。这表明沪深300股指期货已经初步发挥了现货市场稳定器的作用,股指期货的推出改善了信息传播的速度与质量,信息的变化能以更快的速度反映在现货市场价格上,增强了现货市场的信息效率。
[期刊] 旅游学刊
[作者]
吴良平 张健
文章选择了适合中国入境旅游收入月度数据序列预测的TRAMO/SEATS模型、SARIMA模型和半对数模型,并在剔除了人民币对美元汇率和中国国内消费水平变动对中国入境旅游收入的直接价格效应下,建立基于IOWA算子的组合预测模型,然后根据相关比较情况,定量分析危机事件及政策变动对中国入境旅游收入的影响程度和影响时滞,全面探究中国入境旅游收入、人数和人均消费的恢复状况和变化趋势。研究发现:①相关危机事件及政策变动不仅影响了境外游客来中国的决定,更影响了中国入境旅游者在中国旅游时的消费水平,造成中国入境旅游收入受
[期刊] 图书馆
[作者]
杨筱玉
藏书剔除问题种种杨筱玉藏书剔除是一项十分慎重、细致、实践性和业务性都很强的工作。关于藏书剔除的理论时见有人论述，但是具体实施却因种种原因仍举步维艰。分析原因，既有思想认识上的问题，也有实际工作中的困难。本文拟将结合本馆藏书剔除工作的实践，谈谈对藏书剔...
[期刊] 统计与决策
[作者]
黄晓波
近年来物价的大幅度上涨,直接影响了广大农民的生产收支和生活收支,不撇开物价的影响而进行农村经济特别是农民生产费用和生活费用收入支出的发展变化分析,已经变得或不能正确地把握趋势和幅度,或从根本上失去了意义。但是,由于当前农村住户调查工作与物价统计工作天各一方,分别隶属于农调队和城调队。农调队的农村住户报表与城调队的物价统计报表无论是在形式上(分类
[期刊] 图书馆学研究
[作者]
唐晓波 李新星
人工智能是一门关于知识的学科,如何在智能革命时期,跟上时代的脚步,已成为知识服务领域一个新的挑战。随着人工智能的发展,知识服务主要思维模式由原来的经验主义转化为数据驱动为主,服务主体变得多元化,服务内容变得智慧化。在此背景下,知识服务领域中关于数据安全、用户行为和服务表达等方面也成为研究的热点。
关键词：
人工智能 知识服务 数据驱动
文献操作()
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文献计量分析
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