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[期刊] 商业研究
[作者]
孙庆文 张琼琼
随着市场经济的发展,赊销已成为企业重要的销售方式,如果能在赊销活动中捕捉到更多的市场机会,企业可以在扩大销售的同时降低存货风险。然而,赊销也会给企业带来一定的信用成本和调研成本。因此,企业面对随时可能灭失的商机,如何在既定的时间内选用最佳的调研方法,从而做出相对正确的赊销决策并有效控制赊销风险,对企业意义重大。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
郑冬梅 夏朝宗 王海宾 陈健 侯瑞萍
森林生物量的定量估算为全球碳储量循环及气候变化研究提供了重要的参考依据。以肇庆市马尾松生物量为研究对象,基于SPOT-7影像数据,提取出单波段、波段比值、纹理特征、地形等因子并进行优选,对优选后的变量因子进行分组,生成光谱特征、纹理特征、光谱和纹理特征相结合的3种自变量集,采用偏最小二乘回归法和3种自变量集构建马尾松生物量估测模型并进行优选。结果显示:基于光谱特征构建的马尾松生物量估测模型的决定系数R2为0.81,均方根误差为15.30 t/hm2,误差平均值为-5.65 t/hm2,总预报偏差的相对误差为9.30%;基于纹理特征构建的马尾松生物量估测模型的决定系数R2为0.84,均方根误差为15.69 t/hm2,误差平均值为-4.73 t/hm2,总预报偏差的相对误差为7.78%;基于光谱和纹理特征相结合构建的马尾松生物量估测模型的决定系数R2为0.83,均方根误差为15.24 t/hm2,误差平均值为-5.27 t/hm2,总预报偏差的相对误差为8.67%。由此可知,基于纹理特征构建的马尾松生物量模型要好于其他两种方法,估算精度更高。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
刘兆华 林辉 龙江平 李新宇
【目的】为了探究国产高分二号(GF-2)影像在林分蓄积量估测中的潜力,并找到最佳的蓄积量估测模型。【方法】本次实验以内蒙古旺业甸林场为研究区,以高分二号卫星影像为信息源,结合2017年10月份调查的75块样地以及同时期的GF-2影像数据,提取波段特征、植被指数和纹理特征等43个遥感因子作为候选变量,利用Pearson相关系数选择出与蓄积量显著相关的6个变量,采用多元线性回归模型(MLR)、BP-神经网络模型(BP-ANN)、随机森林模型(RF)、支持向量机模型(SVM)和K邻近模型(KNN)进行蓄积量的估测。以决定系数(R~2)、均方根误差(RMSE)、相对均方根误差(RRMSE%)作为5种模型的评价指标,选择出旺业甸林场的最佳蓄积量估测模型,并绘制了研究区的森林蓄积量分布图。【结果】4种机器学习模型的结果明显优于传统的线性模型,其中随机森林(RF)模型和K邻近模型(KNN)均得到了较高的精度,其中RF模型的R~2为0.66,均方根误差为55.2 m~3/hm~2,相对均方根误差为28.1%,KNN模型的R~2为0.64,均方根误差为57.6 m~3/hm~2相对均方根误差为29.3%。【结论】在利用高分二号数据进行旺业甸林场蓄积量估测时,RF和KNN模型在估测针叶林蓄积量时相比于其他模型可以取得更好的结果。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
曹姗姗 孙伟 刘鹏举 唐小明
【目的】应用以遗传算法优化的BP（GABP）神经网络构建灌木生物量估测模型，以有效避免回归分析建模中自变量及模型形式选择的复杂问题。【方法】以灌木林地的荆条为试验对象，应用遗传算法优化BP神经网络的结构、初始权值和阈值，通过BP神经网络训练构建荆条最优地上生物量估测模型，并与传统的应用回归分析方法构建的模型进行对比分析。【结果】仿真结果表明，GABP神经网络模型和回归分析模型的模拟精度分别为77.65%和71.79%，估测精度分别为81.46%和75.64%，GABP神经网络模型的精度略高于回归分析模型。【结论】应用GABP神经网络构建灌木生物量模型是可行的，能够实现灌木生物量的快速估测。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
梁莹 徐福缘
根据专利资源协同管理的总体设计方案,提出了一种基于多Agent的专利资源协同获取模型。依据提出的模型框架,可以方便地实现对企业间专利信息的协同获取和整理,有利于提高专利资源协同管理的效率,最后阐述了多Agent技术在专利资源协同管理中的应用。
关键词：
专利资源 协同管理 本体
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
裘江南 王延章 杜云阶
为应急决策者提供快速而准确的决策知识和决策支持一直是应急领域的研究热点。本文首先构建了一个突发事件的基于框架的知识模型,可用于表示各类突发事件的知识。进而提出一种针对应急领域文本的基于知识模型的事实获取方法,主要包括文本预处理、事实的获取、事实的检验3个部分。最后通过实验验证了该方法的有效性,并取得了良好的效果。该模型为事实间的关系模式获取提供了基础,最终可为应急决策提供知识支持。
关键词：
知识模型 应急管理 突发事件
[期刊] 软科学
[作者]
唐中君 龙玉玲
为平衡大规模定制生产中顾客满意度与产品维护成本之间的矛盾,提出了一种基于Kano模型的个性化需求获取方法。该方法首先运用Kano模型结合模糊聚类方法,对个性化需求进行识别与筛选,构建了产品的个性化需求层次模型;然后运用熵值法结合Kano模型,计算层次模型底层个性化需求项的权重,确定了个性化需求项的重要度排序。最后以手机产品为例,证明了所述方法的可行性和有效性。
[期刊] 中国软科学
[作者]
李柏洲 徐广玉 苏屹
为客观、准确地评价区域知识获取能力,总结科技合作、技术转移和外资企业投资为区域知识获取能力的主要评价指标,构建区域知识获取能力的评价指标体系。基于最优组合赋权法建立区域知识获取能力评价模型,并对2008-2012年我国区域知识获取能力进行实证分析。结果表明:区域知识获取能力是区域科技合作、技术转移及外资企业投资水平的综合体现,与区域经济发展、居民收入及教育水平有显著的关联,科技合作对区域知识获取能力的影响明显大于技术转移和外资企业投资。实证评价结果有助于为区域知识获取能力提升及区域创新能力的促进提供实践借鉴。
关键词：
区域创新 知识获取 最优权重 组合赋权
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
曹姗姗 孙伟 刘鹏举 唐小明
【目的】应用以遗传算法优化的ＢＰ（ＧＡ－ＢＰ）神经网络构建灌木生物量估测模型，以有效避免回归分析建模中自变量及模型形式选择的复杂问题。【方法】以灌木林地的荆条为试验对象，应用遗传算法优化ＢＰ神经网络的结构、初始权值和阈值，通过ＢＰ神经网络训练构建荆条最优地上生物量估测模型，并与传统的应用回归分析方法构建的模型进行对比分析。【结果】仿真结果表明，ＧＡ－ＢＰ神经网络模型和回归分析模型的模拟精度分别为７７．６５％和７１．７９％，估测精度分别为８１．４６％和７５．６４％，ＧＡ－ＢＰ神经网络模型的精度略高于回归分析模型。【结论】应用ＧＡ－ＢＰ神经网络构建灌木生物量模型是可行的，能够实现灌木生物量的快速估．．．
[期刊] 林业科学
[作者]
谢文 赵小敏 郭熙 叶英聪 孙小香 匡丽花
【目的】探讨组合模型在山地红壤有机质含量高光谱估算中应用的可行性,以期为土壤有机质含量估测提供基础数据和科学依据。【方法】基于山地红壤光谱的全波段(400~2 450 nm)研究范围,选择偏最小二乘回归(PLSR)、BP神经网络(BP)和支持向量机回归分析(SVMR)3种单一高光谱估测模型,分别获得预测结果,并重构预测结果数据,以绝对误差和最小为目标,计算固定权重与不固定权重两种组合模型的权重值,并基于径向基函数(RBF)神经网络法建立组合模型,探讨不同赋权方法与是否重构数据条件下的最优组合模型。通过均方根误差(RMSE)、预测偏差比(RPD)和决定系数(R2)评价山地红壤有机质含量的预测精度。【结果】单一预测模型中的SVMR估测精度最高,验证决定系数(R2)为0.64,均方根误差为9.76 g·kg-1,测定值标准差与标准预测误差的比值为1.67;在组合模型数据不重构的条件下,不定权组合模型要优于定权组合模型;在组合模型数据重构的条件下,定权组合模型要略优于不定权组合模型,估测精度相差不大;最优模型是数据重构定权组合模型,模型验证决定系数(R2)为0.87,均方根误差为7.91 g·kg-1,测定值标准差与标准预测误差的比值为2.06;组合模型验证精度优于单一模型,说明利用RBF组合模型估算山地红壤有机质含量是可行的。【结论】对山地红壤有机质含量的快速估测而言,单一模型具有操作简单、运算速度快等特点,因而具有较大应用价值,但组合模型能较大限度地利用各种预测样本信息,从而能有效减少应用单一模型时所受随机因素的影响,从而提高山地红壤有机质含量的估测精度。
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
谢福明 字李 舒清态
针对传统k-最近邻法(k-nearest neighbor,k-NN)在搜索最近邻单元时赋予特征变量相等的权重,缺少对特征变量加权优化等不足问题,在云南省香格里拉市,以高山松Pinus densata为研究对象,基于49块实测标准地,116株高山松样木和Landsat 8/OLI影像,在前期进行基于遗传算法(genetic algorithm,GA)优化的k-NN模型实现的基础上,对k-NN的3个参数(k,t和d)进行反复测试优化组合,在像元尺度上对研究区高山松地上生物量进行遥感估算。结果表明:基于遗传算法优化的k-NN模型精度优于传统的k-NN模型,优化前均方根误差为30.0 t·hm~(-2),偏差为-0.418 t·hm~(-2),相对标准误差百分比(R_(MSE))为54.8%;优化后均方根误差为24.0 t·hm~(-2),偏差为-0.123 t·hm~(-2),R_(MSE)为43.7%。基于优化k-NN模型的研究区高山松地上生物量总储量估测结果为0.89×10~7t。图7表6参20
[期刊] 西南农业学报
[作者]
王宗梅 岳彩荣 刘琦 胡振华 柴凡一
【目的】探讨综合光学遥感和微波遥感的多源数据森林蓄积量反演方法。【方法】以L波段ALOS PALSAR全极化数据和Landsat TM为数据源,结合地面调查样地数据,通过ALOS PALSAR提取不同极化状态的后向散射系数和极化比值等极化特征因子,Landsat TM数据提取光学遥感因子,以多元线性回归构建森林蓄积量模型。【结果】光学遥感反演方法、微波遥感反演方法、综合光学遥感和微波遥感的多源数据反演方法均可以实现森林蓄积量估测,其中,基于多源数据协同的反演模型为最优模型,决定系数R~2为0.674,模型检验均方根误差RMSE为13.38 m~3/hm~2。【结论】要比使用一种数据源的反演方法具有明显的优势,有效实现了森林蓄积量估测。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
宋亚斌 邢元军 江腾宇 林辉
【目的】探究Landsat8 OLI数据和KNN算法在森林蓄积量估测中的潜力。【方法】以湖南省湘潭县为研究区,采用Landsat8 OLI数据和同时期的二类调查数据,通过距离相关系数筛选特征,分别采用线性回归模型(MLR)、K-近邻模型(KNN)、距离加权KNN模型(DW-KNN)和优化欧式KNN模型(FW-KNN)对森林蓄积量进行估测。使用十折交叉方法进行精度检验,对检验结果进行对比分析。【结果】3种KNN模型的估测结果均高于传统的线性模型,并且在3种KNN模型中,FW-KNN算法效果最好,决定系数达到0.69,为3种模型中最高;3种KNN模型中,本研究优化欧氏距离KNN模型的估测精度最高,其均方根误差为30.3%,相比于传统KNN模型的均方根误差降低了5.1%,相比于DW-KNN模型降低了3.3%。【结论】采用DW-KNN蓄积量估测结果明显优于其他两种模型,说明通过特征与蓄积量的相关性优化样本间的距离是一种可行的KNN优化方法。
[期刊] 软科学
[作者]
吴玉萍
结合赊销风险的特征,提出将"赊销风险度"作为新的赊销风险度量标准,在定义赊销风险度的基础上,将企业赊销风险划分为5个等级,并将支持向量机(SVM)引入赊销风险评价,建立了基于SVM的企业赊销风险评价模型。实证结果表明,该模型有效且可行。
[期刊] 林业科学研究
[作者]
周再知 郑海水 尹光天 杨曾奖 陈康泰
依据生物体各部分器官与测树因子之间存在着相对生长规律，以树围（Ｇ）和Ｄ２Ｈ为自变量建立橡胶树树叶、树干、小枝、树根、树头、地上、地下部分及全株生物量估测模型，经综合检验，确认以树围为自变量的模型优于以Ｄ２Ｈ为自变量的模型。并利用此模型对更新橡胶林的生物量进行了估测，同时建立了橡胶树生物量表。
关键词：
橡胶树,生物量,数学模型
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