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[期刊] 统计研究  [作者] 李国锋  李祚娟  王哲吉  
随着数字经济时代的到来,丰富的数据资源有利于全面精准地刻画企业纳税情况,但数据来源广、类别不平衡以及噪音多等问题,也给企业纳税行为的甄别工作带来挑战。本文融合企业报表以及证监会、海关和税务等部门的多来源涉税数据,基于K-S检验和随机森林算法,构建了企业纳税行为甄别指标体系;将不同行业企业纳税行为甄别工作视为不同任务,提出基于多任务深度神经网络的企业纳税行为甄别模型,充分利用了不同行业任务间的相关性和差异性信息;针对样本数据集不平衡问题,引入焦点损失函数进一步改进了甄别模型。研究发现,相对于传统Logistic、支持向量机和神经网络等单任务模型,本文多任务模型的企业纳税行为甄别能力、泛化能力和稳健性更强。当模型预测某企业纳税不遵从的概率超出阈值时,即可判定该企业为重点稽查对象,以辅助税务部门提升稽查效率。本研究为政府智慧税务治理工作提供了新的思路。
[期刊] 管理科学  [作者] 尹隽  彭艳红  陆怡  葛世伦  刘鹏  
随着企业信息化水平的不断提高,企业核心业务越来越依赖于信息系统的可靠运行,任何信息系统用户进行的异常操作都可能给企业带来不可估量的损失。企业更加重视用户异常行为可能对企业造成的负面影响,如何有效预测企业信息系统的异常行为成为当前的研究问题。设计企业信息系统用户异常行为的预测框架,明确企业信息系统用户异常行为的界定标准,基于用户日志数据,在已有研究基础上加入业务维度构建特征模型,采用深度神经网络方法进行用户异常行为预测。通过与经典统计方法和传统机器学习方法对比进行模型评估,以某船舶企业为例进行实验分析,初步验证该预测框架的有效性。研究结果表明,加入业务特征后的特征模型整体表现更好,召回率、查准率和AUC分别提高3. 52%、2. 16%和3. 36。基于数据驱动的深度神经网络模型可以层层抽取用户异常行为的抽象特征,提高各个特征对异常行为预测的效率。与多重线性回归方法相比,深度神经网络的召回率和查准率分别提高16. 49%和7. 46%;与支持向量机算法相比,召回率、查准率和AUC分别提高3. 09%、5. 09%和0. 08。进一步比较3个部门的模型发现,在与企业业务直接相关的业务部门和职能部门,用户异常行为能被更好地识别出来,而信息部门的分类效果欠佳。研究结果为企业提供了一种可能适用于企业信息系统用户异常行为的预测框架,有助于企业对用户异常行为进行预测,从而及时采取措施以降低用户异常行为可能对企业造成的负面影响。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 陈静  陈红丽  平晓亚  黎影云  
[目的/意义]任务难度感知反映了用户健康信息甄别过程中的认知状态。预测用户预期难度到体验难度的感知变化,有助于健康信息平台服务方和管理方为用户提供针对性的服务,提高用户甄别效率及体验。[方法/过程]通过受控实验收集用户健康信息甄别过程中查询、浏览和查看详情三类基本活动下的注视和扫视行为数据,并分别分析预期难度和体验难度下用户视觉行为差异,获取能表征用户感知难易的视觉行为指标,进而借助机器学习方法建立两阶段预测模型实现从预期难度到体验难度感知变化的预测。[结果/结论]健康信息甄别中用户预期难度在查询和浏览活动下的注视行为具有显著差异,而用户体验难度在三类活动下的视觉行为均具有显著差异,据此构建的预测模型方案能够有效预测用户任务难度感知的变化,且对用户任务难度感知增加或持续易时的预测效果最优,准确率超过90%。
[期刊] 技术经济与管理研究  [作者] 杨庆  
随着中国经济市场化改革的不断推进,企业失信已严重影响了国民经济的健康发展。通过分别抽取失信企业和守信样本,并对相关参数进行统计分析,揭示守信企业和失信企业之特征区别。笔者认为本文对政府职能部门有效进行事前监管具有较好的实际操作性,同时对于研究失信企业的行为和原因提供了新思路。
[期刊] 统计与决策  [作者] 丁岚  李树刚  
RFID技术被认为是物联网的关键,处于整个产业链的上游,发展空间很大,因此针对RFID产业的投资活动也相当频繁。作为投资活动中的重要步骤,估值模型的可靠性不仅取决于估值结果总体正确率,也应该考虑对不同类别企业所做估值结果的正确率,而目前的估值模型往往缺少对后者的考虑。文章建立了结合双精度神经网络和实物期权方法的估值模型,该模型通过双精度神经网络完成对未来利润的预测,与传统进化神经网络相比,不仅优化了模型的总体准确率,还优化了最小分类精度。
[期刊] 软科学  [作者] 胡珑瑛  蒋樟生  
通过界定创新型企业的内涵,分析了创新型企业的特征,构建了创新型企业的评价指标体系,提出了基于BP神经网络的创新型企业评价方法。
[期刊] 工业技术经济  [作者] 韩静  
本文介绍了PNN方法及其分类机理,构造了用于识别两类模式样本的PNN结构,考虑七个财务指标:资产收益率、负债比率、存货比率、应收账款比率、总资产周转率、盈利指数和现金流量指数作为我国上市企业信用判别模型的识别变量,对32上市公司进行两类模式分类建模,并利用该模型对另16家上市公司进行检验。仿真结果表明,PNN对两类模式样本的分类准确率达到81.25%。由此知,PNN结构其分类效果较好,对企业信用评级建模具有一定价值。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 佟泽华  刘文云  韩春花  綦振法  
知识集成有利于提高企业的知识创新能力,并形成企业的核心优势。因此,了解和评价企业的知识集成能力状况对企业来讲具有重要的意义。文章在已有研究的基础上,从企业组织层面的知识集成能力、企业员工个人层面的知识集成能力、企业知识集成环境水平3个方面,构建了企业知识集成能力的评价指标体系,并提出了基于模糊神经网络的企业知识集成能力评价模型。该模型不仅具有模糊处理的功能,还具有很强的自学习能力和非线性映射能力、高度的容错性和鲁棒性。最后进行了实例分析。该方法克服了已有研究方法的一些不足,因而对于企业知识集成能力评价研究具有一定的帮助和启示。
[期刊] 西北农林科技大学学报(社会科学版)  [作者] 谭庆美  吴金克  赵黎明  
利用因子分析法建立了我国中小企业信用评价财务指标体系,据此构建了单隐层结构的BP神经网络,并以2006年100家ST和非ST上市公司为训练样本,详细考察了隐含层结构和网络训练函数对BP神经网络辨识性能的影响,最终得到了具有较快收敛速度和较高准确率的BP神经网络。在此基础上,以2006年财务数据为研究样本,对102家上市中小企业进行了信用评价。结果表明,各中小企业之间的信用评价结果存在较大的异质性,说明采用BP神经网络进行信用评价具有较高的可操作性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 李靖  张永安  
鉴于序参量在物流网络协同运作中的重要指导作用,依据协同学原理,运用绝热消去法对物流网络协同序参量进行定性甄别。通过研究,获得了物流网络协同序参量并建立基于序参量的物流网络协同力学方程。
[期刊] 统计与决策  [作者] 张利华  
统计信息作为与国民经济密切相关,对国计民生有重大影响的信息资源,是我国社会经济信息的主体,理应成为国家宏观决策和调控的依据。充分利用现代信息科技积极预防、规避统计失真,提高统计工作质量和政府统计权威,是目前国家统计改革的重点。文章在分析统计失真历史现象的基础上,重点探讨了网络统计数据跟踪这种基于互联网的统计数据质量甄别策略的基本原理、智能甄别系统结构以及实施该策略的诚信激励等内容。
[期刊] 财会通讯  [作者] 雷汉云  刘清娟  
一、关系型借贷理论综述关系型借贷的特征是以"软"信息为基础,以借款人的性格、品德、可信赖性以及个人影响力等具有强烈的人格化特征、无法编码与量化的信息。Berlin和Meste(r1998)认为建立全面、细致的银企关系,利用银行和企业之间的长期合作关系,来最大程度地减少小企业借贷风险的一种贷款协议。Berger和Udell将西方银行对企业
[期刊] 财会月刊  [作者] 杨洪涛  
增值税是我国最大的税种,其收入直接影响中央财政收入和地方财政收入,所以正确计算和缴纳增值税的重要意义不言而喻。本文基于一般纳税人存在大量增值税偷漏税的现实,指出了增值税一般纳税人应如何正确核算增值税及有关增值税的错弊甄别,以飨同仁。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 朱娜娜  景东  薛涵  
[目的 /意义]微博作为一种新兴的社交媒体平台,被互联网用户广泛关注。微博数据中包含着大量的用户信息、用户行为及用户生成内容,基于微博内容自动识别图书名有利于分析用户阅读兴趣、收集用户对图书的评价和挖掘图书相关知识。[方法 /过程]基于微博的数据特点,提出一种基于深度神经网络的表示学习方法,利用微博中候选图书名的上下文连续向量化表示,实现微博内容中的图书名自动识别。[结果 /结论]实验结果表明,所提出的方法显著优于传统基于特征工程的有指导机器学习方法,并达到91.92%的精确率。
[期刊] 物流技术  [作者] 姚志英  王成林  姚滢滢  
设计了一种物品检测深度卷积神经网络,应用于物流分拣传输过程中物品检测。分析了深度卷积神经网络的结构及其在图像特征提取和信息降维方面的作用;设计了由卷积层、池化层、激活函数层和全连接网络层组成的物品检测深度卷积神经网络;构建了由300幅图像和标注结果组成的样本库,抽取60%的样本作为网络训练样本集,其余40%样本平均分成两组,其中一组作为网络训练过程中验证样本,另一组作为对训练好网络进行性能验证的测试样本;在设定网络参数的基础上进行网络的训练和测试;通过分析网络训练过程中各层的输出,发现所设计的网络可以很好地实现图像中所含物品特征的检测;网络训练过程验证精度可达100%,测试正确率可达98.33%。由此可知深度卷积神经网络性能良好,可用于物流分拣生产中的物品检测。
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