- 年份
- 2024(5150)
- 2023(7505)
- 2022(6407)
- 2021(6145)
- 2020(5286)
- 2019(12228)
- 2018(11851)
- 2017(23264)
- 2016(12071)
- 2015(13613)
- 2014(13223)
- 2013(12683)
- 2012(11167)
- 2011(9729)
- 2010(9197)
- 2009(8115)
- 2008(7462)
- 2007(5962)
- 2006(4669)
- 2005(3816)
- 学科
- 济(47423)
- 经济(47344)
- 管理(36625)
- 业(34005)
- 企(28790)
- 企业(28790)
- 方法(26652)
- 数学(24449)
- 数学方法(24045)
- 财(14071)
- 农(11732)
- 中国(10885)
- 业经(9496)
- 制(9387)
- 务(9121)
- 财务(9082)
- 财务管理(9062)
- 企业财务(8646)
- 贸(8117)
- 贸易(8113)
- 易(7941)
- 农业(7563)
- 技术(7544)
- 学(7478)
- 地方(7291)
- 环境(6935)
- 和(6695)
- 体(6653)
- 理论(6630)
- 银(6548)
- 机构
- 大学(159341)
- 学院(158312)
- 管理(67782)
- 济(67439)
- 经济(66340)
- 理学(60166)
- 理学院(59629)
- 管理学(58586)
- 管理学院(58273)
- 研究(44982)
- 中国(34217)
- 财(31398)
- 京(30617)
- 财经(25868)
- 科学(25839)
- 经(23800)
- 中心(22814)
- 业大(22728)
- 经济学(21708)
- 农(21062)
- 江(20836)
- 经济学院(19781)
- 财经大学(19646)
- 所(19451)
- 范(18714)
- 师范(18520)
- 经济管理(18134)
- 北京(18088)
- 商学(18042)
- 商学院(17885)
- 基金
- 项目(118457)
- 科学(95614)
- 基金(89692)
- 研究(86622)
- 家(77300)
- 国家(76704)
- 科学基金(68170)
- 社会(57581)
- 社会科(54722)
- 社会科学(54711)
- 基金项目(47905)
- 省(44957)
- 自然(44412)
- 自然科(43448)
- 自然科学(43438)
- 自然科学基金(42647)
- 教育(40503)
- 划(38086)
- 资助(35890)
- 编号(34001)
- 部(27305)
- 重点(26346)
- 成果(25608)
- 创(25525)
- 国家社会(24685)
- 发(24341)
- 教育部(24261)
- 制(24011)
- 创新(23900)
- 人文(23798)
共检索到209986条记录
发布时间倒序
- 发布时间倒序
- 相关度优先
文献计量分析
- 结果分析(前20)
- 结果分析(前50)
- 结果分析(前100)
- 结果分析(前200)
- 结果分析(前500)
[期刊] 统计与决策
[作者]
杜洪波 白阿珍 朱立军
针对传统K-means算法存在的随机选取初始聚类中心和类簇数目需要人为选定,从而导致聚类结果不稳定,容易陷入局部最优解的问题,文章提出了一种基于改进的密度峰值算法(DPC)的K-means算法,该算法首先采用改进的DPC算法来选取初始聚类中心,弥补了K-means算法初始聚类中心随机选取导致易陷入局部最优解的缺陷;其次运用K-means算法进行迭代,并且引入熵值法计算距离优化聚类。在UCI数据集上的实验表明,该算法得到较好的初始聚类中心和较稳定的聚类结果,并且收敛速度也较快,证明了该算法的可行性。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
朱晓峰 陈楚楚 尹婵娟
在分析传统K-Means算法局限性的基础上,提出了一种基于文本平均相似度的K-Means算法,通过对每个文本的平均相似度计算和排序,以文本平均相似度值为标准来选择初始聚类中心点。实验证明,改进后的算法,更适合微博文本的特点,聚类精度和聚类稳定性均明显改善,微博舆情监测的质量大幅度提高。
关键词：
微博 网络舆情 K-Means算法
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴强
实例约简的目的是移除训练集中的冗余样本。大多数实例约简算法保留了许多内部样本，且难以处理非球形的数据。为此，文章提出了一种基于局部均值k近邻和密度峰值聚类的实例约简算法（IRLMDP）。首先，设计了一种基于局部均值k近邻的裁剪方法LMEM来移除噪声；其次，设计了一种基于局部均值k近邻和密度峰值聚类的压缩方法CMLMDP来保留代表性的边界样本；最后，实验证明，就KNN分类器而言，IRLMDP在分类正确率和样本压缩率上优于6个流行的实例约简算法。
[期刊] 物流技术
[作者]
张广楠 荀烨 杨祺煊
以战区军事物流基地数量规划问题为研究对象，考虑战区内军事物流基地同后方仓库的业务关系，利用改进Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类算法，对战区内后方仓库进行空间聚类，并对聚类结果进行分析，以聚类结果中的聚类个数作为战区内军事物流基地数量规划的依据。研究表明，该方法比较科学合理，具有应用价值。
[期刊] 财会月刊
[作者]
夏会 程平 张砾
目前的税收风险管控模型通常是基于税务人员的先验知识构建的,在海量数据环境下模型的实用性、可扩展性和精确性都有较大的局限。为解决这一问题,提出改进的K-means聚类算法。该方法是无监督学习模型,可以在无先验知识的前提下构建指标,快速且精确地对实例进行聚类,将出现明显异常的小类识别为异常,判定其存在税收风险。基于该模型对房地产类企业股权转让中的税收风险进行分析和评估,发现税收风险等级高的企业及其风险疑点,验证了本方法的有效性。
[期刊] 河北经贸大学学报
[作者]
杜巍 赵春荣 黄伟建
聚类分析是数据挖掘的一种重要方法,将它应用在客户细分中,可以识别出不同的客户群,从而针对不同的客户群制定相应的营销政策,使企业效益最大化。针对聚类分析中k-means算法的不足,运用改进的聚类算法对旅游业客户进行细分,从而使企业能够更合理地细分、规划客户群组,针对不同需求的客户群体进行区别对待,得到了较好的效果,验证了改进算法的可行性和高效性。
[期刊] 物流技术
[作者]
吴麟麟 吕一鸣 何美玲 韩珣
由于目前单一车型配送存在资源浪费和效率低下等问题，选取确定数量的不同车型对各客户点进行配送服务往往可以得到更优的配送路径方案。针对这一点，描述了一种异构车辆路径问题，并建立了具有固定车辆数且考虑固定成本、可变成本以及时间窗惩罚成本的混合整数规划模型。同时，提出了一种基于改进K-means聚类和遗传算法的混合算法对模型进行求解。实验仿真先求解不考虑时间窗的问题初步证明混合算法的有效性，再在带时间窗的问题中求解不同规模算例的单一及异构车型结果，以证明异构车型配送更优。最后，对该混合算法的求解结果与其他混合算法的求解结果进行对比分析，证明了混合算法的优越性。研究结果表明：该混合算法求解的异构车型结果优于单一车型，并且比其他混合算法求解的异构车型结果更优，异构车辆配送使用的配送车辆数更少，总成本也更低，该混合算法具有更好的效率和性能。
[期刊] 物流技术
[作者]
吴麟麟 吕一鸣 何美玲 韩珣
由于目前单一车型配送存在资源浪费和效率低下等问题，选取确定数量的不同车型对各客户点进行配送服务往往可以得到更优的配送路径方案。针对这一点，描述了一种异构车辆路径问题，并建立了具有固定车辆数且考虑固定成本、可变成本以及时间窗惩罚成本的混合整数规划模型。同时，提出了一种基于改进K-means聚类和遗传算法的混合算法对模型进行求解。实验仿真先求解不考虑时间窗的问题初步证明混合算法的有效性，再在带时间窗的问题中求解不同规模算例的单一及异构车型结果，以证明异构车型配送更优。最后，对该混合算法的求解结果与其他混合算法的求解结果进行对比分析，证明了混合算法的优越性。研究结果表明：该混合算法求解的异构车型结果优于单一车型，并且比其他混合算法求解的异构车型结果更优，异构车辆配送使用的配送车辆数更少，总成本也更低，该混合算法具有更好的效率和性能。
[期刊] 物流技术
[作者]
闫明月
基于核函数这种基于统计学习理论的方法,介绍了kernel K-means算法的基本原理与步骤,与传统的K-means算法进行了对比分析,无论是运算速度还是算法有效性,kernel K-means算法都优于传统的K-means算法,并应用于实际的城市交通客流量数据分析实验,结果验证了方法的有效性,为城市交通规律分析、城市规划与交通政策的制定提供了依据。
[期刊] 物流技术
[作者]
许彦宸 戴韬
分析了P-中值模型的特点,阐述了传统的模型与算法在求解大量需求点选择问题的局限性,提出了利用改进K-Means算法和重心法相结合的方式来求解该问题的思路,并提出以噪音率来刻画选址的效果,利用公开的数据设计了数值实验,证明该算法是收敛且实用的。
[期刊] 统计与决策
[作者]
吕泽华 张豪 李华
文章回顾了经典的K-means算法,分析了其存在的两个突出缺点:无法自行确定聚类数k和对初始聚类中心点十分敏感。受光电效应实验中电子束在反向电场中的串行规律启发,提出了基于捕获流动中心试点的自适应确定聚类数目的K-means算法,该算法模拟电子束在异性电子云中的串行,令数据点簇捕获流动的聚类中心试点,来消除多余的初始聚类中心,从而达到解决K-means算法的存在的缺陷问题。实验表明,该算法具有很强的自行确定聚类数的能力,也大大降低了对初始聚类中心选择的敏感度。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
宋凯 李秀霞 赵思喆
[目的/意义]针对CTM模型与K-means算法在文本聚类中存在的不足,提出将二者融合的CKM算法。该算法利用CTM模型确定聚类数和初始聚类中心,利用K-means算法进行聚类。[方法/过程]以Web of Science为数据来源,建立涵盖6个主题的多学科文献集,以F值为评价指标,利用R语言中的k-means函数和topicmodels包,比较K-means算法、CTM模型、CKM算法的聚类效果。[结果 /结论]结果表明,与单纯使用K-means算法、CTM模型相比,CKM算法的聚类效果更优,稳定性更好
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵宏燕 赵越
文章针对K-means聚类算法中属性权重不确定且易变的特性对聚类结果产生影响的问题，提出一种结合偏序集思想、利用属性优先程度代替精确权值的变权K-means聚类算法。首先，将属性按优先程度大小排序，构建含有权重次序的加权欧氏距离公式；其次，进行线性关系转换，并用矩阵形式表示，在列的累加基础上比较大小、迭代归类；最后，援引iris数据集进行检验。结果表明，该方法在实践中能较好地避免权重不确定带来的影响，验证了改进后算法的有效性和准确性。
关键词：
偏序集 K-means聚类 变权
[期刊] 统计与决策
[作者]
吕泽华 张豪 李华
文章回顾了经典的K-means算法,分析了其存在的两个突出缺点:无法自行确定聚类数k和对初始聚类中心点十分敏感。受光电效应实验中电子束在反向电场中的串行规律启发,提出了基于捕获流动中心试点的自适应确定聚类数目的K-means算法,该算法模拟电子束在异性电子云中的串行,令数据点簇捕获流动的聚类中心试点,来消除多余的初始聚类中心,从而达到解决K-means算法的存在的缺陷问题。实验表明,该算法具有很强的自行确定聚类数的能力,也大大降低了对初始聚类中心选择的敏感度。
[期刊] 科技管理研究
[作者]
黄柏如 周志平 王利 赵卫东
目前国内对于专利地图的研究大部分仍停留在应用阶段,对其制作的基础理论研究较少。概述目前专利地图类别,分析现有专利地图制作方法的缺陷,从增强专利文献信息可信度和价值的角度,运用TF-IDF(term frequency-inverse document frequency)统计特征将非结构化的专利文献信息映射到低维空间中,采用密度峰值快速搜索聚类(clustering by fast search and find of density peaks,CFSFDP)算法进行聚类,对同一聚类中的专利文献特征进行分析,得到不同专利文献间的发展关系并映射为图表示,从而构建以有向图表示的专利地图。改进提出的这种专利地图制作方法,同时利用了结构化信息与非结构化信息,以使专利地图更为真实准确地反映目标技术领域的技术发展过程。
文献操作()
导出元数据
文献计量分析
导出文件格式：WXtxt
删除
