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[期刊] 情报学报
[作者]
胡泽文 金昕悦 崔静静
海量科技文献中“睡美人”的充分挖掘与广泛利用，能够最大程度实现此类文献的科学价值，发挥其对科技发展的重大促进作用。本文设计和实现融合K值算法的BP (back propagation)神经网络模型，以及融合最小二乘法和迭代算法的一元二次函数拟合识别模型，对细胞生物学领域401130篇论文中的“睡美人”进行识别检验，结果发现：(1)BP神经网络模型能明显改进“睡美人”识别的自动化程度和效果，不受引文期长短的影响，然而需要预先识别出“睡美人”进行识别模型训练；最小二乘法、迭代算法和切片算法的融入能够提升一元二次函数和基尼系数的识别效率。(2)一元二次函数拟合受引文期的影响较小，然而基尼系数受引文期的影响极大，较短引文期文献中识别出的“睡美人”数量是较长引文期文献中“睡美人”数量的15倍。(3)即使同一个领域，识别结果的方法差异也较为明显。K值算法、BP神经网络和一元二次函数的识别效果较优，然而识别数量较少，占总量比例不到0.09%。基尼系数方法受引文期影响，导致识别效果最差且识别数量最多，占比达到0.41%。(4)细胞生物学领域“睡美人”数量的年度分布较为稳定，保持在0.02%～0.17%。(5)“睡美人”识别结果能够广泛应用于不同价值文献的计量特征比较，领域研究热点主题的识别与推荐，以及潜在“精品”或高价值文献的识别与传播推荐。
[期刊] 情报杂志
[作者]
宋呈玉 李秀霞 谢瑞霞 韩霞
[目的/意义]为了弥补已有睡美人文献识别方法的不足,本文在前人研究的基础上,提出基于二次函数曲线拟合的识别方法。[方法/过程]利用Origin Pro的批量曲线拟合功能,对1998-2002年发表的图书情报领域的文献引文轨迹进行曲线拟合,通过观察函数曲线对称轴的位置识别睡美人文献,并分析其社会影响力和社会价值。[结果/结论]通过引文曲线和SC、WC、LC等指标的对比分析,发现相对K指标识别方法,本文提出的睡美人文献识别方法更能体现睡美人文献的特征,本研究为睡美人文献的识别提供了新的研究思路,是对睡美人文献
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
赵璇 张强
建筑业是我国国民经济的重要物质生产部门,它与发展国民经济、改善人民生活的质量有着密切的关系。我国建筑业的发展为国民经济高速增长做出了重要贡献,建筑业的发展趋势将直接影响到国民生产总值及国际市场对我国建筑业的资本投放。建筑业是劳动密集型行业,提供了大量的就业机会,从这个角度讲,建筑行业发展良好与否对社会稳定有十分重要的意义。因此,对建筑行业的发展进行研究是非常有必要,有价值的。本文将利用柯布-道格拉斯生产函数和BP神经网络对我国建筑业的发展趋势做预测研究,借助Matlab实现建模和函数拟合。通过对2005-
关键词：
建筑业 BP神经网络 资本投入 产业经济
[期刊] 情报学报
[作者]
刘非凡 张爽 罗双玲 夏昊翔
准确地探测和识别学科领域知识结构对于理解学科发展动态、制定科技政策以及开展科研活动具有重要意义。当前,针对该问题的探索思路主要集中在两个方面:文本内容分析和网络结构分析。在现有的研究中,这两种研究思路往往仅作为相互辅证的依据,缺少同时融合文本信息与结构信息来探测领域知识结构的方法。因此,本文借助深度学习领域涌现出的新兴算法,把深度图神经网络模型与文档表示学习以及流形学习算法加以综合,提出新的学科领域知识结构探测框架。分别选取了代表基础研究学科与新涌现研究领域的两个数据集对所提研究框架进行验证,实验结果表明,深度图神经网络能够有效融合文献的文本内容特征信息以及其引用关系特征信息,提高了领域知识结构探测效率及可识别度。本文的研究拓展了深度图神经网络模型的应用场景,并对情报工程应用领域具有一定的借鉴参考价值。
[期刊] 统计与决策
[作者]
钟绍军 刘洪
文章针对朱建平(2003)提出的数据挖掘新模型——基于Bernstein基函数拟合预测模型,研究了模型的理论特点和应用缺陷,并提出了改进方案。用岭回归对控制点的估计进行改进,并提出了用所有控制多边形矢量进行拟合预测的方法。应用本文的方法对中国上证综合指数这一稠密时间序列数据进行了分段拟合建模预测,分析了实际拟合模型和拟合预测相对误差,并与朱建平的方法进行了对比分析。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李秀霞 邵作运 刘超
[目的 /意义]鉴于国内对"睡美人"文献研究的不足,介绍一种新的识别"睡美人"文献的方法——K值算法,并利用该算法识别图书情报学(Information Science&Library Science,ISLS)领域的"睡美人"文献。研究对发现ISLS领域科技成果的发明人和倡导者、保护并促进重大科学发现的推广应用等均具有重要意义。[方法/过程]以Web of Science数据库中1988-2007年ISLS领域的3460篇文献为例,构成识别"睡美人"文献的数据集,利用K值算法识别其中的"睡美人"文献,总
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
林洁 陈效民 张勇 潘根兴 张旭辉
收集太湖典型农田2010年10—12月和2011年3—6月2个时间段的逐日气象资料和土壤水分资料,运用BP(back propagation)神经网络和缺省因子分析法确定影响该地区土壤水分动态的主要气象因子(降水量、蒸发量、平均气温和平均地表温度以及平均风速),以这些主要影响因子作为输入变量建立该地区土壤水分动态模拟的BP神经网络模型。利用100组实测样本对神经网络进行训练,用剩余的64组实测样本进行检验。结果表明:0～14 cm和14～33 cm土壤含水量模拟的平均相对误差(MARE)最大为0.062 9,均方根误差(RMSE)最大为1.764,不同土壤层次的训练样本和检验样本的精度(PA)...
[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] 沈阳农业大学学报
[作者]
余妹兰 匡芳君
为了研究BP神经网络改进学习算法的适用情况,通过对实际的4个应用运用BP神经网络的多种改进的学习算法进行训练,比较得到各学习算法的适用范围,并能根据所研究问题类型、网络大小和要求精度等来选择合适的学习算法。结果表明:LM算法逼近效果好,但不适合大规模网络,RPROP算法应用于模式识别收敛速度最快,但不太适合函数逼近,SCG算法对较大网络规模的性能很好,且逼近效果好。
关键词：
BP神经网络 学习算法 改进算法 应用
[期刊] 工业技术经济
[作者]
李雄诒 许卫华
针对传统企业盈利能力测评方法的局限性,介绍了BP神经网络的的模型方法,在此基础上构建了基于改进BP神经网络的企业盈利能力测评模型,并通过具体实例测试证明了该模型的仿真结果比较可靠,测评精度高,具有很强的使用价值。
关键词：
BP神经网络 盈利能力 测评
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
闫晶 毕强 李洁 王福
【目的】针对图书馆数字资源聚合质量评价要求,基于遗传算法对BP神经网络进行改进,进而构建更为优化的图书馆数字资源聚合质量预测模型。【方法】利用遗传算法计算简单、对待求解问题依赖小、并发线程计算速度快等优点,通过广义海明距离定义种群提高种群多样性,进行种群选择、交叉、变异操作,求解初始权重和阈值;将改进的遗传算法引入BP神经网络,通过权重和阈值的不断调整,快速收敛至适应度设定值,最终实现预测结果的进一步优化。【结果】采用MATLAB R2014a平台进行仿真实验,预测结果平均误差2.74E-04,同实际数据
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
杜建 武夷山
借鉴睡美人指数(B指数)基本框架,通过将考察对象"年度被引次数"优化为"年度被引次数累积百分比",提出Bcp指数,重新定义唤醒时间、睡眠深度和唤醒强度。通过识别"Science"和"Nature"上的睡美人文献进行检验,结果表明,Bcp指数继承了B指数对那些非常显著的睡美人文献高度敏感的优点。Bcp指数框架下计算出的唤醒时间更符合实际情况,而B指数框架下的唤醒时间易被延迟估计。Bcp指数考虑了观察期内论文全部的引文曲线,规避了B指数无法反映年度被引次数达到最大值以后的引文曲线的缺点。Bcp指数对论文发表之
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
杜建 武夷山
借鉴睡美人指数(B指数)基本框架,通过将考察对象"年度被引次数"优化为"年度被引次数累积百分比",提出Bcp指数,重新定义唤醒时间、睡眠深度和唤醒强度。通过识别"Science"和"Nature"上的睡美人文献进行检验,结果表明,Bcp指数继承了B指数对那些非常显著的睡美人文献高度敏感的优点。Bcp指数框架下计算出的唤醒时间更符合实际情况,而B指数框架下的唤醒时间易被延迟估计。Bcp指数考虑了观察期内论文全部的引文曲线,规避了B指数无法反映年度被引次数达到最大值以后的引文曲线的缺点。Bcp指数对论文发表之
[期刊] 企业经济
[作者]
李全亮
人工神经网络是近年来在经济景气分析、经济时间序列预测、组合证券优化、股票预测等领域广泛应用的一种人工智能技术,取得了良好的效果。本文提出了一种综合共轭梯度和自适应变步长的改进BP算法,并利用改进的BP算法建立了税收预测模型,通过与传统回归分析预测方法结果的比较,证明了该算法收敛速度快,学习精度高,而且有效地避免了常规BP算法的局部极小值问题。
关键词：
人工神经网络 BP算法 税收预测
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
王忠福 张大澎 张安年
提出了一种基于神经网络的消费函数预测模型。与传统预测方法对比计算后发现 ,该模型在精度方面优于传统的消费函数预测模型 ,且具有随着样本点的增加进一步优化模型参数的功能 ,为经济系统建模和预测提供了新的思路。
关键词：
消费函数 神经网络 BP网络 预测
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