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[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] 情报理论与实践  [作者] 曾文   闫甜甜   刘晓琳   张蕾  
[目的/意义]当前全球科技竞争愈加剧烈,准确把握未来科技前沿是科技竞争取得胜利的关键,科技前沿探测是科技情报研究的热点问题之一。[方法/过程]文章提出一种基于知识树的科技前沿探测方法,通过科技前沿知识树反映领域科技前沿的发展信息,探索解决科技前沿探测过程中存在的信息冗余、探测结果不准确等问题的方法和途径,并以深度学习领域为例进行了实证研究。[结果/结论]研究结果表明,基于知识树的科技前沿探测方法可以在一定程度上提高科技前沿探测过程的效率、改善科技前沿探测结果的质量,可以为面向特定领域的科技前沿研究提供参考。
[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] 图书情报工作  [作者] 余传明  
[目的 /意义]通过在标注资源丰富的源领域(Source Domain)中学习,并将目标领域(Target Domain)的文档投影到与源领域相同的特征空间(Feature Space)中去,从而解决目标领域因标注数据量较小而难以获得好的分类模型的问题。[方法 /过程]选择亚马逊在书籍、DVD和音乐类目下的中文评论作为实验数据,以跨领域情感分析作为研究任务,提出一种跨领域深度循环神经网络(Cross Domain Deep Recurrent Neural Network,CD-DRNN)模型,实现不同领域环境下的知识迁移。CD-DRNN模型在跨领域环境下的平均分类准确度达到了81. 70%,优于传统的栈式长短时记忆网络(Stacked Long Short Term Memory,Stacked-LSTM)模型(79. 90%)、双向长短时记忆网络模型(Bidirectional Long Short Term Memory,Bi-LSTM)模型(80. 50%)、卷积神经网络长短时记忆网络串联(Convolution Neural Network with Long Short Term Memory,CNN-LSTM)(74. 70%)模型以及卷积神经网络长短时记忆网络并联(Merged Convolution Neural Network with Long Short Term Memory,Merged-CNNLSTM)模型(80. 90%)。[结果 /结论]源领域和目标领域的知识迁移能够有效解决监督学习在小数据集上难以获得好的分类效果的问题,通过CD-DRNN模型能够从无标注数据中有效地筛选特征,从而大大降低目标领域数据标注相关的工作量。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 岳增慧  许海云  
[目的 /意义]在知识经济时代,学科知识的扩散与吸收极大地促进了学科的协同、交叉、融合、发展与创新。提出一种量化指标测度与知识语义信息挖掘相结合的学科知识扩散过程探测方法,以期丰富和完善学科知识扩散研究范式与方法,为学科知识管理及决策制定提供可资借鉴的参考。[方法 /过程]在经典量化指标测度的基础上,利用形式概念分析方法,结合学科知识语义信息,对知识在学科中的传播扩散过程进行系统研究,挖掘学科知识扩散数量及主题特征;建立学科知识扩散Logistic模型,并对其演化趋势进行预测;最后,以社会网络领域为例,进行实证研究。[结果 /结论]知识在各学科中的应用范畴不断拓展,其扩散过程符合幂率分布特征;...
[期刊] 图书情报工作  [作者] 刘萍  王哲  
阐述作者关键词耦合和形式概念分析的基本原理,详细讨论在作者关键词耦合的基础上生成概念格的具体方法以及知识结构的建构过程。通过对该方法在某一科研组织中的应用举例,阐明该方法能够较好地揭示组织知识结构。与传统的共词分析方法相比,基于形式概念分析的作者关键词耦合分析方法层次化效果更清晰、人工干预程度更低。
[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。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 邵作运  李秀霞  
[目的/意义]提出基于引文耦合和概念格的学科交叉知识结构探测方法。[方法/过程]利用Sci~2工具获取情报学与计算机科学的学科交叉耦合文献,利用ConExp1.0工具构建两学科交叉知识概念格;通过概念格关联规则挖掘和层次聚类,将两学科的学科交叉知识结构细分为8个研究主题,揭示各研究主题的关联特征和对应的核心作者。[结果/结论]与传统的聚类树相比,该方法结合人类的认知规律描述概念与主题之间的关系,不仅具有较好的层次性可视化效果,而且意义更易于理解,具有更好的解释性。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 刘萍  吴琼  
研究基于形式概念分析(FCA)的学科知识结构探测方法,提出基于FCA的学科知识结构的定义和表示模型,详细阐述基于FCA的学科知识结构的构建方法。以图书情报学为例,以SCI和SSCI收录的16种图书情报学期刊在2001-2013年间的数据为样本,对基于FCA的学科知识结构探测方法进行实证分析。研究探测到新世纪以来图书情报学的9个主要研究主题,并揭示每个研究主题的核心关键词和活跃作者。与传统的知识结构探测方法相比,基于FCA的方法不仅能有效、合理地描述复杂概念及其层次关系,还能客观地显示出聚类和关联特征。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)  [作者] 李衡霞  龙陈锋  曾蒙  申佳  
针对目前油菜虫害识别在背景、角度、姿态、光照等方面的鲁棒性问题,提出一种基于深度卷积神经网络的油菜虫害检测方法:首先在卷积神经网络和区域候选网络的基础上,构建油菜虫害检测模型,再在深度学习tensorflow框架上实现模型的检测,最后对比分析结果。油菜虫害检测模型利用VGG16网络提取油菜虫害图像的特征,区域候选网络生成油菜害虫的初步位置候选框,Fast R–CNN实现候选框的分类和定位。结果表明,该方法可实现对蚜虫、菜青虫(幼虫)、菜蝽、跳甲、猿叶甲5种油菜害虫的快速准确检测,平均准确率达94.12%,与RCNN、Fast R–CNN、多特征融合方法、颜色特征提取方法相比,准确率分别提高了28%、23%、12%、2%。
[期刊] 工业工程  [作者] 董学文   石宇强   田永政  
针对云制造服务平台上的海量制造服务信息所带来的信息过载问题,提出一种基于图神经网络的云制造服务推荐方法,有效克服了传统推荐方法无法利用数据高维特征的局限性。提取平台上制造服务资源的特征,根据不同的相似度计算方法将制造服务资源构建为网络图;利用邻居采样图神经网络(graph sample and aggregate, GraphSAGE)进行网络的表示学习,并将学习到的网络特征带入链接预测函数进行模型训练;通过对资源节点间的链接概率进行预测,完成对用户的制造服务推荐。结果表明,基于图神经网络算法的链接预测模型,其预测性能要优于所对比的共同邻居(common neighbors, CN)、Adamic-adar (AA)与资源分配(resource allocation, RA)链接预测算法,从而取得较好的推荐效果,为解决云制造服务推荐问题提供理论依据,有助于提高用户的决策效率。
[期刊] 现代管理科学  [作者] 尹豪  朱晓丽  
人工神经网络方法在经济管理领域的应用与发展主要表现在应用领域的拓展和与其他经济管理研究方法的结合。本文首先论述了人工神经网络发展历史,其次分析了该方法在微观经济、宏观经济,以及金融、证券、社会评价和辅助决策领域的应用,最后阐述了该方法在与主成分分析、计量经济、专家系统的结合中取得的进展。
[期刊] 工业工程  [作者] 王秀红  
为解决统计过程控制(SPC)/工程过程调整(EPC)整合引起的传统SPC控制图监测异常扰动效率低的问题,提出了采用神经网络技术监测SPC/EPC整合过程的策略,并对神经网络模型结构和参数设置进行分析,构建过程输入、过程输出及两者的协方差为输入参数,异常扰动发生与否为输出参数的3层神经网络模型。为验证该方法的性能,进行了大量的比较实验:即对相同的样本,分别采用Shewhar图、CUSUM图和上述神经网络模型进行监测。实验结果表明:神经网络模型能准确监测幅度大于2的阶跃扰动和大于2的过程漂移,平均运行步长(ARL)为1;传统SPC监测技术只能较准确地(监测率大于90%)监测幅度大于5的阶跃扰动和大...
[期刊] 沈阳农业大学学报  [作者] 周雅婷  许童羽  陈春玲  周云成  姜美羲  
为解决肉牛采食行为识别问题,利用集陀螺加速度计和蓝牙模块为一体的传感器节点采集肉牛的行为姿态数据并通过蓝牙轮询组网模式将数据无线传输到PC上位机,进行实时显示,对采集的肉牛行为数据进行分析,进而识别肉牛采食行为。选用40头健康处于育肥期的西门塔尔肉牛样本(体重约385kg,舍饲,每天饲喂2次,可自由饮水),分为2组,其中30头为试验组,用松紧带在肉牛颞窝部位佩戴传感器节点;另外10头为对照组,不佩戴传感器,用于比较肉牛是否因佩戴节点而有异常反应。同时在肉牛限位栏的前方安装监控摄像头,记录肉牛的行为信息,以作为后期数据处理依据。试验记录的原始数据包括X、Y、Z三个轴的加速度、角度以及角速度的九个...
[期刊] 南京农业大学学报  [作者] 张鑫  张德贤  徐路路  张苗  
[目的]为满足国家对全国储粮数量在线检测的迫切需求,提出了一种基于深度神经网络的粮仓储粮数量检测方法。[方法]通过在粮仓底部布置若干压力传感器的方法获取粮仓底部所受压强值,并以分次进粮方法,分别记录所受压强值。通过R语言平台构建不同层次的深度神经网络结构并利用对数据集的学习得出检测模型,根据检测精度选择出最佳检测模型结构。通过最佳检测模型分别对试验仓及通州、齐河实仓进行检测实验。[结果]试验仓检测平均误差约为1.88%,通州实仓检测平均误差约为0.02%,齐河实仓检测平均误差约为0.08%。[结论]基于深度神经网络的粮仓储粮数量检测模型精度高,可用性强,为粮仓储粮数量的检测提供了一种新方法。
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