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[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] 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] 华东经济管理
[作者]
姜婷
文章构建了企业信息能力评价指标体系,确定了由初始级、系统级、优化级、战略级和持续改善级构成的企业信息能力评语等级论域。运用神经网络确定模糊综合评价中的权重值,克服了现有其它方法主观性判断的不足。提出了信息能力模糊综合评价模型。利用该模型对安徽省制造型企业进行了实际应用分析。最后,对评价结果进行了分析并给出了政策建议。
[期刊] 软科学
[作者]
尹隽 郑青青 葛世伦 王念新
运用社会网络分析法,以使用相同功能为基础构建信息系统用户的"个人功能网络",通过结构洞指标反映用户网络的凝聚力和控制力。利用某大型修造船企业的524名信息系统用户及他们共同使用的852项功能数据进行了实证研究,结果表明结构洞对用户信息系统使用具有U型影响,即"个人功能网络"中用户具有高凝聚力与强控制力均会正向影响其信息系统使用,分析还发现网络规模会正向调节结构洞对信息系统使用的影响。
关键词：
信息系统使用 个人网络 结构洞
[期刊] 软科学
[作者]
尹隽 郑青青 葛世伦 王念新
运用社会网络分析法,以使用相同功能为基础构建信息系统用户的"个人功能网络",通过结构洞指标反映用户网络的凝聚力和控制力。利用某大型修造船企业的524名信息系统用户及他们共同使用的852项功能数据进行了实证研究,结果表明结构洞对用户信息系统使用具有U型影响,即"个人功能网络"中用户具有高凝聚力与强控制力均会正向影响其信息系统使用,分析还发现网络规模会正向调节结构洞对信息系统使用的影响。
关键词：
信息系统使用 个人网络 结构洞
[期刊] 管理现代化
[作者]
王惠 崔杰 王树乔
构建一种基于模糊聚类和离散Hopfield神经网络的企业信息资源管理水平的评估模型。立足于价值的角度构建指标评价体系,利用模糊聚类分析法划分样本初始等级。以初始等级和所选取指标为基础,利用离散Hopfield神经网络联想记忆的能力,对待分类的企业信息资源管理水平进行分类仿真分析。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘娜 赵永乐 邵光成
以企业人力资源结构为研究对象,将企业人员分为管理人员、科技人员和普通员工,根据这三类人员的影响因素,利用遗传算法的全局寻优能力,构造了预测人力资源结构的遗传神经网络模型(GANN),并以ZC集团公司为实例,对其人力资源结构进行了预测。结果表明,该文建立的遗传神经网络模型对描述管理人员、科技人员分别占总职工比重与其影响因素的非线性关系方面具有较高的精度和应用价值。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
罗海艳 杨勇 王珏 于海龙
如何根据不同的用户行为，来为移动用户提供精准的个性化服务是目前移动应用服务开发技术发展的主流。为解决ＢＰ神经网络建模算法收敛速度慢及预测不准确问题，提出基于人工蜂群算法改进的ＢＰ神经网络算法。为测试改进后算法的准确性，采用ＭａｔｌａＢ编程进行试验仿真，通过黑盒子测试方法输出预测的用户行为和实际的用户行为。在１８次预测中只有２次预测失败，预测成功率达８０％以上。为了验证改进的ＢＰ神经网络算法的效率，采用初始总群数为１０００，进行了收敛性测试。试验结果表明：基于人工蜂群算法改进的ＢＰ神经网络算法可以有效的提高移动用户行为分析的效率和准确性，对在使用移动用户行为分析模型构建过程中，准确定位用户上网需．．．
[期刊] 中国人力资源开发
[作者]
蒋蓉华 曹琦
本文运用灰色关联分析对预测指标进行筛选,并采用灰色BP神经网络模型为研究工具,对企业未来3年的人力资源需求量进行预测。与灰色预测相比,灰色BP神经网络预测结果精度更高,可为企业人力资源预测工作提供更好的方法。
关键词：
人力资源 BP 神经网络 灰色预测
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
刘贤锋
为克服传统方法的局限性,本文尝试以企业竞争情报内容和情报搜集活动过程作为情报搜集成本分析的基础,在此基础上引入BP神经网络进行预测,并用部分样本数据验证对比了线性回归分析法和BP神经网络的预测结果。验证结果表明,BP神经网络预测模型用于情报搜集成本的预测具有较高的预测精度。
关键词：
神经网络 竞争情报 情报搜集 成本
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张新红
Based on the construction of an evaluation index system for the management information system,this paper proposes a neural network model for comprehensive evaluating the management information system.Integrating with the expert system,the neural network model can be used to facilitate intelligent an...
[期刊] 统计与决策
[作者]
梁龙跃 陈玉霞
针对季度GDP数据，文章基于深度学习长短期记忆（LSTM）神经网络模型，结合小波分析技术（WA）分解所选取的宏观经济变量，构建了LSTM&WA预测模型，同时，引入多个基准模型进行对比分析。研究表明：对于季度GDP数据，深度学习模型结合小波分析预测结果更优；针对结构复杂的非线性多变量数据，LSTM&WA预测模型具有较好的泛化能力，其预测精度均优于其他基准模型。
[期刊] 统计研究
[作者]
杨青 王晨蔚
作为深度学习技术的经典模型之一,长短期记忆(LSTM)神经网络在挖掘序列数据长期依赖关系中极具优势。基于深度神经网络优化技术,本文构造了一个深层LSTM神经网络并将其应用于全球30个股票指数三种不同期限的预测研究,结果发现:①LSTM神经网络具有很强的泛化能力,对全部指数不同期限的预测效果均很稳定;②相比三种对照模型(SVR、MLP和ARIMA),LSTM神经网络具有优秀的预测精度,其对全部指数的平均预测精度在不同期限上均有提升;③LSTM神经网络能够有效控制误差波动,相比三种对照模型,其对全部指数的平均预测稳定度在不同期限上亦均有提高。鉴于LSTM神经网络在预测精度和稳定度两方面的优势,其未来在金融预测等方向将有广阔的应用前景。
关键词：
LSTM神经网络 深度学习 股票指数预测
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
王晓明 赵歆波
传统眼动模型基于心理学假设和经验数据构建,不能对未见文本数据进行预测,且不能解决阅读个体化差异问题。针对这一问题,该文提出了一种利用深度神经网络预测读者注视点的眼动模型。与传统基于心理学的眼动模型不同,该模型不是基于经验数据集,而是基于双向长短期记忆-条件随机场(bi-directional long short-term memory-conditional random field,bi-LSTM-CRF)神经网络。该模型使用阅读过程中读者的眼球运动数据作为训练数据,来预测该读者阅读其他文本时的注视点。计算机模拟结果表明:bi-LSTM-CRF模型能够使用较少的数据特征获得与现有机器学习模型相似的预测准确度,这使所提出的模型在实时人机交互应用领域具有吸引力。
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