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[期刊] 统计与决策
[作者]
顾杰
文章针对区间型数据分类问题,提出了一种基于数据质量提高的区间型最小二乘支持向量机分类模型。首先提出了一种基于非参数位置检验的对数边缘概率密度比特征选择和变换方法以获得高质量的训练数据;然后,使用最小二乘支持向量机分类算法建立分类模型;最后,通过蒙特卡洛模拟实验和P2P借贷平台风险识别的实证分析来评价模型的分类性能。结果表明,该模型能够取得较好的分类效果。此外,与CART、Logistic回归、SVM等分类方法的对比结果也表现出较强的优势。
[期刊] 情报学报
[作者]
张贞港 余传明
文本语义匹配模型在信息检索、文本挖掘等领域已经获得了广泛应用。为解决现有模型主要从文本自身角度判断文本之间的语义关系而忽略对外部知识有效利用的问题，本文提出一种新的基于知识增强的文本语义匹配模型，以知识图谱实体作为外部知识，有效建模文本的外部知识信息，并自适应地过滤外部知识中存在的噪声。针对自然语言推理和释义识别两个文本语义匹配任务，与基线方法相比，本文模型在大多数指标上取得了最优效果。研究结果表明，本文模型有助于揭示知识图谱在文本语义匹配任务中的作用，为将知识图谱应用到智能信息服务领域提供了参考。
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
仝美涵 康程程
反洗钱（Anti-Money Laundering,AML）旨在从海量支付交易中识别非法洗钱活动，是打击金融犯罪的关键防线。当前的反洗钱检测方法和模型存在一定的局限性，包括高昂的人力成本、适应新场景的能力不足以及处理复杂数据时准确度不高的问题。为解决这些问题，提出了一种基于数据增强的深度学习反洗钱智能检测模型。该模型通过深度学习技术自主提取特征，避免了对专家规则和手动特征总结的过度依赖。在此基础上，该模型还引入了数据增强技术，通过扩展训练数据集提高模型在各种场景和变化中的适应性，使其具备更高的可迁移性、泛化性和鲁棒性。在实际交易数据集上的实验表明，所提模型在准确率、召回率和AUC值上都优于已有的反洗钱模型，证明所提模型的先进性和有效性。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
古志婷 宋泽芳 李元
本文以沪深300指数为研究对象,应用LASSO变量选择方法与多因子模型来研究增强型指数基金的构造。实证结果表明,在样本数据内,基于LASSO变量选择方法与多因子模型所构造的增强型指数基金均能够在追踪基准指数的同时获取超额收益。并且发现基于LASSO变量选择方法构造的增强型指数基金优于多因子模型构造的增强型指数基金。
[期刊] 当代经济科学
[作者]
李倩 吴昊
本文给出了一个基于边际条件随机占优规则的增强型指数投资组合模型。该模型在均值方差分析框架的基础上引入了边际条件随机占优的两层优化,其中,层次一以约束条件的形式加入模型,使得投资组合在占优于基准指数的边际条件随机占优效率集中;层次二是在多个投资组合中寻找占优程度最高的投资组合,因此在本研究的模型中处理为目标函数。占优程度在本文中定义为边际条件随机占优相对于基准指数的统计量的均值。本文使用多目标免疫算法对该模型进行求解,并应用8个世界主要市场的指数及其成份股数据进行了测试。结果显示本文提出的基于边际条件随机占优规则的指数投资组合能够显著地增强其收益。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
马景义 单璐琪 方彤
研究目标:构建了可以调节追踪误差和超额收益的增强型指数追踪模型,并给出了广义最小角度回归算法(GLARS),用以计算调节参数作用下模型解的折中路径。研究方法:通过模拟数据和五组世界主要股票市场指数的历史数据,对本文提出的模型和算法与同类模型和算法进行了性能比较;同时追踪上证50指数构建若干稀疏且稳定的资产组合模型,通过信息比率等指标对投资组合进行评价。研究发现:本文构建的模型可用以构造权衡追踪效果和超额收益,且稀疏的资产组合,GLARS算法相对传统预设参数的算法具有良好的求解能力和计算速度。研究创新:引入调节参数平衡追踪效果和超额收益,并针对中国股票市场的特点,在增强型指数追踪模型施加非负约束;GLARS算法可遍历所有折中意义下的最优解。研究价值:本文提出的增强型指数追踪模型在国内具有较强适用性,在保证资产稀疏性的前提下可以得到超额收益,同时丰富了目前投资组合中的方法论研究。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
马景义 单璐琪 方彤
研究目标:构建了可以调节追踪误差和超额收益的增强型指数追踪模型,并给出了广义最小角度回归算法(GLARS),用以计算调节参数作用下模型解的折中路径。研究方法:通过模拟数据和五组世界主要股票市场指数的历史数据,对本文提出的模型和算法与同类模型和算法进行了性能比较;同时追踪上证50指数构建若干稀疏且稳定的资产组合模型,通过信息比率等指标对投资组合进行评价。研究发现:本文构建的模型可用以构造权衡追踪效果和超额收益,且稀疏的资产组合,GLARS算法相对传统预设参数的算法具有良好的求解能力和计算速度。研究创新:引入
[期刊] 图书情报工作
[作者]
施国良 陈宇奇
[目的/意义]政府网络问政平台是政府部门知晓民意的重要途径之一,为提高问政留言分类的精度以及处理留言数据质量差、数量少等问题,对比多种基于BERT改进模型与文本增强技术结合的分类效果并探究其差异原因。[方法/过程]设计网络问政留言分类集成对比模型,文本增强方面采用EDA技术与SimBERT文本增强技术进行对比实验,文本分类模型方面则采用多种基于BERT改进的预训练语言模型(如ALBERT、RoBERTa)进行对比实验。[结果/结论]实验结果表明,基于RoBERTa与SimBERT文本增强的文本分类模型效果最佳,在测试集上的F1值高达92.05%,相比于未进行文本增强的BERT-base模型高出2.89%。同时,SimBERT文本增强后F1值相比未增强前平均提高0.61%。实验证明了基于RoBERTa与SimBERT文本增强模型能够有效提升多类别文本分类的效果,在解决同类问题时具有较强可借鉴性。
[期刊] 开放教育研究
[作者]
余胜泉 熊莎莎
以ChatGPT为代表的预训练大模型在教育界产生了巨大影响，也为发展通用人工智能教师带来了曙光。预训练大模型应用于教育存在幻觉、深度逻辑缺失、社会情感缺失等局限，如果这些关键问题不解决，大模型不可能在教育中得到真正有价值的应用。本文提出通过增强大模型构建通用人工智能教师架构，其核心思路是精调训练增强场景知识、检索增强认知、外部智能组件编排增强推理、多模态融合增强感知、情感计算增强社会情感，再通过教育知识图谱对大模型输出进行监督。通用人工智能教师主要有六种应用场景：需要渊博知识的场景、洞察创意增强场景、约束与管理场景、社会情感互动场景、个性化指导与反馈场景、多模态内容表现场景。文章最后分析了通用智能时代人类教师面临的机遇与挑战，提出教师需要主动拥抱、使用、驾驭并控制智能技术，解放、增强、进化自我，并跨越陷阱。
[期刊] 情报科学
[作者]
周源 刘怀兰 杜朋朋 廖岭
【目的/意义】特征提取会很大程度地影响分类效果,而传统TF-IDF特征提取方法缺乏对特征词上下文环境和对特征词在类之间分布状况的考虑。【方法/过程】本文提出一种改进TF-IDF特征提取的方法:(1)基于文本网络和改进Page Rank算法计算节点重要程度值,解决传统TF-IDF忽略文本结构信息的问题;(2)增加特征值IDF值的方差来衡量特征词w在不同类别文本集中程度的分布情况,解决传统TF-IDF忽略特征词在类之间分布状况的不足。【结果/结论】基于该改进方法构建了文本分类模型,对3D打印数据进行分类实验。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
郭崇慧 刘永超
对区间型符号数据进行特征选择,可以降低数据的维数,提取数据的关键特征。针对区间型符号数据的特征选择问题,本文提出了一种新的特征选择方法。首先,该方法使用区间数Hausdorff距离和区间数欧氏距离度量区间数的相似性,通过建立使得样本点与样本类中心相似性最大的优化模型来估计区间型符号数据的特征权重。其次,基于特征权重构建相应的分类器来评价所估计特征权重的优劣。最后,为了验证本文方法的有效性,分别在人工生成数据集和真实数据集上进行了数值实验,数值实验结果表明,本文方法可以有效地去除无关特征,识别出与类标号有关的特征。
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
张小虎 陈佳悦 黄芬 高翔 刘铭 姚霞 朱艳
[目的]为克服光照不均引起的低对比度、反光、阴影、光斑及遮挡等对大田复杂背景下小麦冠层图像分割的干扰。[方法]本文设计了一种结合脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural network,PCNN)与同态滤波的自适应图像增强和基于L*a*b*颜色空间α角度模型的K均值聚类分割算法。首先,将小麦冠层图像转换到HSI颜色空间,采用自适应算法对HSI空间的I分量进行增强处理,适当调节饱和度S分量,补偿光照强度分布不均,去除阴影及拉大对比度;其次,将增强处理后的图像映射到L*a*b*颜色空间,提取
[期刊] 软科学
[作者]
高晓蔚 蔺雷 吴贵生
在回顾已有服务增强概念界定的基础上,以产品层次理论为基础,结合对服务概念与产品质量概念的剖析,明确界定了服务增强研究的范畴、界限与基本内容,为后续研究奠定了基础。
关键词：
制造企业 服务增强 产品层次理论
[期刊] 工业工程
[作者]
李志 刘峻江 肖锦葵
针对消费者个性化需求得不到满足、传统制造业对用户自然语言表达分析不到位,以及商家不能准确把握反馈的产业环境等问题，提出一种基于感性工学增强的GPT模型(简称“感性工学GPT”)，并基于感性工学GPT进一步提出分布式定制化制造方案。该方案通过研究、微调、训练GPT语言模型，并结合基于感性工学的文字情感挖掘方法，探讨感性词汇的情感量化，根据用户的个性化需求生成定制产品。同时将个性化产品数字原型上传至区块链，通过区块链技术保护用户知识产权和敏感信息。针对分布式制造环境中缺少透明管理机制、设备差异大、用户需求多等问题，提出一种基于多属性逆拍卖和区块链的任务分配及定价机制。最后建立基于感性工学GPT的区块链分布式3D制造管理平台，通过与其他分配方法对比，验证提出的任务分配策略在分布式制造环境中的可行性，证明了基于感性工学GPT驱动的分布式定制化制造方案能有效地在分布式环境中实现用户的个性化需求。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
瞿文斌 及金楠 陈丽华 胡雨村
为研究黄土高原植物根系固土力学机制,通过Wu&Waldron(WWM)模型和Fiber Bundle(FBM)模型,确定了黄土高原地区主要造林树种油松、刺槐、荆条和丁香4种植物根系对土体抗剪强度的增强作用,并用原位直剪试验对其进行了验证。应用ABAQUS有限元软件构建造林边坡稳定性分析模型,通过数值模拟的方法从边坡尺度上量化4种不同植物根系固土作用。结果表明:通过原位直剪试验的验证,发现评价植物根系对土体抗剪强度增强作用的WWM、FBM模型均存在一定的误差,因而建议进一步完善该理论模型。同时,基于原位直剪
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