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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
郭旭 祁瑞华
[目的/意义]为了进一步降低作者身份验证中训练语料的字符数和测试样本的颗粒度,满足更多情报分析工作实际应用的需要。[方法/过程]文章提出了一种基于神经网络语言模型的作者身份验证方法。该方法在用某一作者的语料训练出的语言模型,将给予该作者书写的其他语料更高概率的指导思想下提出。[结果/结论]实验结果表明,相较于传统的作者身份验证方法,文章提出的方法可以使用更少的训练语料,并且在小于传统方法一个数量级的测试样本颗粒度上,仍能获得略高于传统方法的AUC值,最终使得可有效验证的测试样本的颗粒度降到50。[局限]在跨体裁方面效果仍有待提高。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李晓军 刘怀亮 杜坤
[目的 /意义]作者身份识别是语言文体学的重要研究方向,利用文本特征的身份识别也是文本挖掘的重要任务。在开放和虚拟网络环境下海量信息的作者身份或发布者的识别难题和传统作者身份识别方法在处理效率和成本等方面存在的问题有待解决。[方法 /过程]将复杂网络理论引入该研究领域,在利用传统文体学特征识别作者身份方法的基础上结合文本词共现网络模型及其指标特征改进相关算法,使用文本文体学特征和文本网络模型度量指标构建作者风格特征集合,通过计算文本间风格相似度进行作者识别。[结果 /结论]基于复杂网络模型的作者身份识别方法可以有效的利用作者风格特征,提高识别的精度,与其他算法的对比试验表明其识别结果的准确性更...
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李晓军 刘怀亮 杜坤
[目的/意义]作者身份识别是语言文体学的重要研究方向,利用文本特征的身份识别也是文本挖掘的重要任务。在开放和虚拟网络环境下海量信息的作者身份或发布者的识别难题和传统作者身份识别方法在处理效率和成本等方面存在的问题有待解决。[方法/过程]将复杂网络理论引入该研究领域,在利用传统文体学特征识别作者身份方法的基础上结合文本词共现网络模型及其指标特征改进相关算法,使用文本文体学特征和文本网络模型度量指标构建作者风格特征集合,通过计算文本间风格相似度进行作者识别。[结果 /结论]基于复杂网络模型的作者身份识别方法可以有效的利用作者风格特征,提高识别的精度,与其他算法的对比试验表明其识别结果的准确性更高。
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
马喜德
财务困境预测是金融领域一个倍受关注的研究课题,运用定量分析提前对企业(特别是上市公司)陷入财务危机进行预警,对于债权人、投资者以及监管部门来说都有极其重要的意义。通过研究我国A股上市公司,以公司因财务状况异常而被特别处理(ST)作为企业陷入财务困境的标志,利用BP神经网络模型提前三年进行财务困境预测,结果发现,预测准确率可以达到87%。
关键词:
上市公司 财务困境 神经网络
[期刊] 金融论坛
[作者]
楼文高 乔龙
本文以金融风险预警单指标区间评价标准为依据,生成足够多用于BP神经网络(BPNN)建模用的训练样本、检验样本和测试样本,在遵循BPNN建模原则和基本步骤的情况下,建立泛化能力较好的金融风险预警BPNN模型。对1994~2010年中国金融风险的实证研究表明:BPNN模型能较好地应用于中国金融风险的预警研究,实证结果与中国金融实际运行情况吻合度高,除2008年和2010年金融风险处于"警惕"状态外,其他年度处于"基本安全"状态;BPNN模型克服了因子分析法及其与BPNN相结合方法的缺陷,且能分析评价指标与金融风险之间存在的非线性关系和评价指标的灵敏度等。
关键词:
金融风险 风险预警 金融稳定 神经网络
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
高振坤 熊正德
通过建立BP神经网络预测模型和GARCH -BP神经网络预测模型 ,对 2 0 0 1年深圳成分指数的日收盘价进行预测分析发现 ,GARCH -BP模型较BP模型的收敛速度快 ,学习能力强 ,预测精度较高 ,误差率较小
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
张新红
本文首先讨论了证券市场的各种影响因素,然后运用小波神经网络模型的非线性映射能力、模式识别能力和强容错性,提出了一种基于小波神经网络的证券市场预测的通用模型。
关键词:
证券市场 预测模型 小波网络
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
王成军 左新慧
根据BP神经网络原理,以建筑特征参数为输入变量,利用实际资料对网络进行训练和模拟,收集了16个住宅工程,其中的14个作为训练样本,2个作为检测实例。结果显示,该模型在建筑工程造价预测中具有有效性。
关键词:
工程估价 神经网络 估价模型 BP算法
[期刊] 统计与决策
[作者]
郭秋艳 何跃
文章运用消除趋势波动分析方法(DFA),计算了全国GDP年度数据的标度指数。计算结果表明GDP时间序列具有持久性的长程相关,用已知的GDP值来预测未来一段时间内的GDP变化趋势是可行的,在此基础上,鉴于GDP预测的非线性、时变性和不确定性,利用人工神经网络自学习、自适应和非线性的特点,将经济变量数据归一化处理,建立BP神经网络预测模型。
关键词:
DFA BP神经网络 GDP 预测
[期刊] 中央财经大学学报
[作者]
方先明 熊鹏 张谊浩
为克服商业银行信用风险评价中所遇到的模糊综合评判失效及警限确定的难题,通过能量极小点的设计,利用Hopfield神经网络记忆与联想功能,建立基于Hopfield神经网络的风险评价模型。将其应用于信用风险评价,网络运行结果可以反映信用风险的当前状态。研究还表明,该模型能在一定程度上反映样本数据的数字特征,适合于信用风险的评价,但其评价能力受记忆容量及样本差异的影响。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李晓静
文章提出了一种基于多重分形与概率神经网络相结合的海温预测方法。该方法利用多重分形方法将海温序列挖掘出多个蕴含海温变化信息的时间序列;利用多重分形计算得到的多个时间序列作为概率神经网络的输入因子建立预报模型;利用该预报方法对NINO综合区平均海温进行未来1~3个月的预报实验,结果表明:该方法能较好的实现NINO综合区平均海温的预测,这对厄尔尼诺/拉尼娜现象的监测和预报工作提供了一种新的方法。
关键词:
PNN 多重分形 海温 ENSO 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴晓峰 杨颖梅 陈垚彤
文章根据ARIMA时间序列模型和BP神经网络模型分别在处理线性空间预测问题和非线性空间预过测对问北题京中市的居优民势消,费建价立格了指一数种(C基PI于)B序P列神的经实网证络分误析差证校明正了的该差组分合自预回测归模移型动相平对均(于A单RI一MA预)测组模合型预在测C模PI型预,通测中的有效性,并利用该模型预测了未来一段时间北京市CPI的走势。
关键词:
ARIMA BP神经网络 组合预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
王鑫 肖枝洪
文章将干预模型与BP神经网络模型相结合,提出了基于干预模型与BP神经网络集成的GDP时间序列预测模型,并实现了算法。利用我国1978~2004年的GDP数据建立多干预变量集成预测模型,对我国2005~2009年的GDP数据进行预测,并将预测值与其他文献所建模型的预测值进行比较,预测误差明显减少,证实了所建立模型处理外部事件(如宏观经济因素、政治因素等)的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李博 王建国 李静文
为提高神经网络自回归预测模型的精度,文章构建了基于神经网络的景气预测模型。主要运用景气预测判断先行指标,以及其相对基准指标的先行期数,结合神经网络非线性适应能力、自适应能力强等特点,构建了基于RBF神经网络、广义回归神经网络、BP神经网络、Elman神经网络的四种景气预测模型。对比分析这四种基于神经网络的景气预测模型和神经网络自回归预测模型,发现基于神经网络的景气预测模型均取得良好的预测效果,其中,基于RBF神经网络的景气预测模型最佳。
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