- 年份
- 2024(6154)
- 2023(8817)
- 2022(7526)
- 2021(7037)
- 2020(6043)
- 2019(13862)
- 2018(13579)
- 2017(26182)
- 2016(13836)
- 2015(15481)
- 2014(14972)
- 2013(14465)
- 2012(13038)
- 2011(11399)
- 2010(10947)
- 2009(9629)
- 2008(8915)
- 2007(7345)
- 2006(6039)
- 2005(4938)
- 学科
- 济(53063)
- 经济(53005)
- 管理(38954)
- 业(36025)
- 企(30311)
- 企业(30311)
- 方法(29731)
- 数学(26810)
- 数学方法(26319)
- 财(14647)
- 农(12677)
- 中国(12458)
- 学(11567)
- 制(10846)
- 业经(10773)
- 贸(10072)
- 贸易(10068)
- 易(9855)
- 务(9542)
- 银(9542)
- 银行(9511)
- 财务(9494)
- 财务管理(9459)
- 融(9253)
- 金融(9252)
- 行(9057)
- 企业财务(8977)
- 地方(8811)
- 农业(8400)
- 技术(8197)
- 机构
- 大学(185091)
- 学院(183631)
- 济(73713)
- 管理(73314)
- 经济(72307)
- 理学(64378)
- 理学院(63735)
- 管理学(62357)
- 管理学院(62047)
- 研究(59886)
- 中国(45804)
- 科学(38672)
- 京(37754)
- 农(33465)
- 财(33237)
- 业大(30786)
- 所(29288)
- 中心(29240)
- 财经(27356)
- 研究所(27095)
- 农业(26909)
- 江(25933)
- 经(25188)
- 经济学(23133)
- 院(22890)
- 北京(22680)
- 范(21317)
- 经济学院(21028)
- 师范(20952)
- 财经大学(20920)
- 基金
- 项目(137723)
- 科学(108832)
- 基金(102621)
- 研究(94901)
- 家(91847)
- 国家(91172)
- 科学基金(78565)
- 社会(60675)
- 社会科(57705)
- 社会科学(57687)
- 基金项目(53915)
- 自然(53850)
- 省(53190)
- 自然科(52698)
- 自然科学(52679)
- 自然科学基金(51715)
- 划(45954)
- 教育(44092)
- 资助(42704)
- 编号(36302)
- 重点(31425)
- 部(30696)
- 创(29216)
- 发(28802)
- 科研(27864)
- 成果(27515)
- 创新(27455)
- 计划(27291)
- 教育部(26128)
- 国家社会(26006)
共检索到253860条记录
发布时间倒序
- 发布时间倒序
- 相关度优先
文献计量分析
- 结果分析(前20)
- 结果分析(前50)
- 结果分析(前100)
- 结果分析(前200)
- 结果分析(前500)
[期刊] 统计与决策
[作者]
周鹏 刘河 黎隽男
自标记方法能用少量有标记样本和大量无标记样本来训练给定分类模型。误标记是自标记方法中的主要挑战。尽管学者们用数据剪辑技术去识别和移除在自标记方法迭代过程中被误预测的样本，但是许多数据剪辑技术严重依赖于特定假设。为了克服误标记问题和相关解决方案中的缺陷，文章提出一种基于近邻规则和粒子群优化的自标记方法 SLM-NNPSO。首先，SLM-NNPSO用有标记集去训练一个给定的分类模型。其次，SLM-NNPSO用近邻规则来发现具有高置信度的无标记样本，并用被训练的分类模型来预测他们。再次，SLM-NNPSO用粒子优化来识别和移除被误预测的样本，并把被正确预测的样本加入有标记集中。上述过程不断迭代，直到SLM-NNPSO没有发现具有高置信度的无标记样本。最后，SLM-NNPSO输出在迭代过程中被训练的分类模型。经仿真实验证明，就训练k近邻分类器的平均分类正确率而言，在来自销售市场、医学检测、图像识别等领域的12个真实数据集上，SLM-NNPSO优于5个流行的自标记方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
许敏
利用大量未标签样本和少量已标签样本共同训练一个有效的分类器是半监督学习方法的优势，自训练半监督学习方法因其简单且有效的特性而被广泛使用。文章提出基于隐空间特征增强的自训练半监督支持向量机分类学习方法，该方法首先将原空间已标签数据样本和大量无标签数据样本映射到同一隐空间，构建特征增强空间，在此特征增强空间结合概率密度进行自标记半监督SVM学习，以提高分类器的准确性和鲁棒性。UCI数据集上的实验证明，所提算法比传统的自训练学习算法具有更好的性能。
[期刊] 现代管理科学
[作者]
李新运 梁立魁 唐保国
文章根据总运费最小化原则,以用户空间数据库为背景建立了针对多个配送中心的选址优化模型。为了对选址优化模型求解,提出了一种变异粒子群算法。以地理信息系统(GIS)为平台,对山东省区域物流配送中心的选址优化进行了实证研究,所得结果符合山东省实际情况,表明文章提出的选址优化方法具有较大的应用价值。
[期刊] 物流技术
[作者]
李新运 唐保国 梁立魁
根据总运费最小化原则,以用户空间数据库为背景建立了针对两级配送中心的选址优化模型。为了对选址优化模型求解,提出了一种变异粒子群算法。以地理信息系统(GIS)为平台,对山东省区域物流配送中心的选址优化进行了实证研究,所得结果符合山东省实际情况,表明本文提出的选址优化方法具有较大的应用价值。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王瑞庆
在对美国PJM电力市场日前电价的变动规律综合分析的基础上,提出了一种基于粒子群优化(PSO)和灰色GM(1,1)模型的日前电价预测方法。该方法首先采用滑动平均法对原始电价序列进行处理,然后对处理后的电价序列建立等维新息GM(1,1)模型,并利用PSO最小化加权平均绝对百分比误差(MAPE),进一步优化GM(1,1)模型的灰色背景值。对PJM电力市场2007年7月到9月的历史数据的算例研究表明,相对于传统GM(1,1)模型,该方法能够更加准确地反映电价的变化规律,具有较高的预测精度,可满足电力市场参与者制订竞价策略的需要。
[期刊] 物流技术
[作者]
谢芳
通过分析旅客对交通运输服务上的各种需求,建立了对高速铁路运输服务属性进行调整的双层规划模型,定量地描述了高速铁路企业效益、旅客广义费用与运输服务属性值三者之间的关系,并采用粒子群优化算法对双层规划模型进行求解,得到高速铁路运输服务属性的调整值,最后结合京沪高速铁路的实际例子进行了分析和计算。
[期刊] 统计与决策
[作者]
孙洁 景志敏 周欢
半监督自训练方法属于半监督自标记方法的一种，它能同时利用有标记样本和无标记样本来训练分类器。然而，对半监督自训练方法而言，误标记是一个不容忽视的问题。为此，文章提出了一种基于密度峰值聚类和相对距离的半监督自训练方法（STDPRD）。在迭代的自训练过程中，STDPRD首先用密度峰值聚类来选取具有高置信度的无标记样本，再标记他们；其次，STDPRD用相对距离来过滤掉在迭代过程中被误标记的样本；然后，STDPRD把在迭代过程中被正确标记的样本加入有标记集中；最后，STDPRD用被扩充的有标记集来训练给定的分类器，训练完成后，输出被训练的分类器。仿真实验结果表明，在真实数据集上，STDPRD的表现优于4种流行的半监督自训练方法。
关键词：
半监督学习 半监督分类 相对距离 误标记
[期刊] 物流技术
[作者]
张威 张芳芳
废弃物处理站选址是工程管理中经常遇到且难以解决的组合优化问题，其目标是在完成城市废弃物中转和处理等任务的同时，尽可能实现成本最小化。首先，给出问题的一般模型；接着，研究用于废弃物处理站选址问题的改进粒子群优化算法，给出粒子编码和适应值计算等关键算子；设计一种自适应混沌变异操作，用以提高算法的全局搜索能力；最后，应用于某市废弃物处理站选址问题中，验证了所提方法的有效性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
黄诗童 赵希男 柳森
现有的竞优评析研究主要以线性加权、数据包络分析等线性模型为基础,缺少普适于非线性效用函数的竞优评析研究,限制了竞优评析理论的适用范围与发展空间。本文以TOPSIS效用函数为例,采用PSO优化算法解决非线性个体优势特征识别问题,实现竞优评析理论的拓展。最后,以人力资源管理中的人员业绩评价问题为例给出具体算例,对比验证了所提拓展方法的正确性与有效性;同时,结合计算结果所具有的"极端价值主张"现象,从评价方法的"后效"引导作用的角度,提出了评价方法的"引导功效"概念及其评判标准,供选择评价方法时参考。
[期刊] 物流技术
[作者]
吴婷 余胜威
针对给定的设施点和客户点信息,建立了完整的LAP-VRP数学模型,LAP用于选址模型研究,VRP用于车辆路径优化分析。采用量子粒子群算法对LAP进行求解,将选址结果应用到VRP模型中,并通过蚁群算法对带时间窗和不带时间窗的VRP问题进行了求解。仿真结果表明,基于量子粒子群算法和蚁群算法的LAP-VRP模型求解具有较强的全局寻优能力,能够在较短时间内找到最优解,是解决物流配送路径优化的有效算法。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
陈国福 陈小山 张瑞
本文研究考虑交易成本的投资组合模型,分别以风险价值(VAR)和夏普比率(SR)作为投资组合的风险评价指标和效益评价指标。为有效求解此模型,本文在引力搜索和粒子群算法的基础上提出了一种混合优化算法(IN-GSA-PSO),将粒子群算法的群体最佳位置和个体最佳位置与引力搜索算法的加速度算子有机结合,使混合优化算法充分发挥单一算法的开采能力和探索能力。通过对算法相关参数的合理设置,算法能够达到全局搜索和局部搜索的平衡,快速收敛到模型的最优解。本文选取上证50股2014年下半年126个交易日的数据,运用Matlab软件进行仿真实验,实验结果显示,考虑交易成本的投资组合模型可使投资者得到更高的收益率。研究同时表明,基于PSO和GSA的混合算法在求解投资组合模型时比单一算法具有更好的性能,能够得到满意的优化结果。
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
王帝文 李飞雪 陈东
土地利用优化配置主要是研究土地资源在数量结构、空间布局及综合效益的优化,过程中需考虑土地资源、生态环境、政策影响等多方面因素,因此很难得到最优方案,给土地利用配置带来了很大的挑战。该文以常州市武进区为研究区,采用基于Pareto最优的多目标粒子群算法构建了土地利用优化配置模型,分析了优化后的土地利用配置方案在数量结构和空间布局上的变化特征。研究表明:该模型能够利用粒子群在空间中的分布模拟土地利用的空间布局,并能在多目标控制和条件约束下进行全局优化处理,模型得到的一组符合Pareto最优的土地利用配置方案,能够提高土地的集聚度、适宜度以及区域整体的生态服务价值,从而为土地规划提供了具有不同数量和空间布局特征的方案支持。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
陈田庆 解建仓 张刚 李建勋 岳新利
【目的】针对传统优化方法在水库优化调度计算中存在的"维数灾"和早熟等问题,建立新的优化算法模型。【方法】在PSO算法的基础之上,引入小生境和交叉选择算子,对寻优过程中的个体历史最好位置进行多样化处理,提出基于小生境和交叉选择算子的粒子群(NCSPSO)算法,建立基于NCSPSO算法的水库优化调度模型,并给出具体求解步骤,最后将该方法和基本PSO算法对比应用于具体水库的调度计算中。【结果】实例优化调度计算表明,NCSPSO算法计算时间较短,寻优能力强,用其进行的水库优化调度决策可以有效提高水库的总发电量。【结论】NCSPSO算法为水库优化调度提供了一条新途径。
关键词：
水库调度 粒子群 小生境 交叉选择
[期刊] 物流技术
[作者]
张芳芳 王建军 张勇
设施选址问题是工程管理中经常遇到且难以解决的组合优化问题。对设施选址问题的研究现状进行总结，重点介绍了粒子群优化在配送中心选址、电力设施选址、水质监测点选址、不确定选址和多目标选址等问题中的应用，总结了这些研究中存在的问题，给出了今后设施选址问题的发展趋势。
关键词：
设施选址 粒子群优化 综述
[期刊] 统计与决策
[作者]
樊斌 喻斌
供应商选择和评估是企业一项重要的控制活动,对企业生产经营将产生重大影响。为了最大限度地减少供应商所支出的补货成本,文章拟提出一种基于粒子群优化的供应商补货策略优化方法,应用实例验证表明该方法是一种可行且可靠的内部控制管理方法。
文献操作()
导出元数据
文献计量分析
导出文件格式：WXtxt
删除
