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[期刊] 统计与决策
[作者]
魏洒洒 杨有龙 赵伟卫
当训练数据集非常大的时候,支持向量机在训练阶段所需的时间及空间复杂度非常高。为了降低支持向量机训练的时间及空间复杂度,文章提出一种新的支持向量机训练数据选择方法,叫做随机分组抽样集成法。该方法首先用随机分组抽样技术来选择基分类器的训练样本,从而保证了基分类器的训练样本是没有重复的。然后将所有的基分类器进行组合,根据集成规则来选择支持向量机的训练数据。仿真结果表明,该方法在保证支持向量机分类精度的前提下,大大降低了其训练的时间复杂度。同时也降低了数据选择过程的时间复杂度。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
应仰威 章洛铭 齐炜 郑楷 周泓
深度学习已广泛应用在科研教学、工业生产等各领域，但因其数据量庞大和模型结构复杂，在模型训练阶段要依赖大量的计算资源。为了能在实验教学环节提升资源利用效率，让学生更加熟练地掌握数据搜集和模型参数调整优化的能力，提出了一种基于权重复用的训练加速方法，分别对VGG和ResNet网络结构的深度和宽度进行伸缩拓展，允许模型复用结构相似但不需要完全一致的网络权重。实验结果表明，在CIFAR10数据集上测试，采用权重复用方法进行初始化的训练更快收敛，而且在训练结束时与随机化训练的准确率相近，实现拓展后的网络加速训练，是一种更加灵活的知识迁移方法，有助于培养学生对复杂模型的理解与优化能力。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘惠
文章基于混合型数据对传统谱聚类算法进行改进。针对传统谱聚类算法对尺度参数敏感的问题,提出一种密度调整的尺度参数自适应的核函数。同时,在谱聚类的聚类步中为了减少初始聚类中心对聚类结果的影响,利用集成的k-means代替单一的k-means进行聚类,以增强聚类结果的稳定性。并通过实验对比证明算法的有效性。
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
王宇 李延晖
为提高少量样本情况下分类器的性能,提出一种基于多分类器协同的半监督样本选择方法,利用未标注样本实现样本增强,提高分类器泛化能力.依靠多分类器的互相监督和多分类器标签一致的原理,将已标记样本作为训练集,利用SVM和RF两个分类器协同训练,多分类器的类别标签和确定度值作为约束条件,从未标记样本集中筛选出最有代表性的样本构成增强样本集,以准确率为评价标准,验证本算法对分类器泛化性能的影响.本算法在手写数字数据集(Mnist字符库)和Landsat土壤数据集上测试,实验结果表明相比少量原始训练样本构建的分类器,增强样本构建分类器预测的全部类别准确率都得到提升.两个数据集的总体准确率分别提升5.97%和7.02%,Mnist数据集中数字5这类准确率提升最高(提升11.9%,从79.3%到91.2%),Landsat土壤数据集中土壤3这一类准确率提升最明显(提升15.8%,从73.5%到89.3%),结果证明了该算法显著提高了分类器的泛化性能.同时与经典的KNN、Co-training和Co-forest算法对比,所提出的算法能够最大限度地利用未标记样本信息,具有最好的精度表现,证明了该研究提出算法的优越性.
[期刊] 物流技术
[作者]
邓湧
为了提高物流需求的预测精度,提出一种基于消除孤立点合理选择训练样本的物流预测(IFCM-RBFNN)。首先采用密度方法识别和剔除原始物流需求数据中的孤立点,消除孤立点对聚类结果的不利影响;然后采用模糊均值聚类(FCM)算法对物流需求数据进行聚类,选择最优训练样本集;最后采用RBF神经网络建立物流需求预测模型,并采用仿真实验对其性能进行测试。仿真结果表明,相对于对比模型,IFCM-RBFNN提高了物流需求的预测精度,预测结果更加可靠。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
柏雪 李剑锋
工业大数据驱动人工智能赋能企业创新发展，正在对制造业生产方式、运行模式、生态体系产生重大而深远的影响。为实现产品质量等级的智能判定，提出一种基于Bagging集成的产品质量等级判定模型。模型将梯度提升决策树引入Bagging集成框架，权衡偏差和方差以减弱合格品与不合格品数量不平衡带来的影响。将该方法应用于某化纤企业涤纶长丝的真实生产中，结果表明模型能够实现长丝质量等级的准确判定，帮助企业提高产品质量检验效率、降低人工成本并有效提升产品的质量管理水平。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
甘振业 陈浩 杨鸿武
该文提出一种总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法与K奇异值分解(K-singular value decomposition,K-SVD)字典算法相结合的语音增强算法。将带噪语音通过EEMD分解得到各本征模式分量(intrinsic mode function,IMF),对各IMF分量进行互相关和自相关分析,去除噪声IMF分量,并将过渡IMF分量再次进行EEMD分解,去除其中的噪声IMF分量。将过渡IMF分量和剩余的IMF分量叠加
[期刊] 情报学报
[作者]
赵洪 王芳
理论术语的抽取是大规模文献内容分析和跨学科知识转移深度揭示的基础。作为一种特定类型的命名实体,理论术语涉及的学科多、文献规模大、特征复杂,也缺乏大规模的成熟语料,因而抽取难度较大。为提高理论术语的抽取性能并降低训练集的人工标注代价,本文构建了面向理论术语抽取的深度学习模型,并研究了该模型中理论术语的特征构造和标注方法,同时也提出了一种自训练算法以实现模型的弱监督学习。通过实验对比,分别验证了本文模型和自训练算法的有效性,不仅为理论术语抽取提供了更加有效的通用方法,也为其他类型命名实体的识别研究提供了方法参考。
[期刊] 管理现代化
[作者]
张笑言 韩庆兰
针对产品异质性、参数多样性和参数与生命周期成本间的非线性关系,采用粗糙集与神经网络法对产品参数进行约简,并选出最优约简集,然后利用模糊C均值聚类对异质产品进行模糊聚类,在每一聚类内部利用神经网络法找出产品的随机成本前沿并进行效率评价。通过对我国27款经济型家用汽车的实证分析结果表明,该集成算法与已有方法相比,能识别出更多有效率的产品。
[期刊] 管理现代化
[作者]
张笑言 韩庆兰
针对产品异质性、参数多样性和参数与生命周期成本间的非线性关系,采用粗糙集与神经网络法对产品参数进行约简,并选出最优约简集,然后利用模糊C均值聚类对异质产品进行模糊聚类,在每一聚类内部利用神经网络法找出产品的随机成本前沿并进行效率评价。通过对我国27款经济型家用汽车的实证分析结果表明,该集成算法与已有方法相比,能识别出更多有效率的产品。
[期刊] 管理现代化
[作者]
李程 甄帅
本文选取2014-2022年发生实质违约与交叉违约的所有发行主体为研究对象，使用随机森林、AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM共5种集成算法构建了债券违约风险预测模型，并采用贝叶斯优化对模型的超参数进行优化。实证结果显示，在债券违约风险预测中，相较于传统机器学习算法，集成算法所构建的预警模型性能更为出色，具有更加优异的预测精度与稳定性，且在超参数优化中，贝叶斯优化运行效率更高、效果更好。同时，LightGBM算法在5个集成算法中表现最优，可以最为有效地进行债券违约风险预测。最后通过比较特征重要性，发现净资产收益率、总资产报酬率、营业利润率、第一大股东持股比例可以作为企业债券违约风险预警指标。
关键词：
债券违约 机器学习 集成算法 贝叶斯优化
[期刊] 企业经济
[作者]
蒋常香 王冲
心理拓展训练打破传统培训模式，促使员工变＂被动学习＂为＂主动学习＂，受到了企业管理者的积极关注。本文梳理了企业培训缺乏科学认知、模块设计不合理、员工迁移主动性不够等瓶颈问题，结合企业培训目标、内容、形式分析了心理拓展训练的可行性，从倡导科学理念、科学设计模块、巩固迁移效果等方面探讨了提升企业文化软实力、员工核心竞争力的运用策略。
关键词：
心理拓展 企业文化 管理效能 核心竞争力
[期刊] 中国人力资源开发
[作者]
孙权兴
本文从企业实践的角度认为,拓展训练对个人能力的突破以及作为组织正式的团队合作文化塑造的补充作用无可置疑,但企业开展以团队合作为目的的拓展训练是缺乏效益的,应该慎重选择。
关键词：
拓展训练 体验式培训 团队合作
[期刊] 教育研究
[作者]
柳夕浪
社会智能指认识把握所处的社会情境，据以作出适度因应的能力，它来自社会知识、涉世经验的积淀，有别于科学智能、学术性智能，主要表现为对人际关系的感受、协调和处理能力，因而也有人称它为“人际智能”。进一步把握社会智能的内涵，设计社会智能训练方案，需要从社会...
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