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[期刊] 统计与决策
[作者]
薛丽思 仲伟俊
目前基金业绩传统评价方法所采用的评价指标因考虑基金风险来源的出发点不同,各自指标之间难免存在差异,各个指标也存在一定的不足。本文尝试使用自组织特征映射网络,将基金业绩放在一个指标空间进行研究,此空间是由各评估指标构成的多维空间。对空间上的点(被评估证券)采用一次聚类分析或多次聚类分析方法对基金业绩进行分类评价。
关键词:
证券投资基金 业绩评价 SOM模型
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
刘晓农 宋亚斌 邢元军
运用主成分分析法、定量和定性相结合的方法构建了新化县森林健康评价指标体系,基于SOM神经网络构建了新化县森林健康评价模型,对新化县森林进行健康评价,利用GIS技术对健康评价结果和森林属性进行了数据对比分析,结果表明:新化县森林的总体健康水平不高,主要以较健康状态为主;森林的健康状况存在明显的空间分布特征,森林的健康状况与人为干扰程度存在明显的相关关系;结合森林起源、林种、龄组、主要优势树种和森林健康等级空间分布进行了对比分析,得出了新化县森林起源、林种、龄组和主要优势树种健康状况的现状和成因。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
楚春晖 佘济云 陈冬洋
SOM神经网络具有无样本自组织学习的功能,能从输入数据中寻找规律,使结果客观、真实。本研究采用1993-2008年五指山市四期一类调查数据,运用SOM神经网络分析森林动态变化,对五指山市森林健康进行评价,并探讨了森林健康等级与龄组和郁闭度之间的关系。结果表明:1993年五指山市森林健康水平较低,Ⅰ等质量占据绝对主导地位,随后森林质量逐步提高,至2008年,五指山市森林健康等级,Ⅲ、Ⅳ等占据主体,森林健康水平得到很大提高,同时在一定范围内,森林表现出小班龄组越大,郁闭度越大,健康等级越高。以上评价结果可为五指山市的森林可持续经营利用提供理论支撑。
关键词:
SOM 神经网络 森林 健康评价 五指山
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
宋新平 吕国栋 申彦 王笑
[目的/意义]大数据环境下,传统的竞争对手识别方法存在局限性,本文针对这种不足提出了一种能够适应大数据环境的竞争对手识别方法。[方法/过程]第一,基于互联网下顾客价值领先战略,从消费者角度出发,选择基于消费者情感特征的竞争对手评价体系;第二,以顾客评论作为数据源,通过对评论文本分析,提取顾客关注的产品特征;第三,基于文本情感分析技术计算企业相应产品特征的顾客情感得分;第四,基于自组织神经网络(SOM)构建竞争对手识别模型,并根据模型结果识别目标企业竞争对手。[结果/结论]使用酒店行业顾客评论数据进行实验,证实了该方法能够在大数据环境下快速、高效、客观地识别企业竞争对手。
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
刘爱琴 李永清
资源分类不合理,资源检索机制不完善是当前高校图书馆数字化建设中面临的一个重要问题。本文基于SOM神经网络聚类算法无参数、精准度高和客观性强的特点,首先对山西大学图书馆用web访问行为进行聚类和优化分析。其中,聚类算法分为粗调整和微调整两个优化阶段,以保证聚类效果和聚类速率的提升。其次,基于对用户分析结果的输出,将用户个人特征信息、用户行为数据以及文献数据库等相关数据资源进行筛选整合,形成可靠性和可用性更高的关联数据集,并结合语义检索和属性值匹配等技术,构建了高校图书馆用户个性化服务推荐系统。最后对系统进行
[期刊] 统计与决策
[作者]
樊国敬 田秀华
文章基于SOM神经网络,分析与评估了我国四大经济区域复合生态系统健康等级。空气质量、住房消费和节能降耗对复合生态系统健康评估影响力最大;中国区域复合生态系统主要处在健康和亚健康状态,江苏复合生态系统健康值排名第一,处于健康状态;天津经济子系统和海南自然子系统排名第一,健康值都超过0.8,处在很健康的状态;北京社会子系统健康指数排名第一;东部地区生态系统健康总指数最高,社会、经济和自然健康指数排名都是第一,也都超过0.6,处在健康等级。
[期刊] 统计与决策
[作者]
樊国敬 田秀华
文章基于SOM神经网络,分析与评估了我国四大经济区域复合生态系统健康等级。空气质量、住房消费和节能降耗对复合生态系统健康评估影响力最大;中国区域复合生态系统主要处在健康和亚健康状态,江苏复合生态系统健康值排名第一,处于健康状态;天津经济子系统和海南自然子系统排名第一,健康值都超过0.8,处在很健康的状态;北京社会子系统健康指数排名第一;东部地区生态系统健康总指数最高,社会、经济和自然健康指数排名都是第一,也都超过0.6,处在健康等级。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
丁永刚 张雨琴 付强 周箭锋 黄志芳
[目的/意义]传统基于协同过滤的图书资源推荐算法难以处理数据稀疏问题,而传统基于矩阵分解的推荐算法在处理高维数据时可扩展性差,且它们的推荐结果仅依据预测评分大小确定,导致推荐准确度不高。鉴于此,文章提出基于SOM神经网络和排序因子分解机的图书资源推荐方法。[方法/过程]该方法首先利用SOM神经网络,基于用户学术背景信息对用户进行聚类,然后利用用户对图书资源的显式和隐式Web访问行为构建图书资源偏序关系,最后利用因子分解机(FM)作为排序函数对用户学术背景、Web访问行为和借阅图书简介文本等多种特征信息进行建模,并使用对级(Pairwise)排序学习算法实现图书资源的精准推荐。[结果/结论]实验结果表明,文章所提出的方法能有效缓解数据稀疏问题,提高推荐的准确率和效率。
[期刊] 数字图书馆论坛
[作者]
刘爱琴 李永清
借助SOM神经网络聚类算法无参数、精准度高的特点,本文对山西大学图书馆的Web访问行为进行聚类和优化分析。将聚类行为分为指数函数粗调整和线性函数微调整两个优化阶段,有效提升聚类速率和聚类效果。基于对用户分析结果的输出,将用户个人特征信息、用户行为数据以及文献数据库进行筛选整合,形成可靠性和可用性更高的关联数据集,并结合语义检索和属性值匹配等技术建构用户个性化服务推荐系统,进行有效性验证,实现图书馆内部主题推荐、图书推荐和专家推荐三个子系统的协同。
[期刊] 统计研究
[作者]
罗荣华 赵森杨 方红艳
本文使用LASSO算法构建了基于基金持股数据的基金间动态学习网络,将基金研究中传统的无向网络扩展为有向网络,并检验了正向学习与反向学习两种不同的学习模式(信息利用方式)对基金业绩的影响,进而探讨了其背后的经济含义。实证结果表明:当基金作为被学习者(信息被观测方)时,被正向学习会显著提高其业绩,被反向学习会显著降低其业绩;当基金作为主动学习者(信息观测方)时,无论是正向学习还是反向学习均不会对其业绩造成显著影响;对基金学习动机的分析表明,基金参与学习是为了提升相对自己上期的业绩、防止业绩倒退,且反向学习相对更加有效。本文分析了信息传递方向、信息利用方式对基金业绩的影响,为如何将统计学习方法应用于金融问题的分析提供了一个新的视角。
关键词:
LASSO 基金业绩 学习网络
[期刊] 技术经济
[作者]
孟庆德
本文阐述了用神经网络领域最新出现的过程神经网络处理市场评估、企业评价等经济管理问题的新方法。网络的输入为反映一段时间内市场供求变化的信息,而这是传统神经网络不宜做到的。这也正是过程神经网络的独到之处。文中给出了网络模型及算法推导,实验结果证明了该方法的有效性。
关键词:
过程神经网络 BP算法 市场评价
[期刊] 华中农业大学学报(社会科学版)
[作者]
马才学 温槟荧 柯新利
基于2006-2014年湖北省16市的面板数据,从经济因素、社会因素和资源禀赋三方面构建湖北省耕地非农化压力评价指标体系,运用SOM神经网络模型对湖北省的耕地非农化压力区域差异进行实证分析。结果表明:(1)湖北省16个主要城市的耕地非农化压力存在一定的区域差异。2006年以西南、东北地区往省内中部地区递减;2008年其区域差异变化不大;2010年则从西南-东北走向往边缘化发展;2012年呈现以武汉市、宜昌市为耕地非农化高压中心并辐射周边城市,形成了两条共同发展的平行线;直至2014年,武汉市耕地非农化压力
[期刊] 保险研究
[作者]
张连增 王缔
神经网络是近年来机器学习领域的研究热点之一。该方法在许多领域都有成功的应用,但较少应用于汽车保险索赔预测中。本研究将自组织竞争神经网络(SOM)应用于汽车保险的索赔预测中,在此基础上建立车险索赔强度模型。本研究将影响车险索赔的因素分为三类:从人因素、从车因素、地域因素。对于从车因素,通过应用SOM神经网络方法对多个解释变量进行聚类分析来获得综合影响评价指标——从车因子综合变量。进一步按照索赔强度的高低,将该变量分成5个水平,进而起到减少解释变量的作用。将地域因素作为随机效应,以从人因素变量和从车因子综合变量为自变量,以索赔强度为因变量,建立广义线性混合模型。本文创新在于:在充分考虑了影响车险费率的各种因素下,应用SOM神经网络聚类方法减少自变量的个数,为车险费率厘定提供了一种新思路。
[期刊] 经济经纬
[作者]
李琪 崔睿
在网络环境下,如何培养客户忠诚度、提高续保率,成为保险业发展需要解决的重要问题。笔者结合网络保险业的特征,根据客户的基本特征与交易行为,采用RFM分析方法构建客户细分指标体系,利用SOM神经网络模型将客户聚类为黄金客户、重要发展客户、重要挽留客户、重点维持客户、普通客户和其他无价值客户6类,然后从中选取最有价值的前两类客户,利用客户忠诚度评价模型对其忠诚度进一步分析,针对各类客户群分别提出相应的营销策略。
关键词:
保险业 网络保险 客户细分 客户忠诚度
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王红
为了提高信息查询的效率,本文将自适应谐振神经网络引入中文文档搜索分类之中。在讨论自适应谐振神经网络基本原理的基础上,提出一种新的中文文档的层次聚类算法,从而提高中文文档的分类识别效率。
关键词:
因特网 中文文档 神经网络 模式识别
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