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[期刊] 工业工程
[作者]
闫伟 何桢 田文萌
在复杂产品的关键质量特性(critical-to-quality characteristics,CTQ)识别中,传统方法应用于不平衡数据时会表现出有偏性,即对占类别比例较小的不合格产品识别的性能明显劣于占比例较大的合格样本。为解决以上问题,提出了基于改进信息增益(information gain,IG)算法的复杂产品高维不平衡数据集CTQ识别方法,利用改进IG算法评价标准降低不平衡数据中有偏性的影响,从而有效识别CTQ。算例结果表明该方法可以显著提高不平衡数据关键质量特性识别性能。
关键词：
复杂产品 关键质量特征 信息增益
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
闫伟 何桢 田文萌 何曙光
将IG(Information Gain)方法引入高维复杂产品质量特性识别,根据复杂产品制造过程的特点,将产品样本数据集中质量特性与样本质量类别建立联系,构建基于IG的相关性识别模型判别两者之间相关性及质量特性的有用性,从而去掉原始样本数据集中的弱相关特征及冗余特征,识别出对于产品质量具有直接关键影响的关键质量特性。算例结果表明,该方法可以比较有效消除在原始样本数据集中的冗余和不相关特征,适合用于高维复杂产品关键质量特性识别。
关键词：
关键质量特性 复杂产品 IG 相关性
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
李岸达 何桢 何曙光
为了解决复杂产品关键质量特性(CTQs)识别问题,提出基于过滤(Filter)算法与包裹(Wrapper)算法的改进混合特征选择算法。首先应用Filter算法对复杂产品质量特性进行排序,接着应用Wrapper算法识别关键质量特性。提出一种新的方法FNO,确定Wrapper阶段所选关键质量特性数。应用过滤算法ReliefF构建混合算法ReliefF-W。算例分析表明,ReliefF-W能够有效进行CTQ识别。与一种传统混合算法相比,ReliefF-W能够在保证学习算法有较好预测精度的同时,识别出更少关键质量特性。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
谢荣琦 何桢 何曙光
针对复杂产品质量特征中存在的冗余性,将k-modes特征聚类算法引入关键质量特性识别,构建ReliefF和k-modes特征聚类相结合的关键质量特性识别混合模型。在使用ReliefF算法对质量特性赋予权重并初步筛选有关质量特性后,对质量特性集合进行k-modes特征聚类,并从每个特征簇中挑选关键质量特性。算例表明该方法能够有效删除原始数据集中的不相关和冗余特征,从而达到识别关键质量特性的目的。
关键词：
关键质量特性 特征聚类 特征选择 冗余性
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
谢丽霞 孙红红 杨宏宇 张良
针对复杂网络中关键节点识别方法的分辨率和准确性不足的问题,该文提出了一种基于K-shell的复杂网络关键节点识别方法(K-shell based key node recognition method,KBKNR)。首先,采用K-shell方法将网络分层,获取每个节点的K壳(K-shell,Ks)值,通过Ks值衡量复杂网络全局结构的影响。其次,提出综合度(comprehensive degree,CD)的概念,并设定可动态调整的影响系数μ_i,通过平衡邻居节点和次邻居节点的不同影响程度,获取每个节点的综合度。在该方法中,当节点Ks值相同时,综合度较大的节点更重要。对比几种经典关键节点识别方法和一种风险评估方法,实验结果表明,该方法能够有效识别关键节点,在不同复杂网络中具有较高的准确率和分辨率。除此之外,KBKNR方法可以为网络节点的风险评估、重要节点保护和网络中节点的风险处置优先级排序提供依据。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
王宁 徐济超 杨剑锋
为解决多级制造过程关键质量特性识别中多质量特性之间的相关性问题,将偏最小二乘回归方法(Partial Least Squares Regression,PLSR)引入模型构建与分析中。首先应用状态空间方法建立多级制造过程关键质量特性识别模型,进而利用PLSR方法解决质量特性间的多重共线性问题并进行模型分析,识别关键质量特性,最后以卷烟生产过程为例介绍了该方法的应用。实例表明,该方法不仅可以有效识别多级制造过程关键质量特性,而且能够建立各级过程的输出质量对最终产品质量的影响及其质量特性之间相互关系的模型,反映多级生产过程的结构特征和各级过程质量特性之间的因果关系,为多级制造过程质量分析与控制提供...
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
张燕 张洪 窦贻俭 彭补拙 盛学良
影响环境质量的因素很多 ,它们所起作用各异 ,为尽可能客观地找出其中的关键因子 ,有针对性地进行环境治理或准确地评价环境治理效果 ,设计了一套直接寻找关键因子的方法 ,称作增量趋势法。该法是利用环境监测数据Ci 与标准值Cis,计算出各因子的相对超标量 yi1=[Ci(t) -Cis]/Cis 及相对变化量yi2 =[Ci(t) -Ci(t- 1) ]/Ci(t- 1) ;根据相对超标量yi1和相对变化量 yi2的符号 (>0或≤ 0 )的不同组合方式 ,将各因子分成 4种状态 ,再在各状态中 ,依 yi1和 yi2 的数值大小进行子排序 ;最后 ,由各因子所处的状态与位次进行总排序 ,找出关...
[期刊] 华东经济管理
[作者]
杨瑾
随着"主制造商-供应商"模式在大型复杂产品研制中被普遍采用,关键供应商作为供应链协同的决策单元和行为主体之一,其本身的特性以及与主制造商之间的信任将对供应链协同产生重要的影响。文章构建关键供应商特性(包括产业关联、文化相容和风险共担三个构面)、信任对供应链协同影响的概念模型,并对所提出的理论假设进行检验。研究结果表明,主制造商与关键供应商之间的产业关联和文化兼容对其相互信任与供应链协同有显著的正向影响;而风险共担对其相互信任有显著的正向影响,但对供应链协同的影响不显著;另外,主制造商与关键供应商之间的信任
[期刊] 物流技术
[作者]
胡松 杨贝
供应链网络核心节点的识别对于提高企业供应链网络的运作效率和韧性具有重要意义。研究分析了局部核心节点发现算法的思想及其收敛性特征，基于复杂网络视角提出了一种考虑节点连边重要性的供应链网络核心节点识别算法，结合网络效率下降率指标综合评价节点重要度，并结合虚拟与真实企业供应链网络进行算法验证。研究表明，该算法可有效识别出企业供应链网络中包含计算度值较低桥节点在内的核心节点，且算法识别准确性与计算速率更优。
[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] 统计与决策
[作者]
方明 熊燕
本文定义了城市竞争力的概念,建立并明确了城市竞争力模型及其构成要素,利用主成分分析方法识别了影响城市竞争力的关键要素。
关键词：
城市竞争力 模型 主成分分析
[期刊] 图书情报工作
[作者]
郑彦宁 许晓阳 刘志辉
［目的 ／意义］研究分析已有研究前沿识别方法的利弊，建立一套相对比较合理的研究前沿识别方法模型，高效快速地辅助科研管理者和政策制定者识别研究前沿。［方法 ／过程］在总结研究前沿的定义、归纳研究前沿特性的基础上界定研究前沿的内涵，进而提出识别研究前沿的两个指标：研究主题年龄和研究主题关注作者数量，构建基于关键词共现的研究前沿识别方法，并在ＬＥＤ领域进行应用分析。［结果 ／结论］研究结果表明该方法不仅可以识别研究前沿，而且可以有效地跟踪研究前沿的产生、成长、消退、消失过程。
关键词：
关键词共现 研究前沿 研究领域分析
[期刊] 情报学报
[作者]
孙佳佳 李雅静
对作者关键词进行价值细分研究，有助于识别学科高价值研究热点主题，帮助研究者们精确把握高价值研究主题和学科研究前沿。本文引入营销领域客户价值细分RFM (recency,frequency,monetary)模型，对各个指标进行动态加权，多次实验后，形成多组关键词价值细分结果；从关键词生命周期的角度，结合医学领域的生存分析方法，使用Kaplan-Meier曲线和Logrank检验验证，识别出最优价值细分结果；依据帕累托原则和聚类算法得到高价值热点主题。数据源选择CSSCI (Chinese Social Sciences Citation Index)收录的图情档领域期刊论文，对1998—2019年的题录数据进行实验。相较于已有的热点主题识别方法，本文的识别结果考虑了关键词的价值属性和分类，较好地识别了高价值热点主题。
关键词：
价值细分 热点主题 主题识别
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
吴金 吴顺川 王焘 席雅允
基于钻孔电视图像的结构面调查是一种应用广泛的勘测方法,可为岩体质量评价和工程设计提供基础数据支撑。然而,复杂地层中结构面形态各异,宽度差异大且对比度低,传统算法难以准确完整地识别。为此,该文提出一种基于改进的U-Net网络模型的钻孔电视图像结构面识别方法。首先,采用更深层次的编码解码网络结构,处理对比度低导致的结构面局部断裂问题,并结合通道注意力机制和残差模块提高编码阶段各层级对结构面特征的提取能力。其次,在较低层级跳跃连接中引入多尺度空间注意力模块,提高对复杂形态结构面处理能力,丰富编码层结构面语义特征;同时,通道注意力也被用于充分融合来自编码层和解码层的多通道结构面信息。然后,通过利用与地质作用下地层变形类似的透视变形等方式扩增钻孔图像数据,并结合焦点损失和Dice损失进行联合训练,以减轻图像数据不平衡问题,增强网络泛化能力。最后,将同一钻孔图像作为训练集,邻近钻孔图像作为测试集进行消融和对比实验。结果表明,相比于已有相关网络模型,该文所提方法能更有效地针对复杂地层钻孔图像,较准确、完整地识别各类岩体结构面,精确率和召回率均超过77.00%,比改进前的U-Net网络分割效果分别提高了7.96%和14.99%。该文方法可为现场结构面钻孔调查以及岩体质量评价提供技术支撑。
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