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[期刊] 情报学报
[作者]
柯昊 李天 周悦 钟玉颖 俞征鹿 袁军鹏
作者重名辨识工作是情报学、知识管理、文献计量学与科学计量学等工作的基础,在利用聚类、分类等机器学习方法进行作者重名辨识时,论文元数据中各字段缺失情况非常严重,会导致算法失效。针对这一现象,本研究主要聚焦于较准确地确定每一字段在作者重名辨识上的能力,通过构建字段贡献度评价体系,在数据缺失情况下,计算现有的每项信息在作者重名辨识中的作用,即"贡献度"。设计了组合的唯一性指标,并建立了一个基于BP神经网络的作者重名辨识算法,利用"王伟"的论文进行实验,验证了所提算法的有效性和可靠性。
[期刊] 预测
[作者]
魏巍贤 邵朝
基于人工神经网络的非线性经济系统辨识魏巍贤，邵朝（西安交通大学７１００４９）（西安邮电学院７１００６１）１系统的描述和问题的提出在经济系统研究中，最常用的是离散时间系统这类系统可用以下形式的差分方程进行描述：其中ｘ（·），ｕ（·），ｙ（·）分别为状态...
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
李亚娇 沈冰 李智录 郑志国
训练样本在数量级上的差别和分配的不均匀会导致网络收敛缓慢,且训练结果偏向样本比重较大的那一方。由AR模型在水文时间序列的较好应用可知,水文时间序列中趋势项占有绝对优势。因此以趋势辨识理论对样本进行规范化,使样本规范化到同一数量级,同时时间序列的趋势保持不变。此外输出层不经过非线性处理,以保证网络有更大的预报空间。经黑河流域实测流量资料验证,基于趋势辨识理论的神经网络在水文时间序列预报中训练速度较快,预报效果较好。
关键词：
水文时间序列 趋势辨识 人工神经网络
[期刊] 林业科学
[作者]
赵子宇 杨霄霞 郭慧 葛浙东 周玉成
【目的】提出一种基于卷积神经网络模型——PWoodIDNet模型的木材宏、微观辨识方法,以有效提高木材辨识精度和速度,为海关、进出口检疫检验、家具企业等法定部门和企业提供先进的辨识方法和仪器,推动我国木材进出口检疫检验行业和木材加工制造企业的科技进步。【方法】首先,选择16种木材样本,每种样本获取50张高分辨率显微CT图像和工业相机图像,共1600幅;然后,截取具有木射线、薄壁组织、轴向管胞、纹孔和纹理等特征的目标区域,共4800幅,通过水平翻转、垂直翻转、镜像、亮度变换等图像增强算法后将图像集扩充至19200幅。构建基于卷积神经网络的木材宏、微观辨识模型——PWoodIDNet模型,采用加入动量的随机梯度下降(SGDM)方法优化模型,并利用GPU优化并行运算库,对木材宏、微观结构数据集进行分类准确率对比。【结果】相比现行GoogLeNet模型,PWoodIDNet模型准确率提高1.49%,速度提高59.69%;相比现行AlexNet模型,PWoodIDNet模型准确率提高3.76%,速度提高2.63%。【结论】PWoodIDNet模型突破现有辨识方法木材辨识种类范围窄、准确率低和辨识速度慢的难点,能够有效辨识木材,并可在更短的训练时间内实现最佳辨识效果,为我国木材辨识提供一种新的方法和思路。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
郝景新 刘文金 黄晓南
测定了广东某衣柜厂直线封边机(豪迈KAL210)作业岗位的工时,建立了不同板件尺寸、封边长度和封边条厚度等因素与封边时间的神经网络模型,并用Matlab R2009b神经网络工具箱的函数命令进行训练和仿真。结果表明:3层BP神经网络模型可以有效地表征不同因素和封边工时之间的复杂非线性关系。通过Matlab神经网络工具箱拟合实测数据,精度高,均方误差在训练1 470次时达到精度要求0.001,仿真输出值与实际测量值的最大绝对误差小于0.3 s,相对误差小于5%,满足生产要求。3层结构BP神经网络可有效仿真封边工时,为家具企业工时制定提供新的方法指导。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李望晨 崔庆霞 王晓明
对BP神经网络的改进方式和网络参数确定进行分析,以青海省各月份经济统计中的时间序列问题为实验对象,分别采用动量项自适应学习率法和LM-BP算法,利用神经网络完成数据补缺及数据预测。该方法无须确立时间序列模型,便捷高效。最后对两种方法的训练情况和实验结果进行了比较和分析。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
张宸
针对当前网络伪舆情难以快速、有效辨识的问题,通过对网络舆情特征的分析,认为不同舆情信息反映不同舆情特征,因此辨识的本质可以看作是一个自动分类问题。构建网络伪舆情指标评价体系,提出一种基于支持向量机与K近邻结合的网络伪舆情辨识方法。实验结果表明,该方法比单纯使用支持向量机具有更高的分类精度,且较好地解决了核函数参数选择的问题。
[期刊] 情报科学
[作者]
付斌 张吉军 钟健 黄长略 于智博
【目的/意义】数据挖掘是从庞大数据中挖掘出有潜在价值信息的信息处理技术,它包括神经网络、遗传算法、粗糙集、支持向量机和决策树等多门技术,其中神经网络法具有良好的自学习和含联想储存功能,能够高速寻找优化解,有效提高需求预测准确率。【方法/过程】本文利用BP神经网络具有的优异非线性逼近能力,以我国天然气需求量预测为例,对需求量数据进行训练并采用L-M算法进行改进,最终提高对天然气需求量的预测精度。【结果/结论】实验结果证明,利用数据挖掘中的BP神经网络非线性预测优势能准确捕捉天然气需求预测的变化趋势,为精准预
关键词：
BP神经网络 数据挖掘 需求预测
[期刊] 会计之友
[作者]
岳喜马 魏微
高校暂付款管理水平关系着资金使用效率与财务风险防范能力，甚至影响着高校会计信息的真实性。高校财务管理的精细化这一目标直接对暂付款管理提出了更高要求。文章根据Ａ省３０所省属本科高校２０１４年暂付款及影响暂付款规模的本年收入、本年支出、差旅费、专用材料费、其他商品服务支出与设备购置费６个主要因素数据，建立ＢＰ人工神经网络预测模型，仿真拟合历史数据，并利用仿真模型预测暂付款规模，与主成分回归模型比较，验证其预测精度。数据实证研究结果表明ＢＰ神经网络能捕捉到暂付款与其影响因素之间的非线性特性规律，能更好地预测暂付款规模。
[期刊] 管理评论
[作者]
郭玲玲
近年来的研究表明,CEO报酬不仅受公司业绩的影响,还受到其他诸多因素的影响,而且,CEO报酬与其决定因素之间往往存在着非线性关系。本文以2003-2005年沪深股市的A股上市公司为样本,采用BP神经网络对CEO总报酬、CEO年薪、CEO持股价值及其决定因素分别进行训练和学习,结果表明:(1)网络训练输出值与实际值的拟合度分别达到91.09%、97.23%和78.44%;(2)网络的预测能力相对于传统的线性回归模型分别提高了92.72%、92.08%和53.89%。因此,本文认为在分析和确定CEO报酬水平时引入神经网络模型是可行的。
关键词：
CEO报酬 年薪 持股价值 BP神经网络
[期刊] 统计与决策
[作者]
惠彦涛
自1980年我国开始实施住宅制度改革以来,商品住宅价格的确定已成为我国住宅市场的核心问题,也是各级政府房地产业宏观管理与调控的指示灯,商品住宅价格的变化直接关系到广大消费者的切身利益,是社会关注的热点问题。因此,本文从市场价格的确定机制出发,寻求影响商品住宅价格的因素,并采用BP人工神经网络定量分析这些影响
[期刊] 河北经贸大学学报
[作者]
纪良纲 郭娜 马书刚
现阶段,通过运用一系列的统计指标和科学方法对商品流通规模进行预警研究,并通过预警系统及时预报警情,为有关部门实施有效调控提供参考,已经成为国民经济持续、稳定和协调发展的必要条件之一。由于影响商品流通规模预警指标的因素具有多样性和复杂性的特点,通过神经网络的方法能较好地描述各个预警指标之间的关系而不需要确定的函数形式,从而可以克服许多传统的经济预警方法对非线性数据的拟合和预测的准确度不高的问题,因此,可以将BP神经网络方法引入商品流通规模预警研究中。
关键词：
商品流通规模 BP神经网络 经济预警
[期刊] 云南财经大学学报(社会科学版)
[作者]
吴永兴
理论与实际相结合,应用神经网络技术,构建了一个基于BP神经网络技术的信用风险评价模型,对我国传统的信用风险分析方法进行改进,克服了以往我国信用风险度量中存在主观随意性的特点,为我国信用风险度量模型的建设拓宽了思路,丰富了我国信用风险体系建设中的度量方法。
关键词：
信用风险 神经网络 BP模型
[期刊] 建筑经济
[作者]
邓宇轩
随着交通强国的推进，城轨在现代化城市交通体系中承担起更加重要的作用，而如何高效地利用已有建设数据是投资控制的重点。针对目前BP神经网络在造价预测方面的缺点，本文提出自适应PSO-BP神经网络算法，并基于已建城轨建设数据对算法性能和造价影响因素进行分析。结果表明，自适应PSO-BP神经网络改善了BP神经网络的稳定性和精度，预测结果表明在车站数量小于17座时，线路长度与车站数量对工程造价的影响呈非线性关系；在车站数大于17座时，线路长度与车站数量对工程造价的影响呈线性关系，其中车站数量的影响约为7亿元/站，线路长度的影响约为3亿元/km。
关键词：
城市轨道交通 造价预测 神经网络
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
李杨 余嘉元 王元元
本文首先在分析企业员工满意度特点和影响因素的基础上,选取了影响企业员工满意度的相关因素,并将这些相关因素分为三个维度9个具体指标。之后将员工满意度的评价与BP神经网络的学习算法相结合,构建了一种基于企业员工满意度评价的BP神经网络模型,根据该模型对企业员工进行了满意度的评价研究。该研究为组织管理者全面高效评价员工满意度水平,了解该组织员工在同行业员工中满意度的具体情况,提供了一种客观、科学的衡量标准。组织管理者可以根据研究结果及各项指标内容,在提升员工满意度方面实施差异化的管理模式。同时,该研究结论对于组
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