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[期刊] 统计与决策
[作者]
黄孝斌 佘元冠
本文提出了一种用于绩效信息融合的熵模型,依据融合的几个步骤即绩效信息提取、关联与决策,描述了基于熵模型进行绩效信息自适应融合的新方法。该方法可对从各对象源(如数据库、知识库等)中提取的绩效特征属性信息进行模型化,对这些模型化的绩效属性信息进行关联后,得到准确的决策。本文为了实现多对象源的绩效信息融合,还提出了EAA算法。
[期刊] 情报学报
[作者]
曹高辉 徐元 梁梦丽 胡守敏
本文界定了基于情境的信息融合的内涵,探索基于情境的信息融合的处理过程,构建一种具有普适性的基于情境的信息融合模型。该模型汇集与用户决策相关的多源情境信息,进行基于情境数据的情境建模,利用黑板结构智能调度情境知识和先验模型,寻求最优融合策略完成多层次、多维度的信息融合决策处理,以期完成复杂问题的决策求解。
关键词：
情境 信息融合 信息融合模型 黑板结构
[期刊] 林业科学
[作者]
吴福明 宋智豪 王超 符利勇 业巧林
【目的】提出一种基于自适应样本均衡与信息融合的林火检测数据增强（SMA）方法，以解决因林火样本数据难以获取、各类别分布不均衡、场景表达能力不充分等导致林火检测效果不佳的问题。【方法】以河北省张家口市崇礼区采集的无人机林火图像为研究对象：1）对无人机视频进行预处理，构建原始数据集；2）采用类别统计、标注框中心化等方法分析数据存在的问题，如小目标居多、类别分布不均衡和标注框尺寸分散等；3）针对类别分布失衡问题，引入自适应参数，实现样本动态调整；4）为保证信息跨样本融合的有效性，提出新的参数指标IOA作为判定阈值，并给出合理参考值；5）设计12组消融试验，以无人机采集数据为样本，根据控制变量原则，对比原始数据、随机数据增强、马赛克数据增强和SMA方法在SSD、YOLOv3、YOLOv4主流算法中的林火检测结果；6）以MAP（平均查准率）为指标，评估不同数据增强方法在同一算法中的效果。【结果】消融试验结果显示，SMA方法在SSD、YOLOv3、YOLOv4算法中MAP分别为48.16%、82.02%、67.79%，相比原始数据分别提升12.14%、11.50%、36.83%，相比随机数据增强分别提升11.95%、4.86%、16.33%，相比马赛克数据增强分别提升1.06%、18.24%、1.79%。【结论】现有数据增强方法未能充分利用林火数据中蕴涵的信息，SMA方法引入自适应参数可解决样本分布不均衡问题，IOA指标引入能够实现数据跨样本融合。SMA方法在SSD、YOLOv3和YOLOv4算法中MAP相较传统方法均有提升，表现出对林火数据检测的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘丹 郑少智
文章考虑了Cox模型的变量选择问题,将自适应Lasso引入到Cox模型中,提出了一类基于惩罚偏似然函数的自适应Lasso估计程序。通过对偏似然函数采用二阶泰勒展开式近似逼近,运用循环坐标下降法求解模型,再借助牛顿—拉普森迭代完成整个变量选择和估计过程。随机数据模拟的结果表明该方法具有优良的变量选择效果,并适用于高维数据。
[期刊] 现代管理科学
[作者]
郭惠玲 郭朝阳
营销能力一直是战略营销领域学者的重点研究对象,学术界先后提出了静态营销能力、动态营销能力和自适应营销能力的概念。通过大量文献梳理,文章深入剖析了自适应营销能力的理论内涵,并对三种营销能力的理论基础、分析视角、战略重点等方面内容加以区分,提出了相应的研究命题,最后对该领域的未来研究方向和应用做出了简单的展望。
[期刊] 统计研究
[作者]
王菲菲 贾珂 张开宇 李扬
财务预警是预测企业财务风险的重要手段。一方面，财务预警领域产生了丰富的研究成果，其潜在信息值得在统计模型中发掘应用。另一方面，由于不同行业间的财务结构存在差异，财务指标数据可能呈现异质性特点。为利用财务预警领域既有丰富成果来构建先验信息，并同时考虑数据的异质性，本文构建融合先验信息的整合财务预警模型。模拟实验证明，融合先验信息的整合模型在变量筛选和预测上具有明显优势。进一步的实证研究中，通过对财务预警领域核心文献进行文本挖掘，基于词频统计构建财务指标的先验信息集，并在食品饮料制造业、金属制造业、批发零售业三个行业数据上建立整合预警模型。结果显示，本文构造的融合先验信息的整合财务预警模型可以筛选出关键预警指标，具有较高水平的预测精准度，体现出本文模型的实际应用价值。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
黄名选 朱家安 冯平
将负关联规则挖掘技术应用于信息检索,提出一种基于正负关联规则融合的信息检索模型。重点论述模型的设计思想、各模块的功能以及模型实现的关键技术,最后详细描述其检索算法。实验结果表明,该模型有效,能提高信息检索性能,具有很高的理论价值和广阔的应用前景。
关键词：
信息检索 关联规则 模型
[期刊] 图书情报工作
[作者]
刘平峰 章佩璐 张军 余文艳
评述国内外现有Web信息融合的研究成果,分析其中存在的主要问题与不足。针对现有Web信息融合对多维度、多粒度综合查询分析和决策支持不足的问题,分析面向主题的Web信息融合的基本原理,设计面向主题的Web信息融合模型,该模型由Web仓库模型、Web信息融合功能模型和人机交互接口三层组成,并探讨各层工作原理和需要实现的关键技术,最后给出原型系统实现及融合查询示例。
关键词：
面向主题 Web信息融合 模型 技术
[期刊] 物流技术
[作者]
陈婕
提出一种基于多类信息融合划分的物流差异信息调度模型。利用双重扩展卡尔曼滤波方法,对多类信息进行融合处理,从而消除物流数据之间的差异性,为多类信息融合划分提供依据。利用支持向量机方法,对融合后的多类物流相关信息进行分类,根据获取的分类物流信息,完成物流信息调度模型的设计。实验结果表明,利用该算法进行物流信息调度模型设计,能够为调度提供准确的物流信息,从而满足物流信息管理的实际需求。
关键词：
信息融合 物流信息 调度模型 支持向量机
[期刊] 工业工程
[作者]
徐曼 沈江
心脏病急救过程中产生的信息呈现出多维度、动态性和不确定性的特点。为了有效地应用这些信息,提出了一个4层的行为体系结构。在这一结构的基础上,提出了一种两阶段心脏病信息融合推理机制。基于这一推理机制,建立了心脏病急救信息共享系统。
关键词：
信息融合模型 心脏病急救过程 信息共享
[期刊] 管理科学
[作者]
胡文伟 胡建强 李湛 周剑峰
配对交易是统计套利中最主要的交易策略,但随着市场有效性的逐渐提高,该策略的获利机会正变得越来越有限,传统的固定参数交易模型已难以保证配对交易一直获得最大利润,交易模型的参数不仅需要优化,而且还需要动态地、自动地调整优化值,因此有必要研究开发具有人工智能属性的参数动态优化交易模型,这对于提升交易模型的盈利能力和执行效率具有重要意义。自适应配对交易模型是对传统的协整配对交易策略进行改进,推出一种基于强化学习模式的新型统计套利交易模型;将Sarsa强化学习算法和ε-greedy策略与新模型相结合,把模型参数的确
[期刊] 税务与经济(长春税务学院学报)
[作者]
闵丹
采用针对聚类问题的神经网络方法,利用自适应共振(ART)模型,通过对我国证券市场中的股票进行实证分类,可以得出在给定数据解释能力方面,ART模型倾向于构建一个狭长的、具有某种函数关系的类;各类型股票分组的结果显示:收益率与标准差之间规律递增排列,市盈率效应和规模效应、主营业务增长率效应等一一显现。
[期刊] 浙江林学院学报
[作者]
高峰
针对贫信息、不确定性系统存在的不确定性、随机干扰以及系统特征参数随工作环境的变化而变化的特点 ,将具有广阔发展前景的灰色系统理论和广义预测控制理论结合起来 ,提出了一种新型的计算机控制策略 :灰色广义预测控制算法 (GGPC)。所做的工作主要有 :提出单变量单步GGPC算法 ,并在Matlab环境下对其进行了仿真研究。仿真结果表明 ,该GGPC算法适用于线性系统以及非线性系统 ,具有较强的抗干扰能力 ,有较好的鲁棒性以及自适应能力 ,通过调整参数 ,可以获得非常满意的动态和静态性能。图 2参 9
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
陈影 王立夏
针对制造企业往来款项商业信用的分类管理问题,构建自适应多分类的集成支持向量机模型。通过分析制造企业商业信用评价问题多分类不平衡的重要特点,调整基本支持向量模型的核函数和惩罚因子参数,集成多个基本支持向量机分类器进行分类分析。以长三角地区某制造企业客户分类分析为例,进行了实验分析,结果表明根据实际问题设计的自适应多分类模型和数值处理方法相结合,可以进一步提高分类准确率,进行制造企业商业信用多分类问题的决策判断分析。
[期刊] 统计与决策
[作者]
蒋传进
文章阐述了组合预测模型遴选规则的产生机理,对此遴选规则的具体形式以及组建方式进行了研究分析。为了使构建于模型遴选规则基础之上的组合预测模型更具鲁棒性及更广的适用领域,通过基于NARX神经网络的自适应调节机制来提升遴选规则的学习能力,提高了组合预测的精度和稳定性。最后以一个汇率预测的实证分析证明了该模型的有效性。
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