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基于熵权灰色关联分析的群体性突发事件预警模型 被引量:6
1
作者 张秋菊 朱帮助 《数学的实践与认识》 CSCD 北大核心 2011年第24期 25-32,共8页
群体性突发事件是当前我国社会危机的一个突出问题,迫切需要进行有效地监测与预警.针对江门的社会、经济、文化特点,设计了一套群体性突发事件预警指标体系.引入信息熵理论,采用熵值法来确定指标权重,建立了基于熵权和灰色关联度... 群体性突发事件是当前我国社会危机的一个突出问题,迫切需要进行有效地监测与预警.针对江门的社会、经济、文化特点,设计了一套群体性突发事件预警指标体系.引入信息熵理论,采用熵值法来确定指标权重,建立了基于熵权和灰色关联度的群体性突发事件预警模型.用上述模型对江门市进行实证研究,表明江门市2005年-2008年间除2006年处于中险警级外,其余年份都处于轻险警级.最后,根据实证分析结果,提出了政策建议. 展开更多
关键词 群体性突发事件 预警 灰色关联分析
基于自组织数据挖掘的电子商务客户流失预测模型 预览 被引量:11
2
作者 张秋菊 朱帮助 《企业经济》 CSSCI 北大核心 2011年第1期95-99,共5页
为解决电子商务客户流失预测中的高维、非线性问题,本文将自组织数据挖掘理论(SODM)引入客户流失预测,提出一种新颖的基于自组织数据挖掘的电子商务客户流失预测模型。该方法将自组织数据挖掘中的客观系统分析算法(OSA)和改进分组... 为解决电子商务客户流失预测中的高维、非线性问题,本文将自组织数据挖掘理论(SODM)引入客户流失预测,提出一种新颖的基于自组织数据挖掘的电子商务客户流失预测模型。该方法将自组织数据挖掘中的客观系统分析算法(OSA)和改进分组数据处理网络(GMDH)集成起来进行电子商务客户流失预测。首先利用OSA算法选择出重要的电子商务客户流失关键属性,然后将训练样本送入改进GMDH网络进行学习和训练,进而对测试样本客户流失状态进行判别。将该方法应用于某网上商店客户流失预测实证分析,预测结果验证了该方法对包含多种因素影响的电子商务客户流失预测具有优势,基于自组织数据挖掘的电子商务客户流失预测模型具有较强的实用性和可操作性。 展开更多
关键词 客户流失预测 自组织数据挖掘 客观系统分析 数据分组处理 电子商务
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基于Matlab组件编程技术的IVCRMS设计与实现 预览
3
作者 朱帮助 林超斌 《五邑大学学报:自然科学版》 CAS 2011年第1期 37-42,共6页
人工智能技术和可视化编程技术的引进使得传统客户关系管理系统(CRMS)发展成为智能可视4ECRMS(IVCRMS),然而人工智能技术通常需要进行复杂的运算处理,可视化编程技术却难以胜任这一要求.为解决这一问题,论文提出一种基于Matlab... 人工智能技术和可视化编程技术的引进使得传统客户关系管理系统(CRMS)发展成为智能可视4ECRMS(IVCRMS),然而人工智能技术通常需要进行复杂的运算处理,可视化编程技术却难以胜任这一要求.为解决这一问题,论文提出一种基于Matlab组件编程技术的实现方法,先将人工智能算法封装为COM组件,再利用可视化编程语言调用该组件。进而形成IVCRMS.通过一个客户价值细分的实例分析说明了IVCRMS设计和实现的过程. 展开更多
关键词 可视化编程 人工智能 Matlab组件 智能可视化客户关系管理系统 客户价值细分
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基于自组织模糊规则归纳的电子商务客户流失预测 预览 被引量:1
4
作者 张秋菊 朱帮助 《计算机应用与软件》 CSCD 2010年第12期 44-47,共4页
为提高客户流失预测的精度,构建了基于自组织模糊规则归纳算法FRI(Fuzzy Rule Induction)的电子商务客户流失预测模型。该模型利用数据分组处理技术GMDH(Group method data handling)从训练样本中自动地提取接近于人类自然语言描述... 为提高客户流失预测的精度,构建了基于自组织模糊规则归纳算法FRI(Fuzzy Rule Induction)的电子商务客户流失预测模型。该模型利用数据分组处理技术GMDH(Group method data handling)从训练样本中自动地提取接近于人类自然语言描述的电子商务客户流失模糊规则,进而对测试样本客户流失状态进行判别。采用某网上商场的1500名客户样本进行电子商务客户流失预测实证研究,结果表明,该方法对测试样本预测精度达到了90%以上,是一种有效和实用的电子商务客户流失预测工具。 展开更多
关键词 自组织模糊规则归纳 数据分组处理 客户流失预测 电子商务
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一种改进的GMDH算法 预览 被引量:4
5
作者 张秋菊 朱帮助 《郑州大学学报:理学版》 CAS 北大核心 2010年第1期9-13,共5页
传统GMDH算法在进行多变量非线性建模时耗时较长,一定程度上限制了它的应用范围.针对这个问题,提出了一种改进的GMDH算法,扩大了每一个初始输入元素的信息含量,采用随机分组建立中间模型的方式代替原算法枚举出所有两两组合中间模型的方... 传统GMDH算法在进行多变量非线性建模时耗时较长,一定程度上限制了它的应用范围.针对这个问题,提出了一种改进的GMDH算法,扩大了每一个初始输入元素的信息含量,采用随机分组建立中间模型的方式代替原算法枚举出所有两两组合中间模型的方式,减少了中间模型的数量,提高了建模效率.将改进算法应用于中国GDP的趋势预测,结果表明与传统GMDH算法相比,在不牺牲预测精度的情况下,改进算法效率更高. 展开更多
关键词 GMDH 传递函数 复杂系统 预测建模
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基于支持向量数据描述的无标签数据多类分类 预览 被引量:2
6
作者 朱帮助 林健 《智能系统学报》 2009年第2期 131-136,共6页
为解决支持向量机(SVM)在处理无标签数据多类分类上的难题,提出了一种基于支持向量数据描述(SVDD)的无标签数据多类分类算法。该方法只需要建立一个分类模型就可以实现多类聚类分类。首先采用主成分分析作数据预处理,提取输入数... 为解决支持向量机(SVM)在处理无标签数据多类分类上的难题,提出了一种基于支持向量数据描述(SVDD)的无标签数据多类分类算法。该方法只需要建立一个分类模型就可以实现多类聚类分类。首先采用主成分分析作数据预处理,提取输入数据的统计特征值,得到主成分特征指标输入到SVDD分类器进行多类聚类分类。以珠三角地区物流中心城市分类评价为研究对象,实证结果表明,采用主成分分析降低了数据维度,有效浓缩了评估信息,SVDD分类器很好地区分了各中心城市,实现了多类分类的目的。 展开更多
关键词 多类分类 无标签数据 支持向量数据描述 主成分分析
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区域经济社会发展综合评价与预测 预览 被引量:4
7
作者 朱帮助 林健 《辽宁工程技术大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2009年第1期 123-126,共4页
针对主成分分析(PCA)在多指标综合评价中非线性分析上的不足,提出了综合评价的核主成分分析(KPCA)方法。利用核函数将原空间映射到高维特征空间,在高维空间进行线性主成分分析;通过对核参数的适当选取,可使得最大特征值的贡献... 针对主成分分析(PCA)在多指标综合评价中非线性分析上的不足,提出了综合评价的核主成分分析(KPCA)方法。利用核函数将原空间映射到高维特征空间,在高维空间进行线性主成分分析;通过对核参数的适当选取,可使得最大特征值的贡献率达到或接近85%,避免了多个主成分的不同组合而导致评价结果不一致。在此基础上,利用最小二乘法建立核主成分回归方程——KPCR,并将其应用于区域经济社会发展综合评价与预测。 展开更多
关键词 区域经济社会发展 综合评价 预测 核主成分分析 核主成分回归
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动态SVDD算法及其应用 预览 被引量:2
8
作者 彭敏晶 肖健华 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2009年第3期 156-157,183,共3页
针对当前SVDD算法由于过大的优化规模导致检测计算时间过长的问题,提出了动态SVDD算法。通过分析在进行检测工作时新加入检测对象对正域边界的影响,提出:采用核方法形成的边界可近似替代折线所形成的边界。这样,加入新检测对象后,... 针对当前SVDD算法由于过大的优化规模导致检测计算时间过长的问题,提出了动态SVDD算法。通过分析在进行检测工作时新加入检测对象对正域边界的影响,提出:采用核方法形成的边界可近似替代折线所形成的边界。这样,加入新检测对象后,新的边界就只与新的样本点和之前的边界有关,从而可以大大减小优化规模,提高检测的效率。 展开更多
关键词 SVDD 边界 支持向量 核方法 优化规模
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基于粗糙集和粒子群优化神经网络的智能决策方法 预览 被引量:4
9
作者 朱帮助 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2009年第5期 920-923,共4页
针对多属性决策中的高维、非线性问题,提出一种基于粗糙集和粒子群优化神经网络的智能多属性决策方法.该方法利用粗糙集对多属性决策问题的条件属性进行约简,利用粒子群算法训练神经网络的权重和阈值形成粒子群优化神经网络模型,约... 针对多属性决策中的高维、非线性问题,提出一种基于粗糙集和粒子群优化神经网络的智能多属性决策方法.该方法利用粗糙集对多属性决策问题的条件属性进行约简,利用粒子群算法训练神经网络的权重和阈值形成粒子群优化神经网络模型,约简后的属性数据进入粒子群优化神经网络的智能决策系统.实证结果表明,该方法具有较好的泛化能力,与标准支持向量机、遗传神经网络等方法相比,该方法具有一定的优势. 展开更多
关键词 多属性决策 粗糙集 粒子群算法 人工神经网络
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参数生产前沿面分析的单边支持向量回归模型 预览
10
作者 彭敏晶 林健 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第22期 43-45,80,共4页
为了解决了现有参数生产前沿面分析中先验生产函数难以选择的问题,提出参数生产前沿面分析的单边支持向量回归模型.该模型通过引入核方法,采用非线性映射将各生产决策单元的资源投入原始数据由数据空间映射到特征空间,然后在特征空... 为了解决了现有参数生产前沿面分析中先验生产函数难以选择的问题,提出参数生产前沿面分析的单边支持向量回归模型.该模型通过引入核方法,采用非线性映射将各生产决策单元的资源投入原始数据由数据空间映射到特征空间,然后在特征空间进行对应的线性操作。这样,则可以通过线性生产函数的非线性映射来解决生产函数的选择问题。最后,通过对珠三角各城市的经济发展效率进行评价,证明了该模型的有效性。 展开更多
关键词 生产前沿面 核方法 回归 生产决策单元 参数模型
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区域经济发展Data Farming决策支持技术及其应用 预览 被引量:1
11
作者 彭敏晶 林健 《系统管理学报》 北大核心 2008年第5期514-519,共6页
为解决现有的决策支持技术不能解决的区域经济历史数据稀少的问题,提出了区域经济发展Data Farming决策支持技术。所提出的技术采用基于智能体仿真的Data Farming技术,对参数空间进行遍历搜索,以利用各个参数值对应的仿真结果来获取大... 为解决现有的决策支持技术不能解决的区域经济历史数据稀少的问题,提出了区域经济发展Data Farming决策支持技术。所提出的技术采用基于智能体仿真的Data Farming技术,对参数空间进行遍历搜索,以利用各个参数值对应的仿真结果来获取大量的数据,使决策者可以有效地识别到系统的最优控制值,并了解在控制值下的系统风险性。最后,以江门市社会消费品零售总额的控制优化为例,说明了该技术的有效性。 展开更多
关键词 区域经济 决策支持 DATA FARMING 智能体仿真 社会消费品零售总额
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动态SVDD人机交互预警算法及其应用 预览 被引量:1
12
作者 彭敏晶 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第21期 145-147,161,共4页
分析了当前主要的预警方法,指出了其不足,提出了动态SVDD人机交互预警算法。其中,人机交互技术的引入是为了让专家介入预警工作,以使系统能够准确地区分预警对象的状态。针对人机交互预警,分析了已有的SVDD技术,并指出随着训练样... 分析了当前主要的预警方法,指出了其不足,提出了动态SVDD人机交互预警算法。其中,人机交互技术的引入是为了让专家介入预警工作,以使系统能够准确地区分预警对象的状态。针对人机交互预警,分析了已有的SVDD技术,并指出随着训练样本数目的增加,该算法会因为过大的优化规模而无法操作。为此,提出动态SVDD算法,从而大大减小了优化规模,提高了人机交互预警系统的效率。 展开更多
关键词 人机交互 预警 动态SVDD 支持向量 核方法
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可变惩罚系数比例的分类SVM模型 预览 被引量:2
13
作者 彭敏晶 《广西师范大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2008年第3期 118-121,共4页
为了解决常规分类SVM模型在样本比例相差较大情况下的不适用问题,提出了可变惩罚系数比例的分类SVM模型。在所提出的模型中,惩罚系数的比例以其对应样本数的反比来确定。最后,在90:10样本比例下,分别用常规SVM模型和所提出的SVM模... 为了解决常规分类SVM模型在样本比例相差较大情况下的不适用问题,提出了可变惩罚系数比例的分类SVM模型。在所提出的模型中,惩罚系数的比例以其对应样本数的反比来确定。最后,在90:10样本比例下,分别用常规SVM模型和所提出的SVM模型得到相应的分割线,并将其进行比较,实验结果验证了本模型的有效性。虽然本研究所采用的核函数是最简单的向量内积,但所提出的模型对于所有的核函数都是适用的。 展开更多
关键词 支持向量机 样本比例 惩罚系数 核函数 分割线
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基于特征提取的选择性神经网络集成方法 预览 被引量:3
14
作者 朱帮助 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2008年第3期 132-133,172,共3页
针对现有神经网络集成研究方法在输入属性、集成方式和集成形式上的不足,提出一种基于特征提取的选择性神经网络集成模型-NSNNEIPCABag。该模型通过Bagging算法产生若干训练子集;利用改进的主成分分析(IPCA)提取主成分作为输入来训... 针对现有神经网络集成研究方法在输入属性、集成方式和集成形式上的不足,提出一种基于特征提取的选择性神经网络集成模型-NSNNEIPCABag。该模型通过Bagging算法产生若干训练子集;利用改进的主成分分析(IPCA)提取主成分作为输入来训练个体网络;采用IPCA从所有个体网络中选择出部分线性无关的个体网络;采用神经网络对选择出来的个体网络进行非线性集成。为检验该模型的有效性,将其用于时间序列预测,结果表明本文提出的方法的泛化能力优于流行的其它集成方法。 展开更多
关键词 集成学习 神经网络集成 非线性集成 选择性集成 特征提取
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基于LPSVR的区域经济发展预测算法 预览
15
作者 林健 肖健华 《辽宁工程技术大学学报:自然科学版》 EI CAS 北大核心 2007年第1期 129-131,共3页
针对区域经济社会系统指标数据存在的高度非线性和二次规划过程涉及的计算复杂性,建立了基于线性规划支持向量回归的区域经济发展预测算法LPSVR。针对预测结果的可信度问题,在LPSVR算法中引入了预测信任度的概念,并给出了具体的计算... 针对区域经济社会系统指标数据存在的高度非线性和二次规划过程涉及的计算复杂性,建立了基于线性规划支持向量回归的区域经济发展预测算法LPSVR。针对预测结果的可信度问题,在LPSVR算法中引入了预测信任度的概念,并给出了具体的计算方法。LPSVR算法在优化过程中折中考虑了经验风险和置信范围,因而具有良好的泛化能力。LPSVR采用线性规划取代二次规划,使得计算的时间和空间复杂度大为降低。以江门市的经济发展预测作为研究实例,LPSVR算法给出了满意的预测结果和预测信任度。 展开更多
关键词 支持向量回归 线性规划 预测 区域经济
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组织间关系的进化过程及其策略研究 预览 被引量:5
16
作者 李焕荣 马存先 《科技进步与对策》 CSSCI 北大核心 2007年第1期 10-13,共4页
从资源依赖性和潜在冲突性角度入手,将组织间的关系分类,在此基础上把组织间关系的进化过程划分成4个阶段,建立了组织间关系进化模型,并且针对组织间关系的不同进化阶段提出企业的应对策略,为组织间关系管理提供理论指导。
关键词 组织间关系 进化 策略
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基于系统动力学的知识团队绩效管理研究 预览 被引量:11
17
作者 李焕荣 张晓芹 《科技进步与对策》 CSSCI 北大核心 2007年第5期 177-179,共3页
在分析知识团队及其绩效管理的内涵与特点的基础上,论述了知识团队绩效管理的复杂性。借助系统动力学的思想和方法,从系统论的角度研究影响知识团队绩效管理的各类因素,建立了基于SD的知识团队绩效管理模型,为我国企业知识团队的绩... 在分析知识团队及其绩效管理的内涵与特点的基础上,论述了知识团队绩效管理的复杂性。借助系统动力学的思想和方法,从系统论的角度研究影响知识团队绩效管理的各类因素,建立了基于SD的知识团队绩效管理模型,为我国企业知识团队的绩效管理提供了理论参考。 展开更多
关键词 知识团队 系统动力学 知识团队 绩效管理
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基于Matlab的最小一乘回归的线性规划实现 预览 被引量:4
18
作者 肖健华 杨纬隆 李军 《五邑大学学报:自然科学版》 CAS 2006年第1期 5-8,21,共5页
对基于最小二乘准则的回归方法进行了分析,指出该方法容易受到野点信号的干扰,最小一乘准则虽然克服了最小二乘准则的不足,但如何在其基础上建立与实现回归算法一直是一个难题,论文中提出利用线性规划的方法建立该算法,并采用Matla... 对基于最小二乘准则的回归方法进行了分析,指出该方法容易受到野点信号的干扰,最小一乘准则虽然克服了最小二乘准则的不足,但如何在其基础上建立与实现回归算法一直是一个难题,论文中提出利用线性规划的方法建立该算法,并采用Matlab语言予以实现。 展开更多
关键词 回归 野点 最小一乘准则 线性规划 MATLAB
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基于生态位理论的高校核心能力评价方法研究 预览 被引量:17
19
作者 纪秋颖 林健 《中国软科学》 CSSCI 北大核心 2006年第9期 145-150,共6页
本文借鉴生态学中的生态位理论,阐明高校生态位的基本理论。在此基础上,对高校核心能力进行了分析,将高校核心能力解剖为反映高校“态”属性的占有能力、反映高校“态”和“势”界面属性的适应能力、反映高校“势”属性的进化能力三... 本文借鉴生态学中的生态位理论,阐明高校生态位的基本理论。在此基础上,对高校核心能力进行了分析,将高校核心能力解剖为反映高校“态”属性的占有能力、反映高校“态”和“势”界面属性的适应能力、反映高校“势”属性的进化能力三个层面及其相应的三个测度:生态位高低、生态位适宜度、生态位进化动量:提出了基于高校生态位的高校核心能力综合评价方法,并进行了实证分析。 展开更多
关键词 高校 生态位 核心能力 指标体系 综合评价
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基于支持向量数据描述的预警技术及其应用 预览 被引量:4
20
作者 林健 彭敏晶 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第20期 7-9,12,共4页
分析当前的主要预警方法,指出由于缺少非正常数据样本,使得现有的大部分预警方法不适用。为解决该问题,提出了基于核方法的支持向量数据描述预警技术。建立了一个用于检测非正常数据对象的一类分类器,检测数据对象是否在正常值超球... 分析当前的主要预警方法,指出由于缺少非正常数据样本,使得现有的大部分预警方法不适用。为解决该问题,提出了基于核方法的支持向量数据描述预警技术。建立了一个用于检测非正常数据对象的一类分类器,检测数据对象是否在正常值超球体范围内。如果在超球体外,预警专家将最终确认这个数据对象是否为非正常的预警警兆。以广东省江门市的宏观区域经济数据为例,证明了该预警技术的有效性。 展开更多
关键词 预警 支持向量数据描述 核方法 数据样本
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