检索结果-内蒙古大学图书馆

环境科学与技术 2021年第2期44卷 196-202页

作者：王宁李兆耀田晓飞王宏涛北京信息科技大学经济管理学院北京100192 中国质量认证中心北京100070 绿色发展大数据决策北京市重点实验室北京100192

文章以黄河流域8个省(自治区)为研究对象,以水足迹强度为测度指标,分析黄河流域各省水足迹分布及其区域特征,运用探索性空间数据分析(ESDA)方法进行全局和局部空间自相关性分析,对黄河流域水资源利用效率和区域间空间格局差异和原因进... 详细信息

文章以黄河流域8个省(自治区)为研究对象,以水足迹强度为测度指标,分析黄河流域各省水足迹分布及其区域特征,运用探索性空间数据分析(ESDA)方法进行全局和局部空间自相关性分析,对黄河流域水资源利用效率和区域间空间格局差异和原因进行分析。结果发现,黄河流域多数省份存在水资源短缺问题,宁夏、甘肃、内蒙古、河南均具有较高的水足迹强度,单位产出消耗的水足迹较大;黄河流域整体不具有明显的空间自相关性,但是中上游地区具有一定的局部自相关性。

关键词：水足迹强度 ESDA 黄河流域莫兰指数自相关分析

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考虑非期望因素的决策单元排序:两阶段综合效率法

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运筹与管理 2021年第10期30卷 57-63页

作者：张琳彦陈鸣徐倩张健北京信息科技大学经济管理学院北京100192 北京理工大学管理与经济学院北京100081 北京知识管理研究基地北京100192 绿色发展大数据决策北京市重点实验室北京100192

对所有平行级别上的同等类型的决策单元(DMUs)在绩效表现上的排序一直是管理决策领域研究的重要课题之一。基于数据包络分析的超效率理论和SBM模型,探讨考虑非期望因素的DMUs排序问题。首先构建新的考虑非期望因素的超效率SBM模型,此模... 详细信息

对所有平行级别上的同等类型的决策单元(DMUs)在绩效表现上的排序一直是管理决策领域研究的重要课题之一。基于数据包络分析的超效率理论和SBM模型,探讨考虑非期望因素的DMUs排序问题。首先构建新的考虑非期望因素的超效率SBM模型,此模型不仅能对有效DMUs排序,而且能够转化成线性规划问题求解,具有有界性、单调性等良好性质。然后将新模型与Tone的SBM模型结合提出了考虑非期望因素的SBM综合排序法,同时给出了相对应的多项式时间算法。该方法以SBM模型作为第一阶段完成非有效DMUs排序,以新模型作为第二阶段完成有效DMUs排序,两阶段综合即完成所有DMUs排序。研究结果表明,综合排序法能够完成对考虑非期望因素的DMUs的排序,为绩效评价的管理实践提供了重要的理论依据。选取中国2010年的30个省份为实证研究对象,应用所提出的综合效率排序法对其环境效率进行排序。分析结果与中国的现实情况的相吻合,表明该排序方法是合理的,能够完成对这些地区的环境效率进行排序,可以为决策者评价环境的绩效表现提供有效的决策支持。

关键词：效率排序非期望因素 SBM模型超效率综合效率

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基于DDPG的传统服饰多目标动态定价研究

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北京服装学院学报（自然科学版） 2024年第4期44卷 115-122页

作者：毛光辉赵庆聪马凯北京信息科技大学信息管理学院北京100192 绿色发展大数据决策北京市重点实验室北京100192 北京服装学院服装艺术与工程学院北京100029

对传统服饰动态定价的研究有助于商家和管理者更好地平衡销售利润与文化传承的双重目标。本文针对传统服饰需求分布未知的情况,采用深度强化学习方法,构建了基于马尔可夫决策过程(MDP)的传统服饰多目标动态定价模型,提出了一种基于深度... 详细信息

对传统服饰动态定价的研究有助于商家和管理者更好地平衡销售利润与文化传承的双重目标。本文针对传统服饰需求分布未知的情况,采用深度强化学习方法,构建了基于马尔可夫决策过程(MDP)的传统服饰多目标动态定价模型,提出了一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)的多目标粒子群算法,用于解决传统服饰多目标动态定价问题。通过对比多目标粒子群算法(MOPSO)、多目标混合粒子群算法(MOHPSO)和基于DDPG的多目标粒子群算法(MOPS O-DDPG)迭代得到的Pareto最优解,验证了MOPS O-DDPG在广泛性和收敛效果上具有更强的优势。

关键词：传统服饰 DDPG 多目标粒子群算法 Pareto

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基于迭代训练的古文短文本聚类方法研究

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现代计算机 2022年第2期28卷 37-43页

作者：李晓璐赵庆聪齐林北京信息科技大学信息管理学院北京100192 北京信息科技大学经济管理学院北京100192 绿色发展大数据决策北京市重点实验室北京100192 北京世界城市循环经济体系(产业)协同创新中心北京100192

传统短文本聚类存在特征关键词稀疏、特征维度高,且忽略文本语义等特点,基于古文《四库全书》和《太平御览》抽取的短文本词条数据集,提出了一种基于BERT+K-means+迭代训练的融合模型对短文本数据集进行聚类研究。使用BERT预训练模型来... 详细信息

传统短文本聚类存在特征关键词稀疏、特征维度高,且忽略文本语义等特点,基于古文《四库全书》和《太平御览》抽取的短文本词条数据集,提出了一种基于BERT+K-means+迭代训练的融合模型对短文本数据集进行聚类研究。使用BERT预训练模型来获取词条短文本的向量表示,将该向量表示作为Kmeans算法的输入得到初始聚簇结果,利用离群值检测算法将聚簇结果划分为离群值和非离群值集合,使用非离群值训练出的分类器对离群值进行再次划分,迭代进行,直至达到停止标准。将BERT词向量模型与TFIDF以及Word2vec词向量模型进行对比实验,对比结果证明BERT预训练模型相较TF-IDF和Word2vec两种词向量表示效果有显著的提升,实验还证明了迭代训练对于本文古文短文本数据集的有效性。

关键词：古文短文本聚类 BERT模型 K-Means聚类迭代训练

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基于知识管理的广义营商环境建设与保障

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知识管理论坛 2021年第3期6卷 127-133页

作者：葛新权北京信息科技大学经济管理学院/绿色发展大数据决策北京市重点实验室北京100192

[目的/意义]在新发展阶段、新发展理念、新发展格局下,传统的营商环境不能满足企业,尤其是实体经济企业、中小微企业和民营企业发展的需要。[方法/过程]应用知识管理理论,把营商环境作为创新的知识产品和知识服务体系考量,从知识创新和... 详细信息

[目的/意义]在新发展阶段、新发展理念、新发展格局下,传统的营商环境不能满足企业,尤其是实体经济企业、中小微企业和民营企业发展的需要。[方法/过程]应用知识管理理论,把营商环境作为创新的知识产品和知识服务体系考量,从知识创新和知识服务以及知识管理视角,分析社会经济系统集知识创新与知识服务的知识管理特征,构建包括宏观、中观、微观层面外部环境和企业内部环境的广义营商环境,将为企业发展,尤其是实体经济企业、中小微企业和民营企业发展,以及绿色、高质量与数字经济发展提供良好的营商环境和系统的营商知识服务。[结果/结论]广义营商环境既具有知识管理上的创新,又将能够解决营商环境所面临的瓶颈问题。

关键词：知识管理知识创新知识服务营商环境

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品牌价值组成及形成机制研究

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中国管理信息化 2021年第7期24卷 112-114页

作者：马建炜杨圣琴北京信息科技大学经济管理学院北京100192 绿色发展大数据决策北京市重点实验室北京100192

尽管品牌价值组成要素及形成过程的现有研究较多,但尚未形成较系统的框架。为了深入分析品牌价值的组成及其内在联系,文章结合相关文献研究,基于品牌价值形成过程的不同阶段、不同价值主体,提出了品牌价值形成的要素框架。品牌价值包括... 详细信息

尽管品牌价值组成要素及形成过程的现有研究较多,但尚未形成较系统的框架。为了深入分析品牌价值的组成及其内在联系,文章结合相关文献研究,基于品牌价值形成过程的不同阶段、不同价值主体,提出了品牌价值形成的要素框架。品牌价值包括成本价值、质量价值、情感价值、社会价值以及创新价值,品牌价值形成过程中存在三个核心主体,分别是企业、消费者和社会相关者,各要素与主体之间存在一定关联。

关键词：品牌品牌价值组成要素形成机制

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基于新词发现的古典文学作品分词方法研究

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计算机技术与发展 2021年第9期31卷 178-181,207页

作者：高嘉琦赵庆聪北京信息科技大学信息管理学院北京100192 绿色发展大数据决策北京市重点实验室北京100192

对于中文文本的分词研究来说,现有的分词方法和技术较多都是针对现代汉语,现代汉语的分词方法和体系已经很成熟,但对古代汉语的研究较少。由于古文的特殊性,将现代汉语的分词方法技术直接用于古汉语时,无法得到分词准确的理想效果,目前... 详细信息

对于中文文本的分词研究来说,现有的分词方法和技术较多都是针对现代汉语,现代汉语的分词方法和体系已经很成熟,但对古代汉语的研究较少。由于古文的特殊性,将现代汉语的分词方法技术直接用于古汉语时,无法得到分词准确的理想效果,目前对古汉语分词方法的研究还未形成成熟的体系。文中提出一种基于新词发现的古典文学作品分词方法,即从大量古典文学作品语料中发现新词,构建古汉语分词词典,在此基础上再对古文文本进行分词。以《三国演义》古文文本处理为例,验证了基于新词发现的古典文学作品分词方法能有效提高古文分词的准确率.

关键词：古典文学新词发现分词互信息左右熵

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基于大数据的高新技术园区经济预测

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价值工程 2021年第10期40卷 200-202页

作者：张万里杨梦莹北京信息科技大学经济管理学院绿色发展大数据决策北京市重点实验室北京100192 北京信息科技大学经济管理学院智能决策与大数据应用北京市国际科技合作基地北京100192

随着高新技术园区的快速发展,高新技术园区已经成为区域经济发展的风向标,是区域经济高速发展的动力,高新技术园区的经济监测、经济调控和经济走势判断迫切需要建立一套科学的经济预测方法。本文将大数据技术引入高新技术园区的经济预... 详细信息

随着高新技术园区的快速发展,高新技术园区已经成为区域经济发展的风向标,是区域经济高速发展的动力,高新技术园区的经济监测、经济调控和经济走势判断迫切需要建立一套科学的经济预测方法。本文将大数据技术引入高新技术园区的经济预测问题上,采用“两步法”观察大数据对提升高新园区经济预测精度的作用,并尝试建立向量自回归VAR模型,从而实现对高新技术园区经济的精准预测。

关键词：高新技术园区大数据 VAR模型经济预测

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基于ANP和概率神经网络的县域采煤矿区安全风险评价

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煤矿安全 2020年第1期51卷 251-256页

作者：苏亚松张长鲁廖梦洁贺一恒北京信息科技大学经济管理学院北京100192 绿色发展大数据决策北京市重点实验室北京100192 中国农业大学经济管理学院北京100083

为提升县域采煤矿区安全一体化监管水平,解决国家监管层面区域级煤矿安全宏观把控能力较弱等问题,通过实地调研和专家咨询法,基于"人员-环境-煤矿-信息-监管-救援"6个层面,提出了具有区域特性的县域采煤矿区安全风险评价指标... 详细信息

为提升县域采煤矿区安全一体化监管水平,解决国家监管层面区域级煤矿安全宏观把控能力较弱等问题,通过实地调研和专家咨询法,基于"人员-环境-煤矿-信息-监管-救援"6个层面,提出了具有区域特性的县域采煤矿区安全风险评价指标体系,构建了基于ANP和概率神经网络的县域采煤矿区安全风险评价模型,并进行了实证研究。结果表明:构建的指标体系合理有效,评价模型精确度较高,能够对县域煤矿安全进行较为准确的预警评价。

关键词：煤矿安全指标体系网络层次分析概率神经网络风险评价

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基于互联网环境的农产品品牌增值策略研究

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农业经济 2020年第7期 121-123页

作者：廖梦洁齐林中国农业大学经济管理学院北京100083 北京信息科技大学经济管理学院北京1000192 绿色发展大数据决策北京市重点实验室北京1000192

互联网时代的发展为提升现有农产品品牌价值提供了新的契机,为我国农产品品牌摆脱品牌发展滞后、知名度低等困境提出了新的思路。基于我国农产品品牌发展困境,以消费者感知视角对农产品品牌价值进行系统辨析,结合互联网时代特点,提出了... 详细信息

互联网时代的发展为提升现有农产品品牌价值提供了新的契机,为我国农产品品牌摆脱品牌发展滞后、知名度低等困境提出了新的思路。基于我国农产品品牌发展困境,以消费者感知视角对农产品品牌价值进行系统辨析,结合互联网时代特点,提出了农产品品牌增值的优势策略——价值共创与品牌传播优化。

关键词：农产品品牌品牌价值增值价值共创品牌传播优化

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