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语言

  • 206 篇 中文
检索条件"机构=华南师范大学经济与管理学院信息管理学系"
206 条 记 录,以下是101-110 订阅
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基于国际竞争力指标的中国医药行业现状分析
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经济视野 2013年 第22期
作者: 郑贺 孙正强 华南师范大学经济与管理学院 广东 广州 510006 上海财经大学信息管理与工程学院 上海 200000
医药对人类生活的巨大影响使得其行业的高增长和高收益性非常突出。本文主要通过研究国际竞争力的一些指标:贸易竞争指数,显示性比较优势指数,市场占有率指数,质量和附加值指数等指标对中国医药行业的国际竞争力进行实证分析,从而... 详细信息
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基于超效率DEA模型的BRICS能源效率实证研究
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软科学 2012年 第4期26卷 7-11页
作者: 吴恒煜 胡根华 秦嗣毅 刘纪显 西南财经大学经济信息工程学院 成都611130 华南理工大学工商管理学院 广州510640 广东商学院经济学院 广州510320 华南师范大学经济与管理学院 广州510631
运用基于规模报酬不变的投入导向的超效率DEA模型计算"金砖国家"2003~2010年全要素能源效率,研究表明"金砖国家"全要素能源效率整体水平不高,且各国存在显著差异。为分析技术进步、产业结构、能源消费结构等因素对... 详细信息
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大样本支持向量机分类策略研究
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微计算机信息 2012年 第4期28卷 22-23,56页
作者: 胡红宇 奉国和 湖南永州职业技术学院计算机系 湖南永州425000 华南师范大学经济管理学院信息管理系 广州510006
针对支持向量机对大样本学习占用内存多、训练速度慢等不足,本文归纳总结出分治、约减训练集、增量学习、并行化等四种解决策略。四种策略基于两个改进方向:其它算法结合、改变支持向量机算法结构,最终目的是减少支持向量机训练占用内存... 详细信息
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我国地方图书馆法规比较研究
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图书馆论坛 2011年 第6期31卷 95-101页
作者: 韩金 高波 华南师范大学经济与管理学院信息管理系 广东广州510006
对我国内地现已制定的12部图书馆法规进行比较研究,通过重点分析法规中的图书馆设置及目的、经费保障、文献资源建设和图书馆管理等问题,总结我国地方图书馆法建设取得的成绩及存在的问题。
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四种分类方法性能比较
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计算机工程与应用 2011年 第8期47卷 25-26,145页
作者: 奉国和 华南师范大学经济管理学院信息管理系
对RBF神经网络、支持向量机、贝叶斯及K邻近等四种分类方法进行实验比较,依据分类正确率判别其泛化能力,为实际应用提供借鉴。
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爱尔兰图书馆危机管理实践及启示
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图书馆学研究(应用版) 2011年 第1期 12-16页
作者: 曾晶晶 刘青 华南师范大学经济与管理学院信息管理系
文章简述了危机管理的内涵,通过网络调查法,对爱尔兰图书馆协会、爱尔兰国家图书馆及爱尔兰25所大学图书馆与危机管理有关的实践情况进行了深入研究。参考爱尔兰图书馆危机管理的经验,提出对我国图书馆危机管理实践的几点建议:积极参与... 详细信息
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文本分类性能评价研究
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情报杂志 2011年 第8期30卷 66-70页
作者: 奉国和 华南师范大学经济管理学院信息管理系 广州510006
文本分类是信息处理的关键技术之一,分类性能评价是其重要组成部分。论文研究了文本分类评价的影响因素,并就评价中两个必需要素:标准数据集与评价指标进行了阐述分析。指出只有建立规范的评价平台,构建合理的评价指标,才能有效地对分... 详细信息
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SVM分类核函数及参数选择比较
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计算机工程与应用 2011年 第3期47卷 123-124,128页
作者: 奉国和 华南师范大学经济管理学院信息管理系 广州510006
支持向量机(SVM)被证实在分类领域性能良好,但其分类性能受到核函数及参数影响。讨论核函数及参数对SVM分类性能的影响,并运用交叉验证与网格搜索法进行参数优化选择,为SVM分类核函数及参数选择提供借鉴。
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协同过滤推荐研究综述
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图书情报工作 2011年 第16期55卷 126-130页
作者: 奉国和 梁晓婷 华南师范大学经济管理学院信息管理系 广州510006
针对传统协同过滤算法的局限性,探讨目前的各种改进思路,主要结合聚类、关联规则、贝叶斯、神经网络、云模型、维数简化、对等网等技术进行改进,重点评述改进现状和存在的问题,并归纳推荐系统的评估方法,最后对协同过滤推荐的未来进行... 详细信息
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文本分类特征降维研究综述
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图书情报工作 2011年 第9期55卷 109-113页
作者: 奉国和 郑伟 华南师范大学经济管理学院信息管理系 广州510006 河北北方学院理学院 张家口075000
特征降维是文本分类的关键技术之一,包括特征选择与特征抽取两类,其中特征选择按特征子集获取范围、特征子集搜索策略、特征子集评价策略等方式进行不同划分。归纳出当前特征选择与特征抽取所用的常用方法,分析各种方法的原理、指出每... 详细信息
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