检索结果-内蒙古大学图书馆

食品科学 2020年第20期41卷 20-26页

作者：于殿宇郝凯越程杰陈奎任江连洲王立琦张智东北农业大学食品学院黑龙江哈尔滨150030 哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院黑龙江哈尔滨150028 黑龙江省北大荒米业集团有限公司黑龙江哈尔滨150036

使用射频加热系统处理新鲜米糠,以米糠脂肪酶相对活性为指标,在单因素试验基础上,采用响应面法优化射频处理米糠的条件。结果表明,射频处理米糠最佳条件为射频极板间距10.5 cm、射频温度92℃、射频时间5.3 min,在此条件下处理后的米糠... 详细信息

使用射频加热系统处理新鲜米糠,以米糠脂肪酶相对活性为指标,在单因素试验基础上,采用响应面法优化射频处理米糠的条件。结果表明,射频处理米糠最佳条件为射频极板间距10.5 cm、射频温度92℃、射频时间5.3 min,在此条件下处理后的米糠脂肪酶相对活性下降至18.25%。米糠在35℃条件下储藏6周,脂肪酶相对活性由18.35%仅增加到22.63%,酸值仅为相同时期未处理米糠的22.32%,过氧化值仍保持小于5 mmol/kg的阈值范围内。根据显著性分析可知,米糠蛋白含量变化不显著;米糠蛋白持水性在第1周达到最大,并且处理后米糠较未处理米糠提高了37%。因此米糠在射频处理后,不仅可以延长米糠的储藏时间,还可以增加米糠蛋白的应用功能,为米糠的扩展应用提供了良好的理论基础。

关键词：射频加热米糠脂肪酶相对活性储藏稳定性米糠蛋白

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基于引导动作基元的着舰指挥官控制系统建模

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计算机仿真 2020年第6期37卷 40-44页

作者：李晖王雅朱齐丹苏晓东哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院黑龙江哈尔滨150028 哈尔滨工程大学自动化学院黑龙江哈尔滨150001

为了保证航母舰载机着舰过程中着舰指挥官(Landing Signal Officer,LSO)对于飞行员操作引导的安全性,建立了一种"LSO-飞行员-舰载机"指令操作关联引导系统,通过深入剖析LSO引导任务,明确控制难点,定义指令操作基元概念,阐述... 详细信息

为了保证航母舰载机着舰过程中着舰指挥官(Landing Signal Officer,LSO)对于飞行员操作引导的安全性,建立了一种"LSO-飞行员-舰载机"指令操作关联引导系统,通过深入剖析LSO引导任务,明确控制难点,定义指令操作基元概念,阐述引导着舰纠偏过程中的指令操作基元的集合性,设计建立LSO指令操作关联引导模型,LSO依据舰载机实时飞行状态下达"飞行状态关联指令",飞行员依据LSO指令执行"指令关联操作",可以实现完整的指令操作基元响应纠偏。针对不同飞行偏差状态下指令操作关联引导过程进行仿真,实验结果表明设计的指令操作关联模型能够适应着舰偏差修正过程,具有较好的实用性。

关键词：着舰指挥官引导动作基元控制系统舰载机

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基于信号传递理论的在线评论有用性影响因素研究

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现代情报 2019年第10期39卷 38-45页

作者：李昂赵志杰哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院

[目的/意义]在线评论在消费者网络购物决策过程中解决信息不对称的作用日益显著,探索在线评论有用性影响因素对消费者和商家都具有重要意义。[方法/过程]以信号传递理论为框架,从与评论内容、评论者和反馈有关的信号构建在线评论有用性... 详细信息

[目的/意义]在线评论在消费者网络购物决策过程中解决信息不对称的作用日益显著,探索在线评论有用性影响因素对消费者和商家都具有重要意义。[方法/过程]以信号传递理论为框架,从与评论内容、评论者和反馈有关的信号构建在线评论有用性影响因素模型,同时考虑商品类型的调节作用,并分析了信号环境的影响。[结果/结论]通过亚马逊中国网站获取客观数据进行实证研究,发现负面评论、评论字数越多、评论含有图片、评论者对信息有披露、评论者排名越靠前、评论回应数量越多则评论有用性越高,商品类型在评论情感倾向、评论图片对评论有用性影响中起到了显著的调节作用,并且信号影响评论有用性受到信号环境的影响。

关键词：在线评论有用性信号传递理论负二项回归影响因素

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时间序列季节调整技术比较研究

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哈尔滨商业大学学报（自然科学版） 2020年第1期36卷 121-128页

作者：闵盈盈哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院

时间序列中有大量的具有季节性的数据,为去除数据中的季节性因素,更好的反应经济变化,比较目前流行的去季节性方法 X-12-ARIMA和TRAMO/SEATS,虽然两种方法都是建模、季节调整和诊断的过程,但是在很多细节方面侧重点不同,以苏宁电器2005~... 详细信息

时间序列中有大量的具有季节性的数据,为去除数据中的季节性因素,更好的反应经济变化,比较目前流行的去季节性方法 X-12-ARIMA和TRAMO/SEATS,虽然两种方法都是建模、季节调整和诊断的过程,但是在很多细节方面侧重点不同,以苏宁电器2005~2017年12年的季度销售量数据做实证研究,结果显示两种方法处理的苏宁电器销售量数据变化趋势基本相同,但是观察差分后和差分前的图像都会发现TRAMO/SEATS季节调整两端的值缺失比较严重,表现为两头的数据变化较大,中间较小,而X-12-ARIMA季节调整后的值比较完整同时X-12-ARIMA对季节成分、趋势成分的分离比较彻底,所以选用X-12-ARIMA季节调整方法进行以下的研究X-12-ARIMA方法更适合苏宁电器销售量的研究.

关键词：季节调整 X-12-ARIMA TRAMO/SEATS 时间序列异常值平稳性

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基于情感分析的酒店顾客满意度评估

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计算机应用与软件 2020年第2期37卷 54-60,67页

作者：刘岩张艳荣赵志杰闫晓彤张佳琳哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院黑龙江哈尔滨150028 哈尔滨商业大学黑龙江省电子商务与信息处理重点实验室黑龙江哈尔滨150028

随着信息技术发展和社交平台多方面渗入,在线评论凭借真实客观的优点已成为商家和消费者的主要信息来源。结合TF-IDF、K-means算法获取酒店顾客满意度影响因素;采用基于监督学习的分类算法与百度自然语言处理API得出情感极性值;利用多... 详细信息

随着信息技术发展和社交平台多方面渗入,在线评论凭借真实客观的优点已成为商家和消费者的主要信息来源。结合TF-IDF、K-means算法获取酒店顾客满意度影响因素;采用基于监督学习的分类算法与百度自然语言处理API得出情感极性值;利用多元线性回归建立满意度评估模型,并将该模型应用于“2019哈尔滨冰上冰雪嘉年华”期间754家酒店的满意度分析中。研究结果表明:与现有酒店预订平台相比,该评价体系更加客观全面,顾客对此阶段的酒店总体满意度中等偏上,单维度分析中,总体感受是顾客最为关注的问题,但是酒店设施和卫生环境等因素也会影响酒店顾客满意度的提升。

关键词：酒店顾客满意度 TF-IDF K-means 文本分类情感分析

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改进的ARIMA模型预测精度分析

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哈尔滨商业大学学报（自然科学版） 2020年第4期36卷 479-484,492页

作者：闵盈盈哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院哈尔滨150025

经典的时间序列ARIMA模型因为精度准确经常被用于预测,以此模型为基础尝试提高该模型的预测精度,ARIMA模型在预测中都只是对某个时间点进行的研究,然而有时对未来的影响不仅是一个点的效应,更是一段时间积累而导致最后结果变化.所以我... 详细信息

经典的时间序列ARIMA模型因为精度准确经常被用于预测,以此模型为基础尝试提高该模型的预测精度,ARIMA模型在预测中都只是对某个时间点进行的研究,然而有时对未来的影响不仅是一个点的效应,更是一段时间积累而导致最后结果变化.所以我们不访考虑一段时间上对ARIMA模型进行改良,在原模型基础上建立改进模型,并分析改进后模型的预测精度,将模型改进前后以及应用指数平滑法的预测结果进行拟合度和精度的比较,从模型拟合程度、精度度量指标对比分析改进前后时间序列ARIMA模型和指数平滑预测模型,结果显示改进后时间序列ARIMA模型预测最为精确,其次为指数平滑法的预测模型,最后为改进前时间序列ARIMA模型预测.证明了改进后模型的精度确有所提高.

关键词： ARIMA 预测指数平滑精度分析拟合回归时间序列

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基于KL散度与JS散度相似度融合推荐算法

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哈尔滨商业大学学报（自然科学版） 2020年第1期36卷 48-53页

作者：胡文景玉海哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院

针对目前大多数推荐算法在计算项目或用户之间的相似度时只依赖于用户之间的共同评分项,由于用户-项目签到矩阵的高稀疏性,导致推荐结果不准确问题,提出一种改进的协同过滤推荐算法.该算法基于每个项目基分值概率分布使用KL散度计算项... 详细信息

针对目前大多数推荐算法在计算项目或用户之间的相似度时只依赖于用户之间的共同评分项,由于用户-项目签到矩阵的高稀疏性,导致推荐结果不准确问题,提出一种改进的协同过滤推荐算法.该算法基于每个项目基分值概率分布使用KL散度计算项目之间的显性反馈相似度,再融合隐狄利克雷主题分配模型,得到每个项目属于T个主题的概率分布,使用JS散度计算出项目之间隐性反馈相似度,将两个相似度融合后融入到传统基于项目的协同过滤算法中并应用到兴趣点推荐,缓解数据稀疏性问题的同时提高了推荐质量.在点评数据集Yelp上进行实验验证,得出该推荐算法比传统的推荐算法更优.

关键词： KL散度隐狄利克雷 JS散度推荐算法 Yelp 相似度数据稀疏

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我国跨境电商平台存在的问题及策略研究

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电子商务 2020年第10期21卷 33-34页

作者：庄心成韩雪娜李娜哈尔滨商业大学哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院

随着互联网的发展,我国国民经济水平、生活消费水平快速提高,依托于传统电子商务平台发展起来的跨境电商模式受到国民追捧,迎来了难得的机遇与巨大市场。但现阶段跨境电商的模式比较单一,与大多数国内的电商网站提供的服务相同,缺少对... 详细信息

随着互联网的发展,我国国民经济水平、生活消费水平快速提高,依托于传统电子商务平台发展起来的跨境电商模式受到国民追捧,迎来了难得的机遇与巨大市场。但现阶段跨境电商的模式比较单一,与大多数国内的电商网站提供的服务相同,缺少对目标市场的本土化服务。跨境电商平台应主动适应海外市场,设计符合当地文化的营销模式,充分开拓海外市场吸纳人才。

关键词：跨境电商 O2O 社群营销

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黑龙江省电子商务模式下生鲜农产品质量安全三方监管博弈问题分析

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北方园艺 2020年第10期 145-149页

作者：张艳荣孙家媛孟令跃刘岩哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院黑龙江哈尔滨150028 哈尔滨商业大学黑龙江省电子商务与信息处理重点实验室黑龙江哈尔滨150028

黑龙江省作为我国农业基地,推进其生鲜农产品在电子商务模式下发展有助于推动农产品产业的快速发展,研究电商模式下整个生鲜农产品供应链各主体之间的博弈行为有利于促进黑龙江省生鲜电商、冷链物流等行业的稳定发展。该研究在分析黑龙... 详细信息

黑龙江省作为我国农业基地,推进其生鲜农产品在电子商务模式下发展有助于推动农产品产业的快速发展,研究电商模式下整个生鲜农产品供应链各主体之间的博弈行为有利于促进黑龙江省生鲜电商、冷链物流等行业的稳定发展。该研究在分析黑龙江省电商模式下生鲜农产品质量安全三方监管问题的过程中,采用博弈理论,基于黑龙江省农产品供应链上各主体如何在情况不一下选择最优策略,共同实现政府监管部门、农产品冷链企业、网络商店3个主体共赢这一问题,分别从政府监管部门与网络商店、政府监管部门与物流服务商、网络商店与物流服务商的两两关系出发,提出应对策略。

关键词：三方监管生鲜农产品质量安全农产品供应链

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基于卷积神经网络和迁移学习的花卉图像分类

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哈尔滨商业大学学报（自然科学版） 2020年第3期36卷 323-327页

作者：张秋颖金雪松哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院哈尔滨150020

花卉分类在研究中具有重要的研究价值和应用价值.针对花卉数据集缺少和分类精度低的问题,整理一个花卉数据集并使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)对数据集分类.传统分类方法多为提取花卉图像的颜色特征、纹理特征和... 详细信息

花卉分类在研究中具有重要的研究价值和应用价值.针对花卉数据集缺少和分类精度低的问题,整理一个花卉数据集并使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)对数据集分类.传统分类方法多为提取花卉图像的颜色特征、纹理特征和形状特征,手动提取特征存在特征选择困难和特征提取不充分的问题.使用多种卷积神经网络自动提取花卉图像高级特征,采用迁移学习的方式训练网络.结果表明,卷积神经网络可以提取更丰富的特征,相对传统分类方法可以大幅度的提升准确率.

关键词：花卉分类深度学习卷积神经网络迁移学习深度特征数据增强

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