检索结果-内蒙古大学图书馆

软科学 2016年第6期30卷 62-65页

作者：余颖伍青生汤凌冰上海交通大学安泰经济与管理学院上海200030 湖南商学院计算机系长沙410205

以RBV和KBV为理论基础,以最近10余年间我国上市公司公告的300多个新产品项目为样本,对新产品开发合作中多类外部伙伴之间的协同效应进行了研究。结果表明:上游供应商与下游客户企业之间的协同、下游客户企业与同行竞争者之间的协同、下... 详细信息

以RBV和KBV为理论基础,以最近10余年间我国上市公司公告的300多个新产品项目为样本,对新产品开发合作中多类外部伙伴之间的协同效应进行了研究。结果表明:上游供应商与下游客户企业之间的协同、下游客户企业与同行竞争者之间的协同、下游客户企业与第三方研究机构之间的协同都分别存在显著为正的市场效应(特殊收益);上游供应商与同行竞争者之间的协同存在显著为负的市场效应;上游供应商、下游客户企业、第三方研究机构三者之间的协同仍存在显著为正的市场效应。

关键词：新产品开发企业间合作合作协同性股票市场效应

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基于SMOreg的早稻最低收购价预测模型

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洛阳理工学院学报（自然科学版） 2017年第4期27卷 55-59页

作者：何红霞谢申汝杨玉洁王康宁钱彬彬杨宝华安徽农业大学信息与计算机学院安徽合肥230036 农业部农业物联网技术集成与应用重点实验室安徽合肥230036 安徽农业大学经济管理学院安徽合肥230036

构建基于SMOreg的早稻最低收购价预测模型,对全国2006年~2016年的早稻最低收购价格进行预测。结果表明:SMOreg模型对早稻最低收购价格的预测结果稳定,预测精度高,其平均绝对误差达到6.676 1。所以,SMOreg模型能够很好地对早稻最低收购... 详细信息

构建基于SMOreg的早稻最低收购价预测模型,对全国2006年~2016年的早稻最低收购价格进行预测。结果表明:SMOreg模型对早稻最低收购价格的预测结果稳定,预测精度高,其平均绝对误差达到6.676 1。所以,SMOreg模型能够很好地对早稻最低收购价进行预测,且预测精度和可信性高。

关键词：最低收购价早稻 SMOreg 预测模型

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基于AHP方法的农村电子商务发展制约因素

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江苏农业科学 2016年第9期44卷 535-539页

作者：耿荣娜曹丽英长春工业大学经济管理学院管理科学与工程系吉林长春130012 吉林农业大学信息技术学院计算机系吉林长春130118

基于农村网民数量的上升以及"互联网+农业"发展趋势凸显,为了探究农村电子商务发展的制约因素,加速农村城镇化进程,采用德尔菲法和AHP法从农民素养、物流水平、政府扶持、农产品特性、消费者意愿5个维度建立层次分析模型。模... 详细信息

基于农村网民数量的上升以及"互联网+农业"发展趋势凸显,为了探究农村电子商务发展的制约因素,加速农村城镇化进程,采用德尔菲法和AHP法从农民素养、物流水平、政府扶持、农产品特性、消费者意愿5个维度建立层次分析模型。模型分析的结果在因素层选出26个具体影响指标,根据模型中各指标的重要性构造判断矩阵并进行权重计算,无论是层次单排序还是层次总排序,都通过了满意的一致性检验。结果表明,物流水平、农民素养、政府扶持是农村电子商务产生、发展阶段的重要制约因素,农产品特性及消费者需求是农村电子商务壮大阶段的制约因素。同时,各因素相对于农村电子商务发展的相对重要性次序,也可以为相关实体进行电子商务的投资、设计、开发和推广提供重要的参考价值。

关键词：农村电子商务德尔菲法 AHP方法制约因素

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参数法、半参数法的动态VaR模型风险度量

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统计与决策 2016年第23期32卷 15-20页

作者：张琼黄旭东林雪勤安徽师范大学经济管理学院合肥230088 安徽师范大学数学计算机科学学院安徽芜湖241000 国泰安教育技术股份有限公司合肥230088

文章采用参数法和半参数法,分别考虑标准化收益在GED、SGT、GPD分布下以及FSH方法下的GARCH模型、EGARCH模型和PGARCH模型的风险测度的准确性,据此组建了12种风险测度的动态Va R模型,并采用道琼斯股票市场指数和上证指数进行实证分析。... 详细信息

文章采用参数法和半参数法,分别考虑标准化收益在GED、SGT、GPD分布下以及FSH方法下的GARCH模型、EGARCH模型和PGARCH模型的风险测度的准确性,据此组建了12种风险测度的动态Va R模型,并采用道琼斯股票市场指数和上证指数进行实证分析。对收益率进行基本统计分析发现两个股票市场的收益率都不服从一般的正态分布。运用后验测试的方法,对所有模型的样本外预测动态Va R值采用LR、LRuc和DQ三种方法综合检验,并由损失函数值可以看出:GARCH模型的风险度量能力最弱,在置信水平99.5%下,EGARCH模型最准确,在置信水平95%下,PGARCH模型最准确;GED分布描述市场的准确程度相对最弱,在较高的置信水平下,半参数模型能更好地度量市场的风险,在较低的置信水平下,参数模型能更好地度量股票市场的风险。

关键词：动态VaR模型风险测度损失函数

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基于.NET的校园运动会管理信息系统研究与实现

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电脑知识与技术 2017年第19期

作者：何茜赵景惠陕西邮电职业技术学院计算机系北京交通大学经济管理学院

校园运动会的组织是一项复杂而细致的管理工作,不仅任务繁重而且时效性和准确性要求也比较高。开发校园运动会的管理信息系统使运动会管理走向自动化、科学化、规范化。

关键词：管理系统运动会数据库 .NET技术

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基于MySQL的考试系统研究与实现

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经营管理者 2017年第20期 371页

作者：何茜赵景惠陕西邮电职业技术学院计算机系北京交通大学经济管理学院

随着教学改革的不断深化,各大高校对很多课程的考核方式也进行了深入的改革。由于传统的笔试考核中,试题的题量,难度,知识点的分布等方面都由人为控制,无法保证试卷的合理性与有效性,因此,开发考试管理系统是十分必要的。

关键词： My SQL 考试系统抽题算法

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一类决策树ID3改进算法探究

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软件导刊 2016年第2期15卷 30-32页

作者：李泓波彭三城白劲波杨高明黄少伟肇庆学院计算机学院肇庆学院经济管理学院广东肇庆526061 安徽理工大学计算机科学与工程学院安徽淮南232001

对经典决策树算法ID3的分类属性信息熵进行简化计算,主要使用等价无穷小概念和2阶麦克劳林展开公式实现简化,结果较粗糙。针对这一不足,在介绍ID3算法的基础上,使用数学分析方法对此类算法进行讨论和分析,并作出了相应改进。

关键词：决策树 ID3 分类属性信息熵

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决策树剪枝研究

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计算机时代 2016年第2期 1-3,7页

作者：李泓波彭三城白劲波杨高明黄少伟肇庆学院计算机学院软件学院广东肇庆526061 肇庆学院经济管理学院安徽理工大学计算机科学与工程学院

决策树技术是一种重要的机器学习技术,现已广泛应用于工业、商业、金融、医疗卫生等多个学科和领域,并成为学术热点问题。在众多的应用中,存在由于使用剪枝算法简化决策树而导致系统性能下降的情况。针对滥用剪枝问题,通过对决策树技术... 详细信息

决策树技术是一种重要的机器学习技术,现已广泛应用于工业、商业、金融、医疗卫生等多个学科和领域,并成为学术热点问题。在众多的应用中,存在由于使用剪枝算法简化决策树而导致系统性能下降的情况。针对滥用剪枝问题,通过对决策树技术的研究,阐述剪枝与过拟合现象的关系,并从奥卡姆剃刀原理、没有免费午餐原理、人类本能、孤立点分析等方面对剪枝的合理性和必要性展开讨论,提出了慎用剪枝的主张以及免剪枝措施。

关键词：决策树机器学习过拟合剪枝免剪枝措施

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基于统计理论的人因事件关联分析

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南华大学学报（自然科学版） 2016年第1期30卷 61-65页

作者：蒋建军彭玉元李敏马聪敏李一帆章琪南华大学经济管理学院人因研究所湖南衡阳421001 广州商学院计算机系广东广州510830 南华大学网络中心湖南衡阳421001 南华大学经济管理学院湖南衡阳421001

近年来,随着人误事件不断上升,人们开始大力关注这类事故的发生.为有效减少人误事件,该文提出人误事件的关联规则分析方法,该方法以统计学权重关联规则为基础,计算人误事件中的支持度,置信度及关联程度.所提出的方法通过实验进行测试及... 详细信息

近年来,随着人误事件不断上升,人们开始大力关注这类事故的发生.为有效减少人误事件,该文提出人误事件的关联规则分析方法,该方法以统计学权重关联规则为基础,计算人误事件中的支持度,置信度及关联程度.所提出的方法通过实验进行测试及应用举例,从结果中,得到核电厂蒸汽发生器传热管断裂人误事件之间的高失误率事件,高置信度及高关联程度事件,以此为根据,对这些事件进行改善,以减少人因事故的发生.

关键词：人误事件权重关联规则传热管断裂

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云环境用户情境感知的移动服务QoS混合推荐

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情报杂志 2016年第4期35卷 183-189,194页

作者：刘海鸥燕山大学经济管理学院电子商务系秦皇岛066004 燕山大学互联网+与产业发展研究中心秦皇岛066004 燕山大学计算机科学与技术博士后流动站秦皇岛066004

[目的/意义]面对动态网络环境下性能相近的海量移动服务资源,如何为用户推荐与其当前情境需求最为匹配的相关资源成为个性化推荐领域的热点问题。[方法/过程]基于用户位置情境感知角度出发,提出云环境用户情境感知的移动服务Qo S(服务质... 详细信息

[目的/意义]面对动态网络环境下性能相近的海量移动服务资源,如何为用户推荐与其当前情境需求最为匹配的相关资源成为个性化推荐领域的热点问题。[方法/过程]基于用户位置情境感知角度出发,提出云环境用户情境感知的移动服务Qo S(服务质量)混合推荐模型:a.基于移动用户位置情境信息对其涵盖的用户与服务项目按照自治系统的归类原则进行聚类,形成移动用户-服务项目协同过滤推荐机制;b.针对传统Qo S推荐方法存在的新用户与新项目冷启动问题,基于User-based与Item-based CF对缺少的Qo S属性偏好值进行预测和推荐;c.针对移动网络环境下服务Qo S属性值海量数据、分布不均等带来的混合推荐权值难以确定问题,通过MapReduce化的蚁群神经网络权值训练来进行CF混合推荐。[结果/结论]实验证明,方法有效融合了移动用户与服务在Qo S位置的感知属性,提高了推荐算法的预测精度,User-based与Item-based的移动服务Qo S属性偏好值预测有效缓解了推荐系统的冷启动问题,MapReduce化的蚁群神经网络权值训练方法也显著减少了算法的全局计算时间,明显改进了推荐系统的运行效率。

关键词：云环境情境感知 QoS 协同过滤混合推荐冷启动蚁群神经网络

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