检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用 2023年第8期43卷 2382-2389页

作者：金泽熙李磊刘继新疆财经大学统计与数据科学学院乌鲁木齐830012 新疆社会经济统计与大数据应用研究中心(新疆财经大学) 乌鲁木齐830012

为进一步提高迁移学习的特征识别和提取效率、减少负迁移并增强模型的学习性能,提出了一种基于改进领域分离网络(DSN)的迁移学习模型AMCN-DSN(Attention Mechanism Capsule Network-DSN)。首先,使用融合多头注意力机制的胶囊网络(MHAC)... 详细信息

为进一步提高迁移学习的特征识别和提取效率、减少负迁移并增强模型的学习性能,提出了一种基于改进领域分离网络(DSN)的迁移学习模型AMCN-DSN(Attention Mechanism Capsule Network-DSN)。首先,使用融合多头注意力机制的胶囊网络(MHAC)完成源域和目标域特征信息的提取与重构,基于注意力机制有效筛选特征信息,并利用胶囊网络提高深层信息的提取质量;其次,引入动态对抗因子优化重构损失函数,使重构器可动态衡量源域与目标域信息的相对重要性,从而增强迁移学习的鲁棒性和提升收敛速度;最后,在分类器中融入多头自注意力机制,以强化对公有特征的语义理解并提高分类性能。在情感分析实验中,相较于其他迁移学习模型,所提模型能够将学习到的知识迁移到数据量少但相似性高的任务中,分类性能的下降幅度最小,迁移表现较好;在意图识别实验中,相较于分类性能次优的胶囊网络改进领域对抗神经网络(DANN+CapsNet)模型,所提模型的精确度、召回率和F1值分别提升了4.5%、4.3%和4.4%,表明所提模型在处理小数据问题和个性化问题上具有一定优势。与DSN相比,AMCNDSN在上述两类实验目标域上的F1值分别提高了6.0%和12.4%,进一步验证了改进模型的有效性。

关键词：迁移学习领域分离网络胶囊网络注意力机制自然语言处理

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基于MWST-CS-K2算法的贝叶斯网络结构学习

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计算机应用研究 2023年第1期40卷 160-164,171页

作者：刘继熊月霞李磊新疆财经大学统计与数据科学学院乌鲁木齐830012 新疆财经大学新疆社会经济统计与大数据应用研究中心乌鲁木齐830012

针对K2算法依赖最大父节点数和节点顺序的不足,提出了一种改进的贝叶斯网络结构学习算法(MWST-CS-K2)。该算法先通过构造最大支撑树(MWST)得到最大父节点数;再利用变量间的关联度和更新系数对加边、减边和反转边进行规则设定,通过改进... 详细信息

针对K2算法依赖最大父节点数和节点顺序的不足,提出了一种改进的贝叶斯网络结构学习算法(MWST-CS-K2)。该算法先通过构造最大支撑树(MWST)得到最大父节点数;再利用变量间的关联度和更新系数对加边、减边和反转边进行规则设定,通过改进的布谷鸟算法对鸟巢位置进行寻优,应用广度优先搜索策略搜索遍历得到节点顺序;最后将最大父节点数和节点顺序作为K2算法的输入搜索得到最终网络。实验表明,所提出的MWST-CS-K2算法在标准的ASIA、SACHS和CHILD网络数据测试中的平均正确边比率分别达到了97.3%、87.7%和95.6%,学习效果优于其他对比算法,获得的网络结构和标准的网络结构最为相似。

关键词：贝叶斯网络布谷鸟算法 K2算法最大支撑树

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广义函数型部分空间变系数模型估计与应用

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应用数学学报 2023年第5期46卷 813-834页

作者：梁永玉田茂再兰州财经大学统计学院兰州730020 中国人民大学应用统计科学研究中心北京100872 中国人民大学应用统计学院北京100872 新疆财经大学新疆社会经济统计研究中心乌鲁木齐830012 新疆财经大学统计与数据科学学院乌鲁木齐830012

针对函数型数据与空间数据嵌套融合的统计建模问题,提出了广义函数型部分空间变系数模型(GFPSVCMs),利用函数型主成分基函数和基于三角剖分的二元惩罚样条逼近该模型中的斜率函数和二元系数函数,采用最大化惩罚拟似然的方法实现模型参... 详细信息

针对函数型数据与空间数据嵌套融合的统计建模问题,提出了广义函数型部分空间变系数模型(GFPSVCMs),利用函数型主成分基函数和基于三角剖分的二元惩罚样条逼近该模型中的斜率函数和二元系数函数,采用最大化惩罚拟似然的方法实现模型参数估计,并给出了一种带惩罚的迭代重加权最小二乘迭代算法(GFPSVCMs-PIRLS)进行参数求解.数值模拟表明所提出的模型在不同设定下的表现出了良好的性能.实证分析部分,利用我国13个省份包含151个地市州的空气质量和日均气温数据分析了空气质量的影响因素,评估了所提出模型在空气质量研究领域中的应用价值和预测性能.

关键词：广义函数型部分空间变系数模型函数型数据空间变系数空气质量

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工业机器人、劳动力市场差异与婚姻决策

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劳动经济研究 2024年第4期12卷 64-90页

作者：潘丽群闫曰奇李静广州大学经济与统计学院新疆财经大学经济学院厦门大学宏观经济研究中心

劳动者的就业状况和收入水平是影响婚姻决策的重要因素。工业机器人的广泛应用冲击了就业和收入,深刻影响了劳动力市场。本文基于工业机器人数据和微观个体调查数据,探讨了工业机器人应用对婚姻市场的影响及其机制。研究结果表明,工业... 详细信息

劳动者的就业状况和收入水平是影响婚姻决策的重要因素。工业机器人的广泛应用冲击了就业和收入,深刻影响了劳动力市场。本文基于工业机器人数据和微观个体调查数据,探讨了工业机器人应用对婚姻市场的影响及其机制。研究结果表明,工业机器人应用降低了女性的结婚意愿,推迟了男性和女性的初婚年龄。该结论在内生性处理及稳健性检验下依然成立。机制分析发现,工业机器人应用使得男性就业稳定性变差、女性获得更高的收入溢价,从而使男性在婚姻市场上的经济地位和议价能力相对降低,女性相对提高,婚姻决策随之改变。进一步研究发现,工业机器人应用主要使得20~34岁的女性结婚意愿降低、高中及以下学历的男性和各教育分组女性初婚年龄推迟。对于已婚群体而言,工业机器人应用能够提高女性的婚姻满意度。

关键词：工业机器人就业与收入性别差异婚姻决策

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基于ESG理念的投资组合研究

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会计之友 2024年第23期 11-18页

作者：闫海波孟燕袁粼新疆财经大学统计与数据科学学院沈阳农业大学工程学院

ESG作为一种倡导可持续发展的新兴投资理念,与党的二十大报告中提出的推动绿色发展、促进人与自然和谐共生的目标密切相关。基于此,文章以华证ESG评级数据为基础,将ESG纳入投资组合量化模型,在行业内探究ESG对投资组合的影响。研究表明... 详细信息

ESG作为一种倡导可持续发展的新兴投资理念,与党的二十大报告中提出的推动绿色发展、促进人与自然和谐共生的目标密切相关。基于此,文章以华证ESG评级数据为基础,将ESG纳入投资组合量化模型,在行业内探究ESG对投资组合的影响。研究表明:首先,ESG强度参数越大,投资组合ESG价值越大,投资组合也越集中,且ESG倾斜夏普比率优于传统的夏普比率指标。其次,不同行业对ESG的反应有所差异。对ESG反应敏感的行业,投资组合的风险和收益都发生了显著的变化,随着ESG强度参数的增大,ESG倾斜夏普比率呈现出先增大,达到峰值后再减小的特征;对ESG反应迟缓的行业,其投资组合基本不受ESG参数的影响,并且ESG倾斜夏普比率随着ESG强度参数的增加而增加。此外,研究还发现投资组合规模对研究结论的稳定性和可靠性有一定影响。

关键词：均值—方差理论 ESG投资组合可持续发展理念 ESG倾斜夏普比率

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激励与惩罚:碳排放权交易试点对产业结构的影响

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云南财经大学学报 2023年第6期39卷 18-34页

作者：陈海龙周融雷汉云新疆财经大学统计与数据科学学院乌鲁木齐830012 新疆财经大学金融学院乌鲁木齐830012 上海财经大学统计与管理学院上海200433

从市场激励机制和市场惩罚机制两个角度,结合市场供需平衡的经济思想,借助“污染避难所假说”和“波特假说”分析碳排放权交易市场试点对产业结构调整的影响机制及异质性特征。在此基础上构建渐进双重差分模型,选取中国2008—2019年30... 详细信息

从市场激励机制和市场惩罚机制两个角度,结合市场供需平衡的经济思想,借助“污染避难所假说”和“波特假说”分析碳排放权交易市场试点对产业结构调整的影响机制及异质性特征。在此基础上构建渐进双重差分模型,选取中国2008—2019年30个省际面板数据进行实证检验。研究结果表明:碳排放权交易市场有利于产业结构合理化、高级化,促进产业结构优化升级;碳排放权交易市场通过“污染避难所假说”倒逼高耗能、高污染产业退出,推动产业结构优化升级;碳排放权交易市场试点通过“波特假说”牵引低碳产业或高耗能产业技术创新,拉动产业结构优化升级;碳排放权交易试点对产业结构优化升级的影响存在区域异质性。完善已经扩大的碳排放权交易市场,征收碳交易行政性费用,通过行政手段提高碳排放权交易市场价格,并补贴碳排放权交易市场的供给侧,加快完善北方高污染地区的碳排放交易机制,有利于更好地促进产业结构优化升级。

关键词：碳排放权交易试点产业结构激励机制惩罚机制

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基于深度学习的汇率风险监测预警研究

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金融科技时代 2025年第3期33卷 5-10页

作者：夏敏卢帅奇新疆财经大学统计与数据科学学院

在金融全球化背景下,准确监测和预警汇率风险传染对于防范系统性金融风险、维护金融稳定与安全具有重要意义。本研究通过构建一个包含每日开盘和收盘交易汇率、最高和最低汇率等直接市场因素,以及上证指数、道琼斯指数、黄金期货、美国... 详细信息

在金融全球化背景下,准确监测和预警汇率风险传染对于防范系统性金融风险、维护金融稳定与安全具有重要意义。本研究通过构建一个包含每日开盘和收盘交易汇率、最高和最低汇率等直接市场因素,以及上证指数、道琼斯指数、黄金期货、美国原油及美元指数等外部环境因素的数据指标体系,利用CNN-BiSTM-AM模型对汇率风险进行动态监测和预警,从而及时识别潜在的汇率风险,防止金融危机的发生。研究结果表明:CNN-BiSTM-AM模型在汇率风险动态监测和预警方面具有较高的预测精度,与其他7个模型相比,平均绝对误差降低了17%,均方根误差降低了15.5%,决定系数提高到0.951。

关键词：汇率风险深度学习注意力机制 CNN-BiLSTM-AM

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绿色金融对数字经济的支持效应及对策

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当代经济 2025年第2期42卷 72-82页

作者：曹建飞张小娜新疆财经大学统计与数据科学学院

基于我国2011—2022年30个省份的面板数据,利用个体固定效应模型、中介效应模型、单一门槛效应模型分析绿色金融对数字经济的支持效应。研究发现:绿色金融是实现数字经济发展的有效路径,并且绿色金融可以通过绿色技术创新促进数字经济发... 详细信息

基于我国2011—2022年30个省份的面板数据,利用个体固定效应模型、中介效应模型、单一门槛效应模型分析绿色金融对数字经济的支持效应。研究发现:绿色金融是实现数字经济发展的有效路径,并且绿色金融可以通过绿色技术创新促进数字经济发展;绿色金融对数字经济的促进作用存在明显的区域异质性,东部地区明显高于中西部地区,并且也存在资源异质性,资源型省份的促进作用明显高于非资源型省份;绿色金融对数字经济存在明显的单一门槛效应,即绿色金融与数字经济之间还存在非线性的关系。因此,建议加速绿色金融数字化转型,构建绿色技术创新体系,实施差异化绿色金融政策以促进区域协调发展,并合理配置绿色资源支持绿色化转型。

关键词：数字经济绿色金融绿色技术创新区域异质性

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基于BERT与BiLSTM混合方法的网络舆情非平衡文本情感分析

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情报杂志 2022年第4期41卷 104-110页

作者：刘继顾凤云新疆财经大学统计与数据科学学学院乌鲁木齐830012

[研究目的]舆情文本情感分析对突发公共事件管理有重要意义,舆情中非平衡数据往往给舆情文本情感分析带来干扰。深入分析非平衡舆情数据,可提高网络舆情文本深度分析的效率,为相关部门舆情分析与引导提供技术支持。[研究方法]将BERT与Bi... 详细信息

[研究目的]舆情文本情感分析对突发公共事件管理有重要意义,舆情中非平衡数据往往给舆情文本情感分析带来干扰。深入分析非平衡舆情数据,可提高网络舆情文本深度分析的效率,为相关部门舆情分析与引导提供技术支持。[研究方法]将BERT与BiLSTM结合起来提出模型(M2BERT-BiLSTM),将BERT模型隐藏层的序列转换为向量,沿着句子长度的维度按照均值和最大值池化进行拼接处理;将拼接词语的语义特征输入到BiLSTM进行文本情感分析以缓解评测失衡;并将模型应用于“新型冠状病毒肺炎”事件文本情感分析中。[研究结论]实验结果表明,提出的模型在评价指标中效果较好,对网络舆情非平衡文本情感分析具有一定的有效性。利用分类数据提取特征词,依照Gephi模块度画出文本特征词网;通过剖析正负情感特征词网中的成团特征词,给出了关于“新型冠状病毒肺炎”事件网络舆情引导方向的建议。

关键词：网络舆情舆情文本情感分析 BERT模型 BiLSTM模型 COVID-19

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混合地理加权回归模型的空间异方差性检验

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数理统计与管理 2024年第5期43卷 761-775页

作者：古丽斯坦·库尔班尼牙孜张丽平田茂再新疆财经大学统计与数据科学学院新疆乌鲁木齐830012 中国人民大学应用统计科学研究中心北京100872 中国人民大学统计学院北京100872

混合地理加权回归模型中一个常用的假设是随机误差项为同方差,然而实际问题中同方差性假设不一定成立。本文基于混合地理加权回归模型的残差平方和与残差绝对值,分别构造了两种空间异方差性检验统计量。通过蒙特卡洛数据模拟对两种统计... 详细信息

混合地理加权回归模型中一个常用的假设是随机误差项为同方差,然而实际问题中同方差性假设不一定成立。本文基于混合地理加权回归模型的残差平方和与残差绝对值,分别构造了两种空间异方差性检验统计量。通过蒙特卡洛数据模拟对两种统计量的控制第一类错误的能力和检验的功效进行评价。数据模拟结果表明,两种检验统计量在检测空间异方差性方面具有较好的准确性和可靠性,相比之下基于残差绝对值的检验统计量能给出更精确的检验结果,而且对不同的误差分布具有较强的稳健性。进一步,我们通过实际数据分析,验证了本文提出的两种检验统计量的有效性与实际应用,并给出了最后的结论。

关键词：混合地理加权回归模型空间异方差性检验统计量

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