检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2024年第4期51卷 132-150页

作者：张陶廖彬于炯李敏孙瑞娜贵州中医药大学信息工程学院贵阳550025 新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830008 贵州财经大学大数据统计学院贵阳550025 新疆财经大学统计与信息学院乌鲁木齐830012

图神经网络(Graph Neural Network,GNN)模型由于采用端到端的模型架构,在训练过程中能够更好地将节点隐藏特征的学习和分类目标协同起来,相比图嵌入(Graph Embedding)的方法,其在节点分类等任务上得到了较大的性能提升。但是,已有图神... 详细信息

图神经网络(Graph Neural Network,GNN)模型由于采用端到端的模型架构,在训练过程中能够更好地将节点隐藏特征的学习和分类目标协同起来,相比图嵌入(Graph Embedding)的方法,其在节点分类等任务上得到了较大的性能提升。但是,已有图神经网络模型实验对比阶段普遍存在的数据集类型单一、样本量不足、数据集切分不规范、对比模型规模及范围有限、评价指标单一、缺乏模型训练耗时对比等问题。为此,文中选取了包括cora,citeseer,pubmed,deezer等在内的来自不同领域(引文网络、社交网络及协作网络等)的共计20种数据集,以准确率、精确率、召回率、F-score值及模型训练耗时为多维评价指标,在FastGCN,PPNP,ChebyNet,DAGNN等17种主流图神经网络模型上,进行了全面且公平的节点分类任务基准测评,进而为真实业务场景下的模型选择提供了决策参考。通过基准测试实验发现,一方面,影响模型训练速度的因素排名依次是节点属性维度、图节点规模及图边的规模;另一方面,并不存在赢者通吃的模型,即不存在在所有数据集下全都表现优异的模型,特别是在公平的基准测试配置环境下,结构简洁的模型反而比复杂的GNN模型有着更好的性能表现。

关键词：图神经网络基准测试节点分类性能评估模型选择

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全球金融周期加剧了跨境资本流动吗——来自结构视角的跨国样本证据

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广东财经大学学报 2023年第6期38卷 33-53页

作者：强国令王伟涛董雅洁新疆财经大学金融学院中国科学院大学经济与管理学院

基于1998—2020年跨国面板数据，从结构视角探讨全球金融周期对跨境资本流动的影响以及制度环境因素的调节效应和异质性等问题。基准检验发现，总量跨境资本流动以及证券投资、其他投资跨境资本流动具有显著的顺周期特征，直接投资顺周... 详细信息

基于1998—2020年跨国面板数据，从结构视角探讨全球金融周期对跨境资本流动的影响以及制度环境因素的调节效应和异质性等问题。基准检验发现，总量跨境资本流动以及证券投资、其他投资跨境资本流动具有显著的顺周期特征，直接投资顺周期特征不显著；国内金融风险改善、金融发展水平提高、汇率稳定性增加会强化全球金融周期对跨境资本流动的影响。异质性检验表明，证券投资顺周期特征主要由企业驱动，其他投资主要由商业银行驱动；全球金融周期上行时总量跨境资本、证券投资、其他投资流入顺周期特征更为明显；金融危机后证券投资、其他投资对全球金融周期更敏感。进一步分析表明，全球贸易不确定性以及美联储货币政策可以通过全球金融周期渠道影响各国跨境资本流动。拓展模型检验表明，不同类型经济体储备政策变动特征存在显著差异，新兴市场经济体倾向于使用外汇储备对冲风险和稳定汇率。研究结论为新形势下做好跨境资本流动宏观审慎监管、防范化解跨境资本流动风险等提供了经验证据和政策启示。

关键词：全球金融周期跨境资本流动顺周期特征储备资产变动

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线性混合效应模型贝叶斯分位回归的变分推断

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系统科学与数学 2024年第1期44卷 269-284页

作者：王维贤殷先军张娟娟田茂再中央财经大学统计与数学学院北京102206 广州华商学院经济贸易学院广州511399 中国人民大学应用统计科学研究中心中国人民大学统计学院北京100872 新疆财经大学统计与数据科学学院乌鲁木齐830012

贝叶斯分位回归能够对线性混合效应模型中的参数进行良好的估计.在贝叶斯参数估计中,常用Gibbs抽样方法.为了得到精确的估计结果,Gibbs抽样方法需要进行多次抽样.当模型参数维度较高时,Gibbs抽样方法将会十分耗时.因此,文章采用变分推... 详细信息

贝叶斯分位回归能够对线性混合效应模型中的参数进行良好的估计.在贝叶斯参数估计中,常用Gibbs抽样方法.为了得到精确的估计结果,Gibbs抽样方法需要进行多次抽样.当模型参数维度较高时,Gibbs抽样方法将会十分耗时.因此,文章采用变分推断来近似参数的后验分布.变分推断采用无条件分布来逼近Gibbs方法得到的条件分布,从而使得计算变得高效.文章将模型参数的先验假定为正态分布,对无惩罚线性混合效应模型的参数进行变分推断.考虑到模型参数可能面临的高维情况,文章将模型参数的先验假定为Laplace分布,对双惩罚线性混合效应模型的参数也进行变分推断.从模拟结果来看,变分推断对模型参数估计的精度虽略小于Gibbs抽样方法,但其运行速度较快.在高维情况下,运行效率依然很高.在大数据时代,时间和资源的消耗是文章首先需要考虑的因素.因此,文章提出的方法可实际运用在高维线性混合效应模型中.

关键词：贝叶斯分位回归线性混合效应模型 Gibbs抽样变分推断

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企业重特大火灾成因调查方法数据统计分析

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蚌埠学院学报 2023年第2期12卷 99-102,122页

作者：王合玲尹坤新疆财经大学统计与数据科学学院新疆乌鲁木齐830000

企业重特大火灾成因调查方法的数据统计分析有利于查明火灾事故成因,为实现这一目的,对企业重特大火灾成因调查方法数据进行了统计分析。首先对企业重特大火灾的危险源进行分类,根据分类结果对企业火灾的危险源进行辨识,计算企业重特大... 详细信息

企业重特大火灾成因调查方法的数据统计分析有利于查明火灾事故成因,为实现这一目的,对企业重特大火灾成因调查方法数据进行了统计分析。首先对企业重特大火灾的危险源进行分类,根据分类结果对企业火灾的危险源进行辨识,计算企业重特大火灾的载荷密度,将分类后企业火灾危险源的辨识进行对比。根据四个方面对企业重特大火灾成因进行调查,确定火灾成因,利用均值像分析火灾成因因素的行为序列,并针对火灾成因进行综合关联分析,计算火灾成因的灰色关联度,分析企业重特大火灾成因的数据,利用因子分析对企业重特大火灾数据潜在变量的数学模型进行计算,完成企业重特大火灾成因的调查和数据的统计分析。实验结果证明:采用本方法后,企业重特大火灾成因的数据结果能够被准确统计,并且火灾成因数据结果的统计能量消耗较小。

关键词：企业重特大火灾成因调查数据统计

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广义逐步混合删失方案下Pareto分布的参数推断

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哈尔滨商业大学学报(自然科学版) 2025年第2期41卷 214-218页

作者：郝雪青田茂再新疆财经大学统计与数据科学学院中国人民大学统计学院

Pareto分布和广义逐步混合删失方案已被广泛应用于经济学、工程学和可靠性等领域，广义逐步混合删失方案不仅允许在产品失效发生前进行随机删除未失效产品来节省时间和成本，而且还保证了在测试中出现一定数量的失效观测.为了提高统计... 详细信息

Pareto分布和广义逐步混合删失方案已被广泛应用于经济学、工程学和可靠性等领域，广义逐步混合删失方案不仅允许在产品失效发生前进行随机删除未失效产品来节省时间和成本，而且还保证了在测试中出现一定数量的失效观测.为了提高统计推断的效率，基于极大似然法及贝叶斯方法研究了广义逐步混合删失数据下Pareto分布的形状参数估计.对于经典频率学方法，推导出其对数似然并证明了在此删失方案下该参数的极大似然估计存在且唯一性.对于贝叶斯方法，基于伽马先验，对该参数进行点估计.通过大量的随机模拟对参数估计式进行了模拟检验，模拟结果表明贝叶斯法的估计精度较高，且优于极大似然估计的效果.

关键词： Pareto分布广义逐步混合删失参数估计极大似然估计贝叶斯估计

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中国碳排放影响因素及情景预测

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科技经济市场 2023年第12期 46-49页

作者：芮琦新疆财经大学统计与数据科学学院新疆乌鲁木齐830012

为应对气候变化,我国提出力争2030年前实现碳达峰,2060年前实现碳中和的目标。以2000—2021年中国30个地区的碳排放数据为研究对象,采用STIRPAT模型对影响碳排放的因素进行分析,利用GA-BP神经网络模型设置基准、绿色、粗犷3种发展模式,... 详细信息

为应对气候变化,我国提出力争2030年前实现碳达峰,2060年前实现碳中和的目标。以2000—2021年中国30个地区的碳排放数据为研究对象,采用STIRPAT模型对影响碳排放的因素进行分析,利用GA-BP神经网络模型设置基准、绿色、粗犷3种发展模式,对2022—2040年的碳排放进行预测。结果显示:基准发展模式下,大部分地区在2032年达到碳达峰;绿色发展模式要提前2~4年达到碳达峰;粗犷发展模式对碳排放的影响较大。

关键词：碳排放 STIRPAT模型 GA-BP神经网络情景模拟

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《统计模拟计算》课程教学改革的几点思考

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中国科技期刊数据库科研 2023年第9期 42-45页

作者：古丽斯坦·库尔班尼牙孜新疆财经大学统计与数据科学学院新疆乌鲁木齐830012

《统计模拟计算》作为高校统计学专业的一门专业课程,目的在于培养大学生进行数值计算,数据挖掘,计算机编程,建立统计模型的能力。然而当前《统计模拟计算》课程教学效果并不好。为了能够提高《统计模拟计算》课程教学效果,本文从实际... 详细信息

《统计模拟计算》作为高校统计学专业的一门专业课程,目的在于培养大学生进行数值计算,数据挖掘,计算机编程,建立统计模型的能力。然而当前《统计模拟计算》课程教学效果并不好。为了能够提高《统计模拟计算》课程教学效果,本文从实际教学经验,分析了《统计模拟计算》教学中存在的几点问题。通过分析可知,当前《统计模拟计算》课程教学还存在学生数理统计基础薄弱、兴趣和自主学习意识不强、对R软件和编程技术不熟悉、教学方法和考核方式单一以及与课程思政融合不够的问题。针对这些问题,阐述了几种教学改革的有效方法,例如采用案例教学法、注重实验和实践教学、优化考核方式、注重与课程思政融合等,以期为高校教师提高教学水平提供一些有益的参考。

关键词：统计模拟计算 R语言教学改革

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基于Stacking融合模型的乌鲁木齐市空气质量指数预测

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农业灾害研究 2023年第4期13卷 125-128页

作者：史江振窦燕新疆财经大学统计与数据科学学院新疆乌鲁木齐830012

随着社会的发展和公众环保意识的增强,空气质量日益成为公众关注的问题。预测未来空气质量情况,有利于提前采取污染防治措施和居民活动选择。以污染物因素和气象因素作为空气质量指数预测指标,建立基于Stacking融合的预测模型,利用新疆... 详细信息

随着社会的发展和公众环保意识的增强,空气质量日益成为公众关注的问题。预测未来空气质量情况,有利于提前采取污染防治措施和居民活动选择。以污染物因素和气象因素作为空气质量指数预测指标,建立基于Stacking融合的预测模型,利用新疆乌鲁木齐市2016年1月至2021年12月的空气污染物监测数据和气象数据,对乌鲁木齐市空气质量情况进行了预报,并与其他算法进行了对比。研究结果表明:Stacking融合模型在AQI数值预测方面的性能优于其他对比模型,具有良好的预测效果。

关键词：空气质量预测 Stacking融合模型空气质量指数

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高校概率论与数理统计教学内容改革分析

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中国科技期刊数据库科研 2023年第10期 24-26页

作者：吾尔古丽·库尔班新疆财经大学统计与数据科学学院新疆乌鲁木齐830013

应用型人才需求与日俱增的时代背景下,高校概率论与数理统计教学面临较为严峻的现实挑战。为强调高校输出人才的匹配性,高校需要在培养人才过程中深入探究人才培养方案,主动针对教学内容进行深层次的改革,在教研课题、教材中,合理纳入... 详细信息

应用型人才需求与日俱增的时代背景下,高校概率论与数理统计教学面临较为严峻的现实挑战。为强调高校输出人才的匹配性,高校需要在培养人才过程中深入探究人才培养方案,主动针对教学内容进行深层次的改革,在教研课题、教材中,合理纳入关联统计学习、机器学习等教学内容的关键点,继而与我国教育部考试中心组织编写的硕士研究生入学考试大纲适配。鉴于此,研究从调查高素质应用型人才培养时代背景下高校概率论与数理统计教学内容改革的必要性出发,从教学内容改革关键点深入分析,延伸性探究高校概率论与数理统计教学内容改革实践点,确保高等教育的教学价值与育人影响。

关键词：高校概率论与数理统计教学内容改革

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绿色经济效率的影响研究

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科技经济市场 2023年第2期 62-64页

作者：靳晓娟新疆财经大学统计与数据科学学院新疆乌鲁木齐830012

碳减排是“双碳”目标实施的重要途径,更是经济绿色发展的关键。文章选取2011—2019年省际面板数据,借助固定效应模型深入研究碳减排与绿色经济效率之间的关系与内在机制。结果表明:碳减排可以正向推动经济的绿色发展,进行稳健性检验,... 详细信息

碳减排是“双碳”目标实施的重要途径,更是经济绿色发展的关键。文章选取2011—2019年省际面板数据,借助固定效应模型深入研究碳减排与绿色经济效率之间的关系与内在机制。结果表明:碳减排可以正向推动经济的绿色发展,进行稳健性检验,结论仍然成立;针对以上结论,从推进碳减排的实施提出建议,以加快经济绿色发展的进程。

关键词： “双碳”目标碳减排绿色经济

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