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废旧手机回收行为影响因素的实证研究——基于在校大学生问卷调查被引量：17: 1; 作者倪明杨雪蓓 +1 位作者郭军华杨善林《北京交通大学学报（社会科学版）》 CSSCI 北大核心 2015年第3期89-96,共8页; 基于对在校大学生废旧手机回收行为的问卷调查结果,运用统计软件SPSS,通过因子分析和回归分析,对大学生废旧手机回收行为、行为意向及其影响因素进行了实证研究。结果表明:大学生废旧手机回收行为意向与行为具有显著正向影响;主观规范... 展开更多; 关键词大学生废旧手机回收影响因素计划行为理论; 在线阅读下载PDF 职称材料

“互联网+”废旧手机回收模式效率提升问题研究被引量：10: 2; 作者李春发安静宙《环境污染与防治》 CAS CSCD 北大核心 2018年第1期104-111,共8页; 手机更新换代不断加快,高效且规范地回收不断增加的废旧手机成为目前亟待解决的社会难题,"互联网+"废旧手机回收模式的出现和不断完善使该难题的破解成为可能。在对影响回收效率的各因素及其相互关系进行分析的基础上,构建&qu... 展开更多; 关键词 “互联网+” 废旧手机回收效率系统动力学; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于模糊神经网络的废旧手机价值评估方法被引量：8: 3; 作者韩红桂郐晓丹 +1 位作者张璐乔俊飞《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第11期1033-1040,共8页; 针对废旧手机回收过程中难以精准定价的问题,提出了一种基于模糊神经网络(fuzzy neural network,FNN)的价值评估方法.首先,设计了一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)的特征提取方法,获得了影响废旧手机回收价值的关... 展开更多; 关键词废旧手机回收价值评估模糊神经网络(FNN) 主成分分析法自适应二阶参数学习算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

“互联网+”回收供应链策略研究被引量：2: 4; 作者陈化飞贾鑫《计算机应用与软件》北大核心 2020年第6期100-107,共8页; 根据废旧手机在线回收渠道中存在冲突的情形,考虑消费者异质性因素的影响,构建制造商自建回收平台与第三方公共回收平台二者之间竞争回收以及合作回收两种博弈模型。通过比较发现,不同的线上回收策略受消费者异质性的影响。研究表明:只... 展开更多; 关键词互联网+ 废旧手机回收消费者异质性 STACKELBERG博弈; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于孪生卷积神经网络的手机型号识别方法被引量：6: 5; 作者韩红桂甄琪 +3 位作者任柯燕伍小龙杜永萍乔俊飞《北京工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期112-119,共8页; 针对废旧手机回收过程中型号难以精确识别的问题,提出一种基于孪生卷积神经网络的废旧手机型号识别方法.首先,利用基于最大类间差分的边缘检测算法解析手机图像的区域特征,构建手机型号识别数据库;其次,构造一种共享权值孪生卷积网络(si... 展开更多; 关键词孪生卷积神经网络相似性评估模型参数更新手机型号识别边缘检测废旧手机回收; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名废旧手机回收行为影响因素的实证研究——基于在校大学生问卷调查被引量：17: 1; 作者倪明杨雪蓓郭军华杨善林; 机构华东交通大学经济管理学院合肥工业大学管理学院; 出处《北京交通大学学报（社会科学版）》 CSSCI 北大核心 2015年第3期89-96,共8页; 基金国家自然科学基金项目"废弃电子产品回收再利用网络组织及其治理研究"(71262011) 省社科规划项目"废弃电子产品回收再利用管制政策研究"(13GL02) +3 种基金中国博士后科学基金项目"电子产品使用-回收-再利用运营模式及其支撑平台研究"(2014M551804); 文摘基于对在校大学生废旧手机回收行为的问卷调查结果,运用统计软件SPSS,通过因子分析和回归分析,对大学生废旧手机回收行为、行为意向及其影响因素进行了实证研究。结果表明:大学生废旧手机回收行为意向与行为具有显著正向影响;主观规范、个人消费观念、知觉行为控制、环境知识对行为意向具有正向显著影响,且影响力依次递减。据此提出相关改进建议,有效促进大学生积极参与废旧手机回收。; 关键词大学生废旧手机回收影响因素计划行为理论; Keywords college students recycling of waste cellphones influence factors theory of planned behavior; 分类号 F252 [经济管理—国民经济]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名“互联网+”废旧手机回收模式效率提升问题研究被引量：10: 2; 作者李春发安静宙; 机构天津理工大学管理学院; 出处《环境污染与防治》 CAS CSCD 北大核心 2018年第1期104-111,共8页; 基金天津市科技计划项目(No.12ZLZLZF06300); 文摘手机更新换代不断加快,高效且规范地回收不断增加的废旧手机成为目前亟待解决的社会难题,"互联网+"废旧手机回收模式的出现和不断完善使该难题的破解成为可能。在对影响回收效率的各因素及其相互关系进行分析的基础上,构建"互联网+"废旧手机回收模式的系统动力学模型,利用Vensim软件绘制因果回路图、存量流量图,并收集相关数据,针对废旧手机回收价格、信息安全性和物流费用对回收模式效率影响情况进行仿真分析。研究表明,信息安全性是影响"互联网+"废旧手机回收模式效率最重要的因素。; 关键词 “互联网+” 废旧手机回收效率系统动力学; Keywords “Internet＋” recycling of used phones efficiency system dynamic model; 分类号 F426.63 [经济管理—产业经济] F713.2 [经济管理—产业经济]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于模糊神经网络的废旧手机价值评估方法被引量：8: 3; 作者韩红桂郐晓丹张璐乔俊飞; 机构北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室; 出处《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第11期1033-1040,共8页; 基金国家重点研发计划资助项目(2018YFC1900800-05) 北京高校卓越青年科学家项目(BJJWZYJH01201910005020); 文摘针对废旧手机回收过程中难以精准定价的问题,提出了一种基于模糊神经网络(fuzzy neural network,FNN)的价值评估方法.首先,设计了一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)的特征提取方法,获得了影响废旧手机回收价值的关键特征变量.其次,建立了基于FNN的价值评估模型,实现了回收价值与关键特征变量之间的非线性关系描述.最后,提出了一种自适应二阶参数学习算法(adaptive second-order parameter learning algorithm,ASOPLA),实现了价值评估模型自适应调整.将提出的价值评估方法应用于实际交易过程,结果表明,基于FNN的价值评估方法能够实现对废旧手机的准确定价.; 关键词废旧手机回收价值评估模糊神经网络(FNN) 主成分分析法自适应二阶参数学习算法; Keywords recycling of waste mobile phones value assessment fuzzy neural network(FNN) principle component analysis(PCA) adaptive second-order parameter learning algorithm; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名“互联网+”回收供应链策略研究被引量：2: 4; 作者陈化飞贾鑫; 机构哈尔滨商业大学管理学院; 出处《计算机应用与软件》北大核心 2020年第6期100-107,共8页; 基金 2018年度黑龙江省哲学社会科学研究规划一般项目(18JYB147) 2017年度黑龙江省哲学社会科学研究规划项目(17GLB022) 哈尔滨商业大学校级科研项目(17XN039)。; 文摘根据废旧手机在线回收渠道中存在冲突的情形,考虑消费者异质性因素的影响,构建制造商自建回收平台与第三方公共回收平台二者之间竞争回收以及合作回收两种博弈模型。通过比较发现,不同的线上回收策略受消费者异质性的影响。研究表明:只有当渠道偏好系数、价格偏好系数以及两条渠道的单位回收收益满足一定条件时,双方合作才能使供应链利润增加,否则一方盈利水平过高将会导致市场形成垄断,不利于两个平台的合作。运用数值算例的方法对结论进行了验证和延伸分析,在验证结论有效性的同时,以期为企业的回收决策提供理论帮助。; 关键词互联网+ 废旧手机回收消费者异质性 STACKELBERG博弈; Keywords Internet+ Recycling of used mobile phones Consumers heterogeneity Stackelberg game; 分类号 TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术] F272 [经济管理—企业管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于孪生卷积神经网络的手机型号识别方法被引量：6: 5; 作者韩红桂甄琪任柯燕伍小龙杜永萍乔俊飞; 机构北京工业大学信息学部; 出处《北京工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期112-119,共8页; 基金国家重点研发计划资助项目(2018YFC1900800-05) 国家自然科学基金资助项目(61890930-5).; 文摘针对废旧手机回收过程中型号难以精确识别的问题,提出一种基于孪生卷积神经网络的废旧手机型号识别方法.首先,利用基于最大类间差分的边缘检测算法解析手机图像的区域特征,构建手机型号识别数据库;其次,构造一种共享权值孪生卷积网络(siamese convolutional neural network,S-CNN)的手机识别模型,实现废旧手机图像特征的快速提取;最后,设计一种自适应学习率的识别模型参数更新策略,提高手机型号识别的精度.将其应用于不同场景下废旧手机的分拣,实验结果表明该方法具有较好的快速性和准确性.; 关键词孪生卷积神经网络相似性评估模型参数更新手机型号识别边缘检测废旧手机回收; Keywords siamese convolutional neural network similarity assessment parameter training method mobile model recognition; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	废旧手机回收行为影响因素的实证研究——基于在校大学生问卷调查	倪明杨雪蓓郭军华杨善林	《北京交通大学学报（社会科学版）》 CSSCI 北大核心	2015	17	在线阅读下载PDF 职称材料
2	“互联网+”废旧手机回收模式效率提升问题研究	李春发安静宙	《环境污染与防治》 CAS CSCD 北大核心	2018	10	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于模糊神经网络的废旧手机价值评估方法	韩红桂郐晓丹张璐乔俊飞	《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2019	8	在线阅读下载PDF 职称材料
4	“互联网+”回收供应链策略研究	陈化飞贾鑫	《计算机应用与软件》北大核心	2020	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于孪生卷积神经网络的手机型号识别方法	韩红桂甄琪任柯燕伍小龙杜永萍乔俊飞	《北京工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2021	6	在线阅读下载PDF 职称材料