一种半监督机器学习的EM算法改进方法 被引量：3

1

作者 夏筱筠 张笑东 +3 位作者 王帅 罗金鸣 崔露露 赵智阳 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2020年第2期230-235,共6页

EM(Expectation Maximization)算法是含有隐变量(latent variable)的概率参数模型最大似然估计、极大后验概率估计最有效的算法,但很容易进入局部最优现象,对此提出基于半监督机器学习机制的EM算法.本文方法是在最大似然函数中加入惩罚... EM(Expectation Maximization)算法是含有隐变量(latent variable)的概率参数模型最大似然估计、极大后验概率估计最有效的算法,但很容易进入局部最优现象,对此提出基于半监督机器学习机制的EM算法.本文方法是在最大似然函数中加入惩罚最小二乘因子,同时引入非负约束作为先验信息,结合半监督机器学习方法,将EM算法改进转化为最小化求解问题,再采用最大似然方法求解EM模型,有效估计了混合矩阵和高斯混合模型参数,实现EM算法的改进.仿真结果表明,该方法能够很好地解决了EM算法容易局部最优化问题. 展开更多

关键词 半监督机器学习 EM算法 改进分析 局部最优

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基于半监督机器学习的滑坡易发性预测建模 被引量：21

2

作者 黄发明 潘李含 +3 位作者 姚池 周创兵 姜清辉 常志璐 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第9期1705-1713,共9页

为了克服滑坡编录样本不足、扩充滑坡样本较困难、主观随机选择的非滑坡样本准确性较低等缺点,以江西省南康区为例,拟用半监督卡方自交互侦测决策树(SSCHAID)和半监督反向传播神经网络(SSBPNN)进行滑坡易发性预测(LSP),在已知滑坡样本... 为了克服滑坡编录样本不足、扩充滑坡样本较困难、主观随机选择的非滑坡样本准确性较低等缺点,以江西省南康区为例,拟用半监督卡方自交互侦测决策树(SSCHAID)和半监督反向传播神经网络(SSBPNN)进行滑坡易发性预测(LSP),在已知滑坡样本和随机选取的非滑坡样本基础上,用全监督机器学习将初始LSP划分成不同级别;将高分辨率遥感影像和初始滑坡易发性图中的极高易发区叠加,筛选一定数量的潜在滑坡栅格单元扩充滑坡样本;从极低易发区选取非滑坡栅格单元组合成新的输出变量;将新的输出变量导入全监督机器学习,获得最终LSP并评价其精度.结果表明:半监督机器学习的LSP精度远高于全监督机器学习的LSP精度. 展开更多

关键词 滑坡易发性预测(LSP) 半监督机器学习 卡方自交互侦测决策树(CHAID) BP神经网络(BPNN) 地理信息系统(GIS)

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基于半监督机器学习法的光伏阵列故障诊断 被引量：24

3

作者 李光辉 段晨东 武珊 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第5期1908-1913,共6页

由于光伏组件的非线性输出特性,传统故障保护装置难以检测到所有故障,从而导致光伏阵列出现安全问题和火灾危险。针对传统故障保护装置存在的缺陷问题,提出一种基于半监督机器学习(semi-supervised machine learning,SSML)算法的光伏阵... 由于光伏组件的非线性输出特性,传统故障保护装置难以检测到所有故障,从而导致光伏阵列出现安全问题和火灾危险。针对传统故障保护装置存在的缺陷问题,提出一种基于半监督机器学习(semi-supervised machine learning,SSML)算法的光伏阵列故障诊断模型,模型利用参考光伏组件将光伏阵列电压与电流归一化,通过半监督机器学习算法分析光伏阵列工作点状态,进而检测故障和识别故障类型。该故障诊断模型仅需要少量容易测量的标签数据,且对环境变化有较强适应能力。最后,通过仿真和实验,验证该故障诊断模型的有效性。 展开更多

关键词 光伏阵列 故障检测 故障分类 半监督机器学习算法

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计及小波设计和半监督机器学习的非侵入式负载识别 被引量：9

4

作者 张致强 周步祥 +2 位作者 张冰 王鑫 罗燕萍 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2020年第5期143-150,共8页

在非侵入式负载识别技术的基础上,为进一步提高电器设备的识别效率,克服传统智能算法对开关事件分类准确度的缺陷,提出了一种半监督机器学习的识别方法,小波设计和普鲁克分析用于提取家庭常用电器的开、关暂态特征信息,利用小波的能量... 在非侵入式负载识别技术的基础上,为进一步提高电器设备的识别效率,克服传统智能算法对开关事件分类准确度的缺陷,提出了一种半监督机器学习的识别方法,小波设计和普鲁克分析用于提取家庭常用电器的开、关暂态特征信息,利用小波的能量系数作为特征值,采用最近邻算法和决策树算法2个分类器协同训练分类出负载样本,分类准确度的判断使用蒙特卡罗方法进行评估,通过对4种常用电器进行仿真实验,结果表明,相比监督机器学习的一对余算法77%的准确度,所提方法准确度达到了95.6%,运行测试时间由一对余(OAR)算法的10~12 ms降为6 ms,提高了对负荷特征相近电器的识别准确度和识别速度。 展开更多

关键词 蒙特卡罗方法 小波设计 非侵入式负荷识别 半监督机器学习 协同训练

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基于监督机器学习的车载协作通信中继选择 被引量：1

5

作者 胡诗婷 刘小兰 +1 位作者 张文倩 肖海林 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第S01期167-174,共8页

为提高车载协作通信链路的可靠性与连通性,提出了一种在下行非正交多址接入(NOMA)的中继网络中基于监督机器学习算法的中继选择方案,通过构建反向传播(BP)神经网络预测模型,对候选中继集的中断概率进行预测,以此来进行基于最小中断概率... 为提高车载协作通信链路的可靠性与连通性,提出了一种在下行非正交多址接入(NOMA)的中继网络中基于监督机器学习算法的中继选择方案,通过构建反向传播(BP)神经网络预测模型,对候选中继集的中断概率进行预测,以此来进行基于最小中断概率的中继选择,提高了下行链路的连通性。在Matlab中,利用样本数据进行网络训练后,得出的预测值与理论值的相关系数为0.99944,预测的平均相对误差为0.57%,表明该中继选择方案模型能够对多个中继进行中断概率的预测,从而实现基于最小中断概率的中继选择。数值仿真结果表明,基于监督机器学习的中继选择方案相较于基于增强学习的中继选择方案中断概率下降了60%,能明显提高中断性能。 展开更多

关键词 协作非正交多址接入 车载通信 监督机器学习 反向传播神经网络 中继选择

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基于动态离差平方和准则的无监督机器学习 被引量：10

6

作者 肖枝洪 于浩 王一超 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2018年第11期134-139,186,共7页

无监督机器学习算法中的经典K-means算法,是基于局部最优的原则将观测数据进行分类,其算法严重依赖初始种子的选取,导致聚类结果的不确定性。基于经典K-means算法的不足,提出一种基于动态离差平方和的无监督机器学习算法,使得各类内观... 无监督机器学习算法中的经典K-means算法,是基于局部最优的原则将观测数据进行分类,其算法严重依赖初始种子的选取,导致聚类结果的不确定性。基于经典K-means算法的不足,提出一种基于动态离差平方和的无监督机器学习算法,使得各类内观测值的离差平方和最小,以此为划分依据,不断调整,从而对K-means算法进行改进。 展开更多

关键词 无监督机器学习 K-MEANS算法 动态离差平方和

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基于无监督机器学习的胶州湾海底工程环境适宜性综合评价 被引量：2

7

作者 杜星 孙永福 +4 位作者 董杰 王青 宋玉鹏 苏志明 张莞君 《海洋与湖沼》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期972-980,共9页

海岸带工程地质环境的稳定性对于海洋工程的建设安全和沿海经济繁荣十分重要。在胶州湾海域已有地质、水文等数据的基础上,对胶州湾海底工程环境适宜性进行了分区。通过无监督机器学习的谱聚类算法,构建了胶州湾海底工程环境适宜性综合... 海岸带工程地质环境的稳定性对于海洋工程的建设安全和沿海经济繁荣十分重要。在胶州湾海域已有地质、水文等数据的基础上,对胶州湾海底工程环境适宜性进行了分区。通过无监督机器学习的谱聚类算法,构建了胶州湾海底工程环境适宜性综合评价模型。结果表明,胶州湾整体工程环境适宜性趋势为北高南低,从北向南依次可分为适宜性高、适宜性较高、适宜性较低和适宜性低四个区域。相关性分析表明,影响胶州湾海域海底工程适宜性的因素从高到低依次为冲淤分布、沉积物类型、坡度、第四系沉积物厚度、水深、海流流速、断裂分布。本研究可为胶州湾工程环境和地质灾害预防提供参考,有助于海洋工程环境稳定和经济安全保障。 展开更多

关键词 胶州湾 海底工程 环境适宜性 无监督机器学习 综合评价 谱聚类

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气候变化视频传播中的框架策略——基于无监督机器学习方法 被引量：2

8

作者 胡赛全 陈娅静 朱俊明 《中国软科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2023年第3期63-73,共11页

气候政策体系中的一个重要环节是加强面向公众的气候变化传播。在传播中使用并创新框架策略能达到影响公众认知与行为,提升传播效果的目的。但现有气候变化传播框架策略研究在媒介选择和方法运用上存在不足,难以支撑框架策略在形态丰富... 气候政策体系中的一个重要环节是加强面向公众的气候变化传播。在传播中使用并创新框架策略能达到影响公众认知与行为,提升传播效果的目的。但现有气候变化传播框架策略研究在媒介选择和方法运用上存在不足,难以支撑框架策略在形态丰富性和识别准确性上的创新。从视频媒介YouTube上提取234个气候变化纪录片的字幕构建了130万单词量的语料库,并基于无监督机器学习的主题模型网络分析法识别其中的框架策略。结果发现,气候变化视频传播语料中存在“环境威胁框架”“人类威胁框架”和“危机可控框架”3种策略。前两者分别强调气候变化对环境和人类生存的威胁;后者则强调气候变化所造成负面后果可通过科学、技术及多主体共同行动来有效控制。这是已有文献中未曾发现的复杂框架策略。研究发现对推进中国气候变化传播实践具有重要启示。 展开更多

关键词 气候变化传播 框架策略 主题模型网络分析 无监督机器学习 LDA主题模型

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无监督机器学习在游戏反欺诈领域的应用研究

9

作者 徐瑜 周游 +1 位作者 林璐 张聪 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2020年第9期32-36,共5页

随着在线游戏市场不断壮大,互联网游戏"薅羊毛"事件日渐增多,这对网络游戏资产平衡,特别是游戏发行商的利益,造成严重影响。文章提出一种基于无监督机器学习的游戏机器人检测方法,该方法专注于发现游戏机器人与人类玩家在行... 随着在线游戏市场不断壮大,互联网游戏"薅羊毛"事件日渐增多,这对网络游戏资产平衡,特别是游戏发行商的利益,造成严重影响。文章提出一种基于无监督机器学习的游戏机器人检测方法,该方法专注于发现游戏机器人与人类玩家在行为上的区别,引入word2vec思想对事件类型向量进行处理,通过聚类分析发现游戏机器人及新的欺诈模式。将无监督机器学习应用于在线游戏反欺诈引擎后,在线游戏机器人检测准确率提升约8%,极大地提高了检测的准确率。 展开更多

关键词 无监督机器学习 时间序列 游戏机器人 游戏反欺诈

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基于监督式机器学习的零件几何特征智能识别 被引量：4

10

作者 王玉源 徐杰 吉卫喜 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第22期225-230,共6页

针对在采用机器视觉的无夹具定位的壳体类零件几何参数检测过程中,需要先智能识别零件几何特征以规划检测路径的问题,提出一种基于监督式机器学习的几何特征智能识别方法。利用壳体零件待识别特征的中心位置关系构成特征矩阵,利用监督... 针对在采用机器视觉的无夹具定位的壳体类零件几何参数检测过程中,需要先智能识别零件几何特征以规划检测路径的问题,提出一种基于监督式机器学习的几何特征智能识别方法。利用壳体零件待识别特征的中心位置关系构成特征矩阵,利用监督式机器学习算法进行识别,提出一种基于特征唯一性的纠错方法对分类过程中产生的识别错误进行纠正。对于所涉研究实例,零件共有4个待识别孔,在5次监督式训练后智能识别准确度达100%。 展开更多

关键词 监督式机器学习 机器视觉 零件几何特征 决策树 支持向量机

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机器学习算法在农业机器视觉系统中的应用 被引量：11

11

作者 赵献立 王志明 《江苏农业科学》 2020年第12期226-231,共6页

主要通过介绍机器视觉技术在农业中的发展状况,然后阐述机器视觉系统的组成和工作原理,并基于当前机器视觉研究在农业中的应用,总结近几年使用农业机器视觉研究中用到的机器学习技术,包括有监督学习、无监督学习、人工神经网络,详细讨... 主要通过介绍机器视觉技术在农业中的发展状况,然后阐述机器视觉系统的组成和工作原理,并基于当前机器视觉研究在农业中的应用,总结近几年使用农业机器视觉研究中用到的机器学习技术,包括有监督学习、无监督学习、人工神经网络,详细讨论这些技术的原理、优劣以及在农业领域中的应用,最后讨论机器视觉技术面临的问题和挑战,以及未来应用场景与发展方向。 展开更多

关键词 农业 机器视觉 机器学习算法 监督机器学习 无监督机器学习 人工神经网络

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基于无监督可能模糊学习矢量量化的近红外光谱生菜品种鉴别研究 被引量：4

12

作者 武小红 蔡培强 +2 位作者 武斌 孙俊 嵇港 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期711-715,共5页

为解决模糊学习矢量量化（FLVQ）对噪声数据敏感问题,在无监督可能模糊聚类（UPFC）基础上提出一种无监督可能模糊学习矢量量化（UPFLVQ）算法。UPFLVQ用UPFC的隶属度和典型值来更新学习矢量量化网络的学习速率,计算类中心矢量。UPFLVQ... 为解决模糊学习矢量量化（FLVQ）对噪声数据敏感问题,在无监督可能模糊聚类（UPFC）基础上提出一种无监督可能模糊学习矢量量化（UPFLVQ）算法。UPFLVQ用UPFC的隶属度和典型值来更新学习矢量量化网络的学习速率,计算类中心矢量。UPFLVQ属于无监督机器学习算法,适用于无学习样本情况下的样本分类。研究了UPFLVQ用于近红外光谱生菜品种鉴别的可行性。采用FieldSpec@3型便携式光谱分析仪获取波长范围为350~2 500nm的三种生菜样本的短波近红外光谱和长波近红外光谱,然后采用主成分分析（PCA）进行近红外光谱的维数压缩,取前三个主成分,累计可信度达97.50%,将2151维的近红外光谱压缩为三维数据。再运行模糊C-均值聚类（FCM）至迭代终止,并以FCM的类中心作为UPFLVQ的初始聚类中心,最后运行UPFLVQ得到隶属度和典型值以实现近红外光谱的生菜品种鉴别。同时,运行UPFC进行近红外光谱的生菜品种鉴别。实验结果表明：UPFLVQ和近红外光谱技术相结合的模型具有检测速度快,鉴别准确率高,对生菜不造成损坏等优点,可实现不同品种生菜的鉴别。UPFLVQ是将UPFC和FLVQ相结合的聚类算法,利用UPFLVQ建立近红外光谱的生菜品种鉴别模型时无需学习样本,适用于线性可分的数据聚类,为快速和无损地鉴别生菜品种提供了一种新的方法。 展开更多

关键词 近红外光谱 生菜 品种鉴别 无监督机器学习

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急性胰腺炎机器学习模型的研究进展

13

作者 殷民月 朱锦舟 +3 位作者 刘璐 高静雯 林嘉希 许春芳 《临床肝胆病杂志》 CAS 北大核心 2023年第12期2978-2984,共7页

急性胰腺炎是一种需要早期干预的消化系统急症,当进展为中度重症或重症急性胰腺炎时,患者病死率显著升高。机器学习凭借强大的计算和学习能力,充分利用临床数据对急性胰腺炎进行早期预测,取得了显著成果。本文综述机器学习在预测急性胰... 急性胰腺炎是一种需要早期干预的消化系统急症,当进展为中度重症或重症急性胰腺炎时,患者病死率显著升高。机器学习凭借强大的计算和学习能力,充分利用临床数据对急性胰腺炎进行早期预测,取得了显著成果。本文综述机器学习在预测急性胰腺炎严重程度、并发症和死亡中的研究进展,为进一步通过人工智能协助急性胰腺炎临床诊疗提供理论依据和新思路。 展开更多

关键词 急性胰腺炎 人工智能 有监督机器学习 无监督机器学习

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脑功能连接模型在机器学习中分类鲁棒性研究——以静息态功能磁共振定位癫痫发作侧为例 被引量：4

14

作者 杨泽坤 葛曼玲 +4 位作者 付晓璇 陈盛华 张夫一 郭志彤 张志强 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期521-530,共10页

机器学习能促进静息态功能磁共振成像(rf MRI)在癫痫中应用,尽管Pearson相关性的传统功能连接(FC)模型作为成像算法有较多报道,但其分类鲁棒性却少有研究。提出特异于健康人的癫痫患者FC指数模型,与FC在有监督机器学习分类敏感性和稳定... 机器学习能促进静息态功能磁共振成像(rf MRI)在癫痫中应用,尽管Pearson相关性的传统功能连接(FC)模型作为成像算法有较多报道,但其分类鲁棒性却少有研究。提出特异于健康人的癫痫患者FC指数模型,与FC在有监督机器学习分类敏感性和稳定性上进行比较,以期为提取癫痫患者功能影像学标记提供新算法。搜集20名结构像标记为海马阳性的内侧颞叶癫痫患者(各10名纳入左侧、右侧2组)和142名来自连接组学且与患者相同年龄段健康人的rf MRI数据;以健康人群为参照,构建个体患者FC特异性指数模型,为每个脑区功能打分;通过ROC敏感性分析曲线和曲线下面积(AUC)提取指数模型,对发作侧敏感脑区获得功能影像标记;以其指数作为特征向量,分别输入至概率神经网络和支持向量机,对患者发作侧分类;10次随机交叉验证分析稳定性,再分别对敏感脑区之间和患者之间的特征向量做线性相关性分析,以探求影响稳定性的内在原因。最后,用FC代替指数模型做同上处理,并比较两种功能连接模型的分类稳定性。结果显示,以FC为特征向量的AUC为0.76,而特异性指数的特征向量AUC为0.84,指数模型的分类敏感性高于FC。另外,FC的分类精度在25%~100%之间强烈波动,方差高达25.99%,且特征向量平均相关系数为0.67,相关性较强;而指数模型则在75%~100%之间较小波动,方差低至7.10%,且特征向量平均相关系数为0.28,相关性较小。在机器学习癫痫定侧中,静息态功能连接特异性指数模型表现出较强的分类鲁棒性,远优于传统模型,特征向量相关性较大可能是影响后者稳定性的主要原因。 展开更多

关键词 功能连接特异性 Pearson相关性 静息态功能磁共振成像 有监督机器学习 癫痫发作侧定位

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机器学习算法可近似性的量化评估分析 被引量：1

15

作者 江树浩 鄢贵海 +2 位作者 李家军 卢文岩 李晓维 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2017年第6期1337-1347,共11页

近年来,以神经网络为代表的机器学习算法发展迅速并被广泛应用在图像识别、数据搜索乃至金融趋势分析等领域.而随着问题规模的扩大和数据维度的增长,算法能耗问题日益突出,由于机器学习算法自身拥有的近似特性,近似计算这种牺牲结果的... 近年来,以神经网络为代表的机器学习算法发展迅速并被广泛应用在图像识别、数据搜索乃至金融趋势分析等领域.而随着问题规模的扩大和数据维度的增长,算法能耗问题日益突出,由于机器学习算法自身拥有的近似特性,近似计算这种牺牲结果的少量精确度降低能耗的技术,被许多研究者用来解决学习算法的能耗问题.我们发现,目前的工作大多专注于利用特定算法的近似特性而忽视了不同算法近似特性的差别对能耗优化带来的影响,而为了分类任务使用近似计算时能够做出能耗最优的选择,了解算法"可近似性"上的差异对近似计算优化能耗至关重要.因此,选取了支持向量机(SVM)、随机森林(RF)和神经网络(NN)3类常用的监督型机器学习算法,评估了针对不同类型能耗时不同算法的可近似性,并建立了存储污染敏感度、访存污染敏感度和能耗差异度等指标来表征算法可近似性的差距,评估得到的结论将有助于机器学习算法在使用近似计算技术时达到最优化能耗的目的. 展开更多

关键词 监督机器学习算法 近似计算 可近似性 能耗优化

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提高农业多值数据集精度的机器学习分类技术

16

作者 杨治秋 王立梅 《农业工程技术》 2022年第21期12-13,共2页

现今,农业植物病害的原因很多是由于恶劣的天气原因造成的。植物在受感染时的生命周期,诸如环境、天气,单一与混合感染,以及遗传病等很多原因,影响农业植物病害的诊断。由于这些因素,诊断植物早期疾病是一项艰巨的任务。机器学习分类技... 现今,农业植物病害的原因很多是由于恶劣的天气原因造成的。植物在受感染时的生命周期,诸如环境、天气,单一与混合感染,以及遗传病等很多原因,影响农业植物病害的诊断。由于这些因素,诊断植物早期疾病是一项艰巨的任务。机器学习分类技术,如贝叶斯和神经网络技术进行了比较,开发了一种新技术来诊断植物早期疾病,增强了判断的准确性。 展开更多

关键词 机器学习 分类技术 神经网络 监督机器学习

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一种基于紧密度的半监督文本分类方法 被引量：11

17

作者 郑海清 林琛 牛军钰 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2007年第3期54-60,共7页

自动的文本分类已经成为一个重要的研究课题。在实际的应用情况下,很多训练语料都只有一个数目有限的正例集合,同时语料中的正例和未标注文档在数量上的分布通常也是不均衡的。因此这种文本分类任务有着不同于传统的文本分类任务的特点... 自动的文本分类已经成为一个重要的研究课题。在实际的应用情况下,很多训练语料都只有一个数目有限的正例集合,同时语料中的正例和未标注文档在数量上的分布通常也是不均衡的。因此这种文本分类任务有着不同于传统的文本分类任务的特点,传统的文本分类器如果直接应用到这类问题上,也难以取得令人满意的效果。因此,本文提出了一种基于紧密度衡量的方法来解决这一类问题。由于没有标注出来的负例文档,所以,本文先提取出一些可信的负例,然后再根据紧密度衡量对提取出的负例集合进行扩展,进而得到包含正负例的训练集合,从而提高分类器的性能。该方法不需要借助特别的外部知识库来对特征提取,因此能够比较好的应用到各个不同的分类环境中。在TREC’05(国际文本检索会议)的基因项目的文本分类任务语料上的实验表明,该算法在解决半监督文本分类问题中取得了优异的成绩。 展开更多

关键词 计算机应用 中文信息处理 文本分类 半监督机器学习 支持向量机 紧密度

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半监督拉普拉斯特征映射算法 被引量：4

18

作者 刘海红 周聪辉 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2012年第2期601-606,共6页

为了使流形学习方法具有半监督的特点,利用流形上某些已知低维信息的数据去学习推测出其它数据的低维信息,扩大流形学习算法的应用范围,把拉普拉斯特征映射算法(Laplacian Eigenmap,LE)与半监督的机器学习相结合,提出一种半监督的拉普... 为了使流形学习方法具有半监督的特点,利用流形上某些已知低维信息的数据去学习推测出其它数据的低维信息,扩大流形学习算法的应用范围,把拉普拉斯特征映射算法(Laplacian Eigenmap,LE)与半监督的机器学习相结合,提出一种半监督的拉普拉斯特征映射算法(semi-supervised Laplacian Eigenmap,SSLE),这种半监督的流形学习算法在分类识别等问题上,具有很好的效果。模拟实验和实际例子都表明了SSLE算法的有效性。 展开更多

关键词 拉普拉斯特征映射算法 半监督机器学习 流形学习 低维信息 模式识别

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高管海外经历与数字技术应用——基于中国上市公司的经验发现

19

作者 高洁 李智卓 赵宣凯 《中央财经大学学报》 北大核心 2025年第3期83-97,I0004-I0007,共19页

当前海外人才回国热潮对于国内企业数字技术应用有何影响?本文使用2008—2022年沪深A股上市公司数据实证检验了高管海外经历是否以及怎样影响企业数字技术应用。考虑了内生性问题的实证结果发现,高管海外经历显著促进了企业应用数字技... 当前海外人才回国热潮对于国内企业数字技术应用有何影响?本文使用2008—2022年沪深A股上市公司数据实证检验了高管海外经历是否以及怎样影响企业数字技术应用。考虑了内生性问题的实证结果发现,高管海外经历显著促进了企业应用数字技术。机制分析表明,高管海外经历在知识和技术溢出效应、战略决策能力提升效应、公司治理改善效应以及公司业务国际化效应的影响下对企业应用数字技术产生了积极影响。异质性分析发现,高管海外工作经历更能促进企业应用数字技术,并且在内外部薪酬差距较大的企业,以及所在地区市场化程度低、营商环境差的企业,高管海外经历的助推作用更强。相关发现从人力资本视角提供了企业数字技术应用动因的新证据,同时从公司治理视角为相关部门和企业推动数字技术应用提供了政策建议。 展开更多

关键词 企业高管 海外经历 数字技术应用 有监督的机器学习

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滑坡易发性预测建模的不确定性:不同“非滑坡样本”选择方式的影响 被引量：10

20

作者 黄发明 曾诗怡 +3 位作者 姚池 熊浩文 范宣梅 黄劲松 《工程科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期169-182,共14页

滑坡易发性预测建模中如何选择非滑坡是影响建模结果的重要不确定因素。为研究不同非滑坡选择方式的影响规律,拟用5种方式,即全区随机、坡度低于5°区域、滑坡缓冲300 m外区域、信息量(IV)法、半监督法来选择出与滑坡等比例的非滑... 滑坡易发性预测建模中如何选择非滑坡是影响建模结果的重要不确定因素。为研究不同非滑坡选择方式的影响规律,拟用5种方式,即全区随机、坡度低于5°区域、滑坡缓冲300 m外区域、信息量(IV)法、半监督法来选择出与滑坡等比例的非滑坡样本;进一步将各选择方式与随机森林(RF)耦合构建随机RF、低坡度RF、缓冲区RF、IV–RF及半监督RF等模型。以江西南康区为例,获取高程、岩性、公路密度等19种环境因子和233个滑坡编录,将滑坡编录划分为2598个滑坡栅格单元构建上述耦合模型的输入–输出数据集。再采用预测精度和易发性指数分布等指标分析其建模不确定性。进一步针对耦合模型预测的滑坡易发性指数分布不合理等问题,在半监督RF建模时采用滑坡与非滑坡比例为1∶2的样本集开展建模并与1∶1等比例样本集工况作对比。结果表明:1)低坡度RF、缓冲区RF、IV–RF和半监督RF等模型的预测精度均大幅优于随机RF模型,可见准确选择非滑坡样本对易发性建模至关重要;2)半监督RF模型选择非滑坡样本的建模性能最优,且半监督RF在滑坡∶非滑坡=1∶2比其在1∶1时预测的易发性指数分布规律更准确可信。后续研究中有必要更深入探索滑坡与非滑坡样本的比例问题。 展开更多

关键词 滑坡易发性预测 非滑坡样本选择 半监督机器学习 信息量 随机森林

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