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基于Ornstein-Uhlenback类模型的最优分红
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作者 张娜 王秀莲 《天津师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2015年第4期1-4,共4页
首先,基于Ornstein-Uhlenback类模型获得了其边界期望折现分红总额满足的二阶微分方程;然后,根据初始资金的不同,求出相应分红总额满足的显示表示;最后,确定了最优分红情况下的分红边界.
关键词 ornstein-uhlenback类模型 期望折现分红 最优分红
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融合大语言模型和语义聚类的电信网络诈骗引流话术文本分析
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作者 石拓 曾昭龙 韩娜 《情报杂志》 北大核心 2025年第10期105-112,共8页
[研究目的]电信网络诈骗犯罪引流话术层出不穷,及时掌握引流话术新态势极为关键,能够为诈骗被害预警和精准阻断提供有力决策依据。[研究方法]通过融合运用大语言模型的思维链提示和基于SBERT的聚类方法,形成面向引流话术文本的分析框架... [研究目的]电信网络诈骗犯罪引流话术层出不穷,及时掌握引流话术新态势极为关键,能够为诈骗被害预警和精准阻断提供有力决策依据。[研究方法]通过融合运用大语言模型的思维链提示和基于SBERT的聚类方法,形成面向引流话术文本的分析框架,精准解析电信网络诈骗引流话术主题模式与语义策略。[研究结果/结论]实证研究表明跑分支付、虚假福利骗局、地推兼职等是当前涉诈黑灰产引流的核心主题,同时揭示出电信网络诈骗引流话术均是以高收益、低门槛为诱导方式,吸引被害人陷入骗局,为公安机关开展电信网络诈骗犯罪态势分析和前置预警防范工作提供有力支持。 展开更多
关键词 大语言模型 思维链 语义聚 引流话术 文本分析 电信网络诈骗
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类芦茎秆离散元模型建立与参数标定
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作者 叶大鹏 青家兴 +3 位作者 林志强 吴逸腾 赖鸿康 翁海勇 《农业机械学报》 北大核心 2025年第7期139-149,共11页
针对类芦缺少切割粉碎仿真模型,以类芦为研究对象,建立茎秆的离散元模型并完成具体参数测定与标定。首先,搭建测试平台,测定了类芦茎秆与钢的碰撞恢复系数、静摩擦因数与滚动摩擦因数等接触参数,建立了类芦茎秆模型并开展仿真堆积角试验... 针对类芦缺少切割粉碎仿真模型,以类芦为研究对象,建立茎秆的离散元模型并完成具体参数测定与标定。首先,搭建测试平台,测定了类芦茎秆与钢的碰撞恢复系数、静摩擦因数与滚动摩擦因数等接触参数,建立了类芦茎秆模型并开展仿真堆积角试验,根据Box-Behnken试验方案以及物理堆积角(23.47°),标定了茎秆间接触参数。其次,开展物理剪切与压缩试验,得到茎秆最大剪切力F_(d)=155.18 N,最大压缩破坏力F_(c)=844.36 N;为进一步建立柔性类芦茎秆模型,选取Hertz-Mindlin with Bonding为颗粒间粘结模型,通过Central Composite试验方案开展该模型的仿真剪切、压缩试验,以Fd与Fc为优化目标,完成粘结模型参数标定。得到类芦茎秆离散元模型参数:茎秆间的碰撞恢复系数、静摩擦因数和动摩擦因数分别为0.35、0.60和0.0049;粘结模型中单位面积法向和切向刚度分别为6.13×10^(10)N/m^(3)和3.96×10^(10)N/m^(3),法向应力和切向应力分别为3.5×10^(7) Pa和4.0×10^(7) Pa。开展仿真验证试验,物理与仿真试验结果最大偏差为4.81%,表明所建立的类芦茎秆离散元模型较为合理,研究结果可为类芦剪切粉碎装置的设计提供理论基础。 展开更多
关键词 芦茎秆 堆积角试验 剪切试验 压缩试验 离散元模型 参数标定
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基于情感增强非参数模型的社交媒体观点聚类
4
作者 刘勘 陈昱 何佳瑞 《中文信息学报》 北大核心 2025年第3期148-158,共11页
观点分析对于社交媒体这一关键的网络舆论阵地有着重要的现实意义。该文基于非参数模型的文本聚类技术,将社交媒体文本根据用户主张的观点汇总,直观呈现用户群体所持有的不同立场。针对社交媒体文本长度短、数量多、情感丰富等特点,该... 观点分析对于社交媒体这一关键的网络舆论阵地有着重要的现实意义。该文基于非参数模型的文本聚类技术,将社交媒体文本根据用户主张的观点汇总,直观呈现用户群体所持有的不同立场。针对社交媒体文本长度短、数量多、情感丰富等特点,该文提出使用情感分布增强(Sentiment Distribution Enhanced,SDE)方法改进现有基于狄利克雷过程混合模型的短文本流聚类算法,以高斯分布建模文本情感,并推导相应的坍缩吉布斯采样算法推断参数。该方法在捕获文本情感特征的同时,能够自动确定聚类簇数量并实现观点聚类。与现有先进方法在Tweets、Google News数据集上的对比实验显示,该文提出的方法在标准化互信息、准确度等指标上取得了超越现有模型的聚类表现,并且在主观性较强的数据集上具有更显著的优势。 展开更多
关键词 观点分析 短文本流聚 非参数模型 社交媒体
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基于职业胜任力的高职院校农学类专业大学生职业素质模型的构建
5
作者 蒋仁州 王毅 胡红宇 《数字农业与智能农机》 2025年第4期120-123,共4页
培养高技能人才是农学类专业学院人才培养的重要方向。基于职业能力理论,通过因子分析构建了由知识素质、心理素质、个人特质、综合能力4个维度组成的农学类专业高职大学生职业能力模型。该模型涉及个人品质、创新精神、敬业精神、心理... 培养高技能人才是农学类专业学院人才培养的重要方向。基于职业能力理论,通过因子分析构建了由知识素质、心理素质、个人特质、综合能力4个维度组成的农学类专业高职大学生职业能力模型。该模型涉及个人品质、创新精神、敬业精神、心理适应能力、政治素质、专业知识、管理能力、业务能力和岗位能力等9项能力因素。结合能力因素的能力特征得分情况,提出提高农学类专业高职大学生职业胜任力的建议,为湖南高职院校差异化、特色化发展涉农人才培养提供参考和借鉴。 展开更多
关键词 职业胜任力 农学专业 高职学生 职业素质模型 提升对策
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面向云边个性化模型解耦的聚类联邦学习方法 被引量:2
6
作者 杜甜 陈星延 +2 位作者 寇纲 赵宇 许长桥 《计算机学报》 北大核心 2025年第2期407-432,共26页
联邦学习是一种前沿的分布式学习范式,该技术允许多个边缘客户端协作训练全局模型,而无需客户端共享数据至中央服务器,有效缓解了深度模型训练的“数据孤岛”和数据隐私安全问题。生成式人工智能的发展推动了更大规模的模型和数据集应用... 联邦学习是一种前沿的分布式学习范式,该技术允许多个边缘客户端协作训练全局模型,而无需客户端共享数据至中央服务器,有效缓解了深度模型训练的“数据孤岛”和数据隐私安全问题。生成式人工智能的发展推动了更大规模的模型和数据集应用,加剧了联邦学习所面临的现实挑战,特别是由客户端本地数据高度异构导致的训练效率低和通信成本高等问题。本文提出了一种基于云边模型解耦的联邦学习创新框架,FedCPMD,该框架通过为客户端动态选择最优个性化层来应对数据异质性。动机实验表明,具有异构数据分布的客户端在选用不同神经网络层作为个性化层时,其性能存在明显差异。基于此,本文设计了一种逐层知识化表征方法,通过独立量化每一层神经网络对最终模型效果的影响,实现对个性化层的选择。FedCPMD还引入了一种基于知识表征的客户端聚类策略,通过将具有相同选层结果的客户端聚类到同一集群,来提升异构联邦学习的模型性能。本文在九个真实数据集上开展实验,结果表明与现有十余种先进方案相比,FedCPMD具有明显优势。针对CIFAR100、CINIC10、SVHN和Tiny ImageNet等复杂数据集,FedCPMD在LeNet5架构上的准确率平均提升2.450%(α=0.1),在VGG11架构上平均提升3.963%(α=0.1)。 展开更多
关键词 个性化联邦学习 模型解耦 云边系统 绿色通信
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基于MaxEnt模型预测瓜类细菌性果斑病在中国的潜在地理分布 被引量:3
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作者 张文瑶 陈雪荣 +2 位作者 谢洪芳 田艳丽 胡白石 《植物保护》 北大核心 2025年第1期102-110,122,共10页
瓜类细菌性果斑病(bacterial fruit blotch)是瓜类作物上重要的种传细菌性病害,病原菌为西瓜噬酸菌Acidovorax citrulli。我国是全球西甜瓜的主要生产区。近年来,瓜类细菌性果斑病的频繁发生已严重影响我国西甜瓜产业的健康发展。为明... 瓜类细菌性果斑病(bacterial fruit blotch)是瓜类作物上重要的种传细菌性病害,病原菌为西瓜噬酸菌Acidovorax citrulli。我国是全球西甜瓜的主要生产区。近年来,瓜类细菌性果斑病的频繁发生已严重影响我国西甜瓜产业的健康发展。为明确瓜类细菌性果斑病在我国的适生性,根据其在全球的最新分布数据,本研究利用MaxEnt模型结合ArcGIS软件预测了瓜类细菌性果斑病在我国的潜在地理分布。结果表明,MaxEnt模型的平均AUC(area under curve,AUC)值均大于0.9,预测结果的准确性较高。在历史气候条件下,瓜类细菌性果斑病适生区分布广泛,主要包括华中、华南和华东地区,以及部分华北、东北地区,占我国面积的47.36%。影响瓜类细菌性果斑病在我国潜在分布区域的主要气候因子包括最热月份最高温度、月平均昼夜温差、最干月份降水量和最干季平均温度。未来气候情景无论是低环境强迫还是高环境强迫,适生区面积均呈现增长的趋势,预示着随着气候的变化,瓜类细菌性果斑病在我国发生的风险不断增加,因此建议应加强检疫监测和防控,严防其扩散。 展开更多
关键词 细菌性果斑病 MaxEnt模型 气候变化 潜在地理分布
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基于高斯混合模型双向聚类重采样和随机森林构建DLBCL早期复发预测模型 被引量:1
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作者 王俊霞 张岩波 +9 位作者 余红梅 曹红艳 周洁 乔宇 张高源 于凯 王雪嫚 郭玉娇 赵志强 罗艳虹 《中国卫生统计》 北大核心 2025年第1期7-11,17,共6页
目的应用一种可以同时解决少数类和多数类类间和类内不平衡问题的类别不平衡处理方法,并将其与随机森林(random forest,RF)分类器结合实现对弥漫大B细胞淋巴瘤(diffuse large B-cell lymphoma,DLBCL)患者早期复发的预测,为DLBLC患者的... 目的应用一种可以同时解决少数类和多数类类间和类内不平衡问题的类别不平衡处理方法,并将其与随机森林(random forest,RF)分类器结合实现对弥漫大B细胞淋巴瘤(diffuse large B-cell lymphoma,DLBCL)患者早期复发的预测,为DLBLC患者的治疗提供参考。方法首先使用一种基于高斯混合模型双向聚类重采样的类别不平衡处理方法(Gaussian mixture model,GMM-GMM)处理数据,并与随机过采样(random over sampling,ROS)、合成少数类过采样技术(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)、Borderline-1 SMOTE、Borderline-2 SMOTE、GMM上采样、GMM下采样、SMOTE+RUS、SMOTE+GMM和GMM+RUS进行比较,然后以RF作为分类器验证10种类别不平衡方法的性能,之后为验证RF的性能,在处理后的数据集上使用logistic回归和决策树(decision tree,DT)作为对照,最后从区分度和校准度两方面对模型进行评价。结果在本文所有模型中,采用GMM-GMM的RF模型取得了相对最优的分类性能(accuracy=0.79,AUC=0.87,sensitivity=0.71,specificity=0.87,G-means=0.79,MSE=0.21)。结论GMM-GMM优于其他传统的重采样方法,结合RF用于DLBCL患者早期复发的预测取得了相对较好的分类结果,可以很好地实现对DLBCL患者早期复发的预测。 展开更多
关键词 别不平衡 高斯混合模型重采样 随机森林 复发预测 弥漫大B细胞淋巴瘤
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基于聚类椭球模型的机械系统不确定性分析方法 被引量:1
9
作者 马正琰 欧阳衡 +2 位作者 郝志杰 高硕 刘宝会 《工程设计学报》 北大核心 2025年第2期141-150,共10页
机械系统在服役过程中受到随机载荷、制造误差、安装误差等多源不确定性因素影响,导致系统响应常产生偏差,严重影响其运行稳定性与系统可靠性。在实际工程中,大规模、高质量采集复杂机械系统的数据非常困难,获取的数据样本量通常较小,... 机械系统在服役过程中受到随机载荷、制造误差、安装误差等多源不确定性因素影响,导致系统响应常产生偏差,严重影响其运行稳定性与系统可靠性。在实际工程中,大规模、高质量采集复杂机械系统的数据非常困难,获取的数据样本量通常较小,难以通过概率模型描述其不确定性。此外,当机械系统在某些特定条件下运行时,数据可能集中在某些区域,呈现一定的聚类特征,导致该条件下机械系统的不确定性分析与度量存在挑战。为此,提出了一种基于聚类椭球模型的机械系统不确定性分析方法,来准确度量具有聚类特征系统参数的不确定性,实现系统响应不确定性的快速评估。为了准确量化具有聚类特性的小样本数据,采用聚类椭球模型对其进行不确定性建模;根据参数区间信息,开展机械系统敏感性分析,确定了影响机械系统性能的主要参数;结合聚类椭球模型和序列二次规划算法获取机械系统响应的上、下边界,实现了系统参数不确定性传播;通过3个数值算例和1个雷达系统工程算例验证了所提方法的准确性和有效性。研究结果表明,在处理小样本条件下机械系统性能不确定性问题时,超椭球聚类方法具有较高的计算效率和精度。 展开更多
关键词 不确定性传播 椭球模型 功能度量法 敏感性分析
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基于改进高斯混合模型的光伏短时波动游程聚类 被引量:1
10
作者 彭文静 郑迪 +2 位作者 蔡慧 邵海明 王家福 《电子测量技术》 北大核心 2025年第7期126-134,共9页
针对大规模光伏发电短时波动性对电能准确计量的挑战,本文提出一种基于改进高斯混合模型的光伏短时波动信号游程聚类分析方法。首先,从游程理论出发分析了光伏输出的短时波动信号特征;其次,针对光伏短时波动信号分解得到游程过多、难以... 针对大规模光伏发电短时波动性对电能准确计量的挑战,本文提出一种基于改进高斯混合模型的光伏短时波动信号游程聚类分析方法。首先,从游程理论出发分析了光伏输出的短时波动信号特征;其次,针对光伏短时波动信号分解得到游程过多、难以提取典型波动特征的问题,采用基于改进高斯混合模型聚类方法对海量游程进行聚类;进一步提出了主客观融合的聚类结果评价方法。最后,对光伏电站现场录波数据的仿真结果表明,相较于其他方法,所提方法聚类结果评分在各方面有1.1%~61.4%的提升;在不同噪声及异常值水平下所提方法也可以维持较好的聚类效果,复合指标评分下降程度小于其他算法0.92%~18.24%。所提方法通过深度学习技术和贝叶斯信息准则实现了高斯混合模型的自适应聚类,提高了对含噪声和异常值数据的适应能力和稳定性,能够实现光伏电站时波动信号游程的合理聚类。 展开更多
关键词 光伏短时波动信号 游程分析 改进高斯混合模型 游程聚 贝叶斯信息准则
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变压器类装备电磁暂态模型构建技术综述 被引量:2
11
作者 杨鸣 黄琳榆 +6 位作者 孙金昊 司马文霞 赵小涵 汪可 冯谟可 邹滨阳 彭代晓 《高电压技术》 北大核心 2025年第1期1-20,I0001,共21页
变压器类装备种类繁多,广泛应用于电力系统中,是电力系统的核心装备。灵活多变的运行场景导致变压器需承受复杂的电磁暂态冲击,对变压器安全稳定运行造成极大挑战。构建变压器电磁暂态模型是准确分析变压器及系统电磁暂态物理过程和特... 变压器类装备种类繁多,广泛应用于电力系统中,是电力系统的核心装备。灵活多变的运行场景导致变压器需承受复杂的电磁暂态冲击,对变压器安全稳定运行造成极大挑战。构建变压器电磁暂态模型是准确分析变压器及系统电磁暂态物理过程和特性的关键,是变压器优化设计、暂态调控与安全运行的基石。该文将变压器电磁暂态模型按照适用频带分为低频模型、高频模型和宽频模型,首先从模型结构、参数辨识、应用范围、局限性等方面介绍了现有主流的变压器低频电路模型,重点阐述了铁芯非线性励磁支路的参数测量和表征方法,及其与分接开关模型的动态耦合方法;然后,介绍了现有变压器高频电路模型,包括黑盒模型和白盒模型,并对不同方法进行比较与总结;进而,介绍了同时具备铁芯非线性和频率依赖特性表征能力的宽频模型。最后,针对不同电磁暂态冲击场景提出模型应用建议,并对变压器电磁暂态模型构建技术的未来研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 变压器装备 电路模型 电磁暂态 铁芯非线性 频率依赖特性
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基于预训练语言模型的IPC与高相似CLC类目自动映射 被引量:1
12
作者 黄敏 魏嘉琴 李茂西 《中文信息学报》 北大核心 2025年第2期153-161,共9页
专利和图书期刊是产业界与学术界的科技创新信息来源,专利通常采用国际专利分类法(International Patent Classification,IPC)标识,而中文图书期刊则采用中国图书馆分类法(Chinese Library Classification,CLC),不同的分类标识体系给专... 专利和图书期刊是产业界与学术界的科技创新信息来源,专利通常采用国际专利分类法(International Patent Classification,IPC)标识,而中文图书期刊则采用中国图书馆分类法(Chinese Library Classification,CLC),不同的分类标识体系给专利、图书期刊信息整合共享和跨库检索浏览带来了挑战。针对IPC类目和高相似的CLC类目难以准确映射的问题,对于计算资源受限的场景,该文提出结合预训练语言模型BERT和文本蕴含模型ESIM的IPC与CLC类目自动映射方法;对于计算资源充足的场景,该文提出了基于大语言模型ChatGLM2-6B的IPC与CLC类目自动映射方法。在公开的IPC与CLC类目映射数据集和在其基础上构建的IPC类目与高相似的CLC类目映射数据集上的实验结果表明,该文所提出的两种方法均统计显著地优于对比的基线方法,包括当前最先进的Sia-BERT等基于深度神经网络的科技文献类目自动映射方法。消融实验和详细的映射实例分析进一步揭示了该文所提方法的有效性。 展开更多
关键词 国际专利分 中国图书馆分 预训练语言模型 大语言模型 目映射
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基于全盾壳模型的类矩形盾尾力学性能数值模拟研究 被引量:1
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作者 沈皓 潘汪洋 +2 位作者 石元奇 翟一欣 柳献 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第1期235-245,共11页
盾壳是保护盾构机内部人员设备安全的重要屏障,盾尾作为盾壳结构中用于管片拼装区域,无法加装大型隔板以及肋条等加固措施,是盾壳最薄弱的位置,且类矩形盾尾的受力性能与传统圆形盾尾存在明显差异。为真实地反映类矩形盾尾的受力性能,... 盾壳是保护盾构机内部人员设备安全的重要屏障,盾尾作为盾壳结构中用于管片拼装区域,无法加装大型隔板以及肋条等加固措施,是盾壳最薄弱的位置,且类矩形盾尾的受力性能与传统圆形盾尾存在明显差异。为真实地反映类矩形盾尾的受力性能,验证类矩形盾尾在各种施工荷载下的安全性并指导后续优化设计,使用abaqus有限元软件建立包括前壳体1、前壳体2、后壳体和盾尾四部分的全盾壳模型,并在模型中考虑了盾尾刷和盾尾油脂腔荷载的影响,就直线掘进工况下盾尾的受力性能进行模拟研究。研究结果表明:背景工程中的类矩形盾尾变形与应力最大位置均位于盾尾自由端拱顶处,其在18m埋深下的直线掘进工况下最大应力48.58MPa,最大水平变形5.88mm,最大竖向变形16.66mm,具有足够的刚度与强度储备,满足施工安全要求;全盾壳计算模型相较于仅考虑盾尾的计算模型的计算结果更接近于工程实测数据,可以认为全盾壳模型能更真实准确地反映盾尾的力学性能;盾尾油脂腔荷载显著影响盾尾变形和应力的计算结果,在盾尾力学性能研究中应考虑该荷载的影响,而盾尾刷由于刚度过小,对盾尾整体的受力性能没有明显影响;通过参数分析,明确了地层性质、埋深和盾尾厚度对盾尾受力性能的影响规律,而顶推力对盾尾受力性能影响较小。 展开更多
关键词 矩形盾尾 全盾壳模型 力学性能 数值模拟 参数分析
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基于纹理触发器和私有类的遥感场景分类模型水印算法
14
作者 陈玮彤 唐伟 +2 位作者 朱长青 刘纪平 王勇 《地理与地理信息科学》 北大核心 2025年第3期1-9,共9页
提出一种基于纹理触发器和私有类的遥感场景分类模型水印算法,以实现对遥感分类模型的版权保护。首先基于DCGAN和卷积神经网络构建纹理生成器,结合随机图形算法构建具有唯一性的纹理水印触发器,同时从训练集中随机选择样本嵌入触发器,... 提出一种基于纹理触发器和私有类的遥感场景分类模型水印算法,以实现对遥感分类模型的版权保护。首先基于DCGAN和卷积神经网络构建纹理生成器,结合随机图形算法构建具有唯一性的纹理水印触发器,同时从训练集中随机选择样本嵌入触发器,构建独立的水印数据集;在水印嵌入阶段,在模型输出层额外增加一个水印类,并使用训练集和水印数据集共同训练,训练完成后删除并保存输出层水印类的参数作为私有密钥,获得嵌入水印后的模型;在水印验证阶段,在待验证模型中添加私有水印类参数,并使用含触发器的样本进行预测,当预测准确率大于设定阈值则认为水印验证成功。实验结果表明:该算法构建的纹理水印触发器具有唯一性,算法对模型量化攻击、微调攻击和剪枝攻击均具有良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 版权保护 黑盒模型水印 水印触发器 水印 遥感场景分模型
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基于DEA-Malmquist指数模型的广东省医院类机构卫生资源配置效率研究
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作者 王文昱 梁振宁 +6 位作者 玉素扑江·图尔荪 邱恒 张远妮 姚奕婷 彭莎莎 宋彧垚 邹俐爱 《中国医院管理》 北大核心 2025年第9期63-68,88,共7页
目的探讨2018—2022年广东省22类医院类机构的卫生资源配置效率,分析其在资源利用方面的优势与不足,为优化医疗资源配置和政策制定提供科学依据。方法利用DEA-BCC模型和DEA-Malmquist指数模型以静态和动态视角对22类医院类机构的卫生资... 目的探讨2018—2022年广东省22类医院类机构的卫生资源配置效率,分析其在资源利用方面的优势与不足,为优化医疗资源配置和政策制定提供科学依据。方法利用DEA-BCC模型和DEA-Malmquist指数模型以静态和动态视角对22类医院类机构的卫生资源配置效率进行分析。结果2022年广东省22类医院类机构的整体资源配置效率偏低,平均为0.657。2018—2022年,22类医院类机构的全要素生产率变化指数均值为0.968,仅6类医院的全要素生产率变化指数大于1。结论广东省医院类机构的卫生资源配置效率仍存在一定的提升空间,需要政府部门通过宏观调控加强区域卫生资源配置规划,并推动医疗技术进步以提升服务效率。同时,应构建动态监测体系,加强政策引导和激励机制,确保医疗资源的科学配置与高效利用。 展开更多
关键词 医院机构 卫生资源配置效率 DEA-Malmquist指数模型
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基于EM算法与混合模型的动态聚类分析
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作者 金向阳 章惠民 +1 位作者 王语涵 林建华 《厦门大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期727-739,共13页
[目的]对2022年福建漳州烟草公司品牌销售数据开展动态聚类,以揭示数据深层结构,支撑市场策略优化.[方法]研究综合运用EM算法与高斯混合模型进行参数估计及动态聚类.依托统计软件实现算法流程,包括参数初始化、EM迭代优化及基于概率分... [目的]对2022年福建漳州烟草公司品牌销售数据开展动态聚类,以揭示数据深层结构,支撑市场策略优化.[方法]研究综合运用EM算法与高斯混合模型进行参数估计及动态聚类.依托统计软件实现算法流程,包括参数初始化、EM迭代优化及基于概率分布的聚类,严格遵循统计原则保障结果客观性.[结果]新算法有效估计概率模型参数,实现烟草品牌精准动态聚类.分析揭示了各品牌类别的差异化特征,为市场策略定制及产品组合优化提供依据.算法准确计算品牌在各类别中的概率分布,增强了决策的精准性.同时,算法具备灵活性与适应性,可随市场变化动态调整.[结论]本研究提出的基于混合高斯分布与EM算法的数据分析方法,为市场数据分析提供了新视角.该方法提高了数据分析的精度与效率,助力企业在复杂市场环境中制定科学策略,具有良好的应用价值与推广前景. 展开更多
关键词 概率模型 EM算法 混合分布 动态聚
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基于K-means聚类与LSTM模型的多能源耦合电力负荷预测 被引量:3
17
作者 葛亚明 仇晨光 +3 位作者 谢丽荣 李艺丰 李刚 赵玉林 《现代电力》 北大核心 2025年第2期369-376,共8页
伴随“碳达峰,碳中和”目标的提出,提升可再生能源利用率和保障能源系统灵活运用是当下电力市场发展的必然要求。与传统供能模式相比,综合能源系统考虑多能耦合协调发展,在电力市场化过程中,用能特性变化导致负荷波动规律性不明晰,影响... 伴随“碳达峰,碳中和”目标的提出,提升可再生能源利用率和保障能源系统灵活运用是当下电力市场发展的必然要求。与传统供能模式相比,综合能源系统考虑多能耦合协调发展,在电力市场化过程中,用能特性变化导致负荷波动规律性不明晰,影响因素的增多使负荷预测难度增大。首先分析多能耦合用能特性和影响因子间的相关性,其次对各主要因素开展K-means聚类分析,选择具有代表意义的典型日作为预测样本,采用LSTM模型预测考虑多能源间相互影响的电力负荷,建立电力负荷预测模型。最后以某综合能源园区为例进行算例分析,对比采用该方法前后预测数据的精确度,分别计算各项误差变化比例证明方法的可行性,为多能耦合的电力负荷预测提供理论基础。 展开更多
关键词 综合能源 K-MEANS聚 LSTM模型 负荷预测
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(1,1)-阶GARCH类模型的非负性、平稳性及记忆性研究
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作者 潘群星 杜修立 张兵 《统计与决策》 北大核心 2025年第9期66-71,共6页
文章运用Maclaurin级数把(1,1)-阶GARCH类模型展开成ARCH(∞)过程,利用其脉冲响应函数和Volterra级数来考察模型的非负性(模型设定)、协方差平稳性及记忆性问题,结果表明:IGARCH、EWMA模型都是一个短记忆而非永久记忆过程,FIGARCH模型... 文章运用Maclaurin级数把(1,1)-阶GARCH类模型展开成ARCH(∞)过程,利用其脉冲响应函数和Volterra级数来考察模型的非负性(模型设定)、协方差平稳性及记忆性问题,结果表明:IGARCH、EWMA模型都是一个短记忆而非永久记忆过程,FIGARCH模型的记忆性仍是公开的,这三种模型都无法实现平稳;平稳的LMGARCH模型是一个长记忆过程,平稳的HYGARCH模型是一个中记忆过程;以上模型的设定都存在非负性约束条件。 展开更多
关键词 (1 1)-阶GARCH模型 ARCH(∞)过程 脉冲响应函数 VOLTERRA级数
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初中物理教师新课程实施水平、类型与影响——基于多维多类模型建构的混合研究 被引量:1
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作者 于海波 彭佳 +1 位作者 冯利 王艳芳 《天津师范大学学报(基础教育版)》 北大核心 2025年第2期14-21,共8页
了解“新课标”颁布后初中物理教师的课程实施水平、类型、特征与影响,对于调控教师课程实施有效性,推动“新课标”落地具有重要意义。研究采用混合研究中的解释性序列设计,对课改实验区初中物理教师课程实施实然样态与影响因素进行调查... 了解“新课标”颁布后初中物理教师的课程实施水平、类型、特征与影响,对于调控教师课程实施有效性,推动“新课标”落地具有重要意义。研究采用混合研究中的解释性序列设计,对课改实验区初中物理教师课程实施实然样态与影响因素进行调查,发现:(1)教师整体课程实施水平较高,个人教学“观念-能力”是影响教师实施的关键因素;(2)教师群体可以划分为“低-实施低效型、中-顺势扮演型、高-实施高效型、高-迎难而上型”四类实施类型,不同类型教师的课程实施各维度呈现多重异质性,在性别与教龄之间的分布呈现峰谷交叠态势,在灵活选用多种教学方式方面呈现显著差异;(3)不同类型教师课程实施主观影响因素各具特点,分别呈现“注重学校课改环境、强调课程资源支持、提升实施自我效能、多元主体协同合作”四大特征。为推进“新课标”的有效落地,建议根据初中物理教师课程实施类型进行分类施策。 展开更多
关键词 新课标 初中物理教师 课程实施 多维多模型建构
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多模型集成学习对皮鞋鞋底的X射线荧光光谱分类研究
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作者 姜红 马星煜 陈越 《皮革科学与工程》 北大核心 2025年第6期69-73,共5页
建立了一种简单快速无损的皮鞋鞋底样本分类方法。利用X射线荧光光谱(XRF)对55个不同品牌的皮鞋鞋底样本进行检测,并选出Cl、Ca、Zn等7种检出率较高的元素作为分类指标,结合HDBSCAN聚类算法将样本分为四类,发现其成分特征与品牌定位(如... 建立了一种简单快速无损的皮鞋鞋底样本分类方法。利用X射线荧光光谱(XRF)对55个不同品牌的皮鞋鞋底样本进行检测,并选出Cl、Ca、Zn等7种检出率较高的元素作为分类指标,结合HDBSCAN聚类算法将样本分为四类,发现其成分特征与品牌定位(如运动、快时尚等)及生产批次显著相关。进一步采用多层感知机(MLP)、随机森林(RF)、梯度提升树(GBDT)、极端梯度提升树(XGBoost)、支持向量机(SVM)等五种模型进行分类验证,准确率分别为72.7%(MLP)、47.1%(RF)、64.7%(GBDT)、70.6%(XGBoost)、82.4%(SVM)。为提高分类准确率,构建Stacking集成模型,以SVM、XGBoost和MLP为基模型,逻辑回归为元模型,分类准确率提升至94.1%。结果表明,集成学习方法可有效提取XRF数据特征,显著提升皮鞋鞋底样本分类准确率。 展开更多
关键词 皮鞋鞋底 X射线荧光光谱 模型集成学习 HDBSCAN聚 Stacking模型
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