基于支持向量机的在线负面口碑处理专家识别方法

针对在线负面口碑处理特点,文章基于支持向量机理论提出了领域知识水平、情感状态和互动程度三种特征维度的专家用户识别方法以帮助企业处理在线负面口碑。应用向量空间模型计算用户领域知识水平,通过情感词典计算用户情感状态,并引入互动程度特征,以此构建支持向量机分类模型,实现专家识别。实验表明混合特征分类模型可以显著提高在线负面口碑处理专家识别的准确率和总体效果,验证了该方法的有效性。

BIM技术在杭平申线航道桐乡段护岸工程中的运用

以杭平申线航道桐乡段护岸工程为例,采用Revit建模和Fuzor仿真的方法对工程进行全过程施工模拟。按照构建模型、静态报告、动态模型、持续追踪的思路,从管理和技术等2个角度开展BIM技术在进度管理、质量管理、BIM模型和图纸审查、施工模拟等方面的应用,以达到提前发现设计问题、精确核算工程成本、辅助施工交底、优化施工方案、实时管控现场施工的目的,从而实现对工程进度、质量、安全的全面管理。

基于DPSO-LSTM的电力价格预测模型及技术研究

准确的电力价格预测对电力市场参与主体的利益最大化、电力资源的充分利用具有重要作用。但电力价格数据高频性、高波动性的特点为电力价格预测带来了极大挑战。为提高电力价格预测精度,文章针对电力价格预测任务中的输入特征结构选择问题,提出了基于离散型粒子群优化算法的长短时记忆神经网络预测模型,通过整合长短时记忆神经网络的输入特征结构优化过程提高预测模型能力。结合澳大利亚新南威尔士州2019年电力价格数据,将所提模型与传统长短时记忆神经网络、循环神经网络、多层感知机进行对比,结果表明该方法能够自适应地进行输入选择,较稳定地输出更高精度的预测结果。

端到端的账务智能处理研究

在企业管理的各细分领域,会计是十分重要的一环。如何进一步提高会计信息处理的智能化水平,实现会计工作由电算化向智能化的提升,是现代会计技术及方法研究领域的前沿课题。本文对此进行了探索性研究,建立了一种端到端的账务智能处理框架,以推动会计智能化发展,满足企业管理需要,提高企业管理能力与水平。