信息化背景下地方本科高校经管类专业实验教学改革探讨

高校经管类专业实验教学是经济管理类专业人才培养的重要环节,是提高学生综合实践能力和创新创业能力的重要手段。在信息化和大数据迅速发展的时代背景下,地方本科高校经管类专业实验教学的改革与创新再次面临新的挑战,高校经管类专业实验教学在深度和广度上得到前所未有的大发展。本文在对当前地方本科高校经管类专业实验教学现状分析基础上,概括当前地方本科高校经管类专业实验教学存在的问题,针对当前信息化的背景,有针对性地提出地方本科高校经管类专业实验教学改革方案,以提升经管类专业实验教学水平。

大数据智能背景下突发事件态势感知研究综述与展望

态势感知是突发事件应对的重要环节,是有效开展应急处置和救援的基础和前提。文章首先对突发事件态势感知研究的相关工作展开综述与评价;随后对大数据智能技术在突发事件态势感知中的应用进行归纳和总结,并从大数据智能技术、应急管理工作机制和人才培养三个方面指出突发事件态势感知研究与应用中存在的问题和挑战。在此基础上,提出利用大数据智能技术和方法解决突发事件态势感知问题的设想和技术方案,以期提高突发事件态势感知的速度和精度。

中国西部地区交通基础设施对制造业集聚影响研究

使用2000-2016年中国西部地区的交通基础设施和产业发展的数据,实证分析交通基础设施对制造业集聚的影响,研究发现:交通基础设施与制造业集聚存在空间分布的一致性。不同类型和不同等级的交通基础设施对制造业集聚的促进程度存在显著差异,公路对制造业集聚的促进作用大于铁路,一级公路对制造业集聚的促进作用最大,低等级公路建设越多越不利于制造业集聚,高速公路和二级公路对制造业集聚的影响并不显著。交通基础设施对市场化程度越高地区的制造业集聚促进作用越显著。

基于灰色关联分析和MYCIN确定因子的直觉模糊软集决策方法

文章用直觉模糊软集来表述决策问题,从信息融合的视角,结合灰色关联分析和MYCIN确定因子,提出一种基于直觉模糊软集的决策方法,并在购房决策中进行实例应用,实例说明:基于直觉模糊软集决策方法原理简单、易实现,具有可行性。

首错误特征分析在程序故障行为分类中的应用

在细粒度基本块(FGBB)程序状态提取方法的基础上,从行为分类的角度探讨程序的"失效机理"与"基于首错误的行为特征"之间的关联.首先,建立与首错误特征相关的程序特征谱,基于故障的时空分布特征对故障、错误和失效行为提取特征;其次,根据谱系表达特征建立各个表达之间的相似性度量和分类方法;以SPEC 2006基准程序为研究对象,将服从真实场景时空分布的正交缺陷分类(ODC)故障注入程序中,获得真实的现场数据;最后,详细分析黄金运行、错误行为和失效行为各类内呈现的软件失效机理的效果.实验结果表明,基于黄金运行分类的程序错误行为的各异性较优.

深度学习与关联模式挖掘融合的查询扩展

本文提出一种深度学习与关联模式挖掘融合的查询扩展模型.该模型采用基于Copulas函数的支持度-置信度评价框架挖掘初检伪相关反馈文档集中扩展词,构建统计扩展词集,利用深度学习工具对初检文档集进行词向量语义学习训练得到词向量扩展词集,将统计扩展词集和词向量扩展词集融合得到最终扩展词.该模型不仅考虑来自统计分析与挖掘的扩展词与原查询间的关联信息,还考虑扩展词在文档中的上下文语义信息,扩展词质量得到较好地改善.在NTCIR-5 CLIR语料的实验结果表明,本文扩展模型能提高信息检索性能,其MAP和P@5平均增幅高于近年现有同类查询扩展方法.本文扩展模型可用于跨语言检索系统,以提高其性能.

融合Copulas理论和关联规则挖掘的查询扩展

将Copulas理论引入文本特征词关联模式挖掘,提出融合Copulas理论和关联规则挖掘的查询扩展算法.从初检文档集中提取前列n篇文档构建伪相关反馈文档集或用户相关反馈文档集,利用基于Copulas理论的支持度和置信度对相关反馈文档集挖掘含有原查询词项的特征词频繁项集和关联规则模式,从这些规则模式中提取扩展词,实现查询扩展.在NTCIR-5 CLIR中英文本语料上的实验表明,文中算法可有效遏制查询主题漂移和词不匹配问题,改善信息检索性能,提升扩展词质量,减少无效扩展词.

基于修正钻石模型的未来产业选择研究

未来产业代表未来科技和产业发展新方向,是推动社会可持续发展的产业。新发展格局下,后发地区可以选择发展未来产业推动产业发展,实现经济赶超。文章阐明了未来产业的内涵,分析其与战略性新兴产业的区别与联系,并对未来产业的兴起与演进进行了理论研究。在此基础上,预测了未来产业发展的九大门类,对产业选择的钻石模型进行修正,确定从政府、机遇、资源要素、发展基础等四个主要影响因素对未来产业进行选择。以广西为例,利用模糊综合评价法定量分析了广西未来产业发展的四个主要影响因素,选择人工智能、区块链与生命健康产业作为广西主攻的未来产业。最后,从做好产业规划、构建创新体系、发展产业生态及营造好的营商环境等四方面提出广西发展未来产业的建议。

THREECG及TTCG算法的全局收敛性证明

最近Andrei基于Perry共轭梯度及有限记忆拟牛顿算法,给出了两个三项共轭梯度算法THREECG及TTCG算法,并证明了所给算法对于凸函数具有全局收敛性。但是,对于非凸目标函数,其并未能建立THREECG及TTCG算法的全局收敛性。文章给出了THREECG及TTCG算法在Wolfe线搜索下的全局收敛性证明。

基于词嵌入与扩展词交集的查询扩展

【目的】针对信息检索中词不匹配问题,提出一种词嵌入与扩展词交集融合的查询扩展模型。【方法】对初检文档集进行词嵌入学习训练和关联规则挖掘,分别得到词嵌入候选扩展词集和挖掘候选扩展词集,将这两种候选扩展词集进行交集融合得到最终扩展词集,实现查询扩展。【结果】实验结果表明,所提扩展模型检索结果MAP和P@5高于基准检索,与近年同类查询扩展方法比较,其MAP和P@5平均增幅范围分别为0.96%~31.24%和1.07%~13.55%。【局限】只进行实验性研究,需要继续探讨在实际信息检索系统中的具体应用。【结论】所提模型能提高扩展词质量,改善检索性能,遏制查询主题漂移和词不匹配问题。

交通基础设施视角下西部地区制造业集聚的区位熵分析

本文使用2000~2014年西部地区面板数据,实证分析了交通基础设施对西部地区制造业集聚的影响。研究发现:西部地区交通基础设施与制造业集聚的区位熵存在空间分布的一致性,公路密度对西部地区制造业集聚具有显著为正的影响,知识溢出效应和劳动力成本的降低能显著促进西部地区制造业集聚,规模经济、资源禀赋对西部地区制造业集聚的影响并不显著。

基于SRCSAC评价框架挖掘的跨语言查询译后扩展

提出一种面向查询扩展的基于评价框架SRCSAC(support-relevancy-chi-square analysis-confidence)的加权关联规则挖掘算法,给出跨语言查询译后扩展模型和新的扩展词权值计算方法,并提出基于SRCSAC框架挖掘的跨语言查询译后扩展算法.该算法采用支持度-关联度框架和新的剪枝策略挖掘有效频繁项集,通过卡方分析-置信度框架从有效频繁项集中提取加权关联规则,根据扩展模型从关联规则中获取优质扩展词,实现跨语言译后扩展.实验结果表明:所提算法能有效遏制查询主题漂移和词不匹配问题;与基准检索比较,其前件扩展、后件扩展和混合扩展的MAP最低平均增幅分别为86.85%、86.04%和86.00%;与对比方法比较,其长查询检索的MAP最低平均增幅分别可达12.23%、9.06%和12.6%,都高于短查询检索的增幅;与后件扩展算法比较,前件扩展和混合扩展的MAP最高增幅可达5.5%;置信度有助于提升前件扩展和混合扩展算法的检索性能,关联度有利于后件扩展算法检索性能的提高,支持度和关联度对后件扩展算法的短查询检索更有效.

基于深度学习的物流需求预测模型研究

新一轮的科技革命和经济结构的不断优化对于区域物流需求的预测提出了更高的要求。本文以LSTM为研究对象,提出了基于深度学习的区域物流预测模型。从预测模型数据结构的角度,在时间序列和影响因子两个层面上,将深度学习预测模型与传统统计学方法,神经网络方法,基于优化寻参的支持向量回归机等方法进行综合对比评估。仿真结果表明,基于时间序列数据源的预测模型普遍优于影响因子数据源模型,而基于LSTM区域物流预测模型具有良好的预测性能,平均绝对百分误差4%左右,且稳定性好。

基于自适应模糊控制方法的四翼混沌系统有限时间同步

研究了一类带有未知外部摄动的四翼混沌主从系统的有限时间同步控制问题.首先,基于自适应模糊控制方法,对四翼混沌系统的不确定项进行了处理.其次,基于Lyapunov有限时间稳定性准则,设计了一种有限时间同步控制器,使得主系统与从系统能在有限时间内实现状态同步.最后,通过数值仿真,检验了该方法的有效性和鲁棒性.

一类具有扇形死区的分数阶神经网络系统的模糊自适应同步

本文研究了一类具有扇形死区的分数阶神经网络系统的同步问题,提出了一种自适应模糊控制方法。首先,采用模糊逻辑系统对不确定的非线性函数进行逼近,通过分数阶自适应定律来更新模糊系统的参数。其次,基于分数阶李雅普诺夫稳定性准则,设计了一种自适应模糊变结构控制器,该控制器可以保证系统状态同步误差收敛到原点的足够小的邻域。最后,通过数值仿真验证本文方法的有效性。