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企业绿色创新投资的平滑机制研究——基于供应链集成的调节作用

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会计之友 2022年第2期 76-84页

作者：王佳梁锦锦燕山大学经济管理学院

新时代背景下,绿色创新是制造业企业转型升级、实现可持续发展的有力武器。以2012—2018年沪深A股制造业上市公司为研究对象,利用双重固定效应模型实证检验融资约束、未吸收冗余与企业绿色创新投资的关系,以及供应链集成在其中的调节作... 详细信息

新时代背景下,绿色创新是制造业企业转型升级、实现可持续发展的有力武器。以2012—2018年沪深A股制造业上市公司为研究对象,利用双重固定效应模型实证检验融资约束、未吸收冗余与企业绿色创新投资的关系,以及供应链集成在其中的调节作用。研究发现企业绿色创新投资存在外部融资约束,未吸收冗余能够在企业存在外部融资约束时发挥"缓冲器"作用平滑企业的绿色创新投资,供应链集成会减弱企业对利用未吸收冗余来平滑绿色创新投资的依赖性,对未吸收冗余和绿色创新投资的关系具有负向调节作用。将投资拓展至绿色创新领域,将供应链集成引入研究框架,对解决企业绿色创新投资规模和投资持续性问题、提高企业的绿色创新能力、促进绿色发展具有借鉴作用。

关键词：绿色创新投资融资约束未吸收冗余供应链集成

“课程思政”与新时代《高等数学》教育的融合路径

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食品研究与开发 2023年第3期44卷 I0017-I0018页

作者：梁锦锦西安石油大学理学院陕西西安710065 陕西师范大学教育学部陕西西安710072

互联网、云计算、大数据、人工智能等信息技术的发展和广泛应用,推动人类社会进入新时代信息化时代或称数字经济时代。新时代的基本生产资料是大数据,解读大数据和应用大数据是新时代的任务和机遇。新时代数学的作用呈现大统一发展,研... 详细信息

互联网、云计算、大数据、人工智能等信息技术的发展和广泛应用,推动人类社会进入新时代信息化时代或称数字经济时代。新时代的基本生产资料是大数据,解读大数据和应用大数据是新时代的任务和机遇。新时代数学的作用呈现大统一发展,研究内涵快速扩展、交叉融合,作用技术化和向数据科学演进的趋势.

关键词：课程思政大数据人工智能信息技术《高等数学》云计算交叉融合融合路径

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粒子群优化的隐空间光滑支持向量机算法

西安交通大学学报 2013年第12期47卷 38-42页

作者：梁锦锦吴德西安石油大学理学院西安710065 西安电子科技大学计算机学院西安710071

针对隐空间支持向量机求解约束凸二次规划存在训练时间长、计算复杂的问题,提出粒子群优化的隐空间光滑支持向量机算法(PSO-HSSSVM)。该算法通过隐函数将训练样本映射至隐空间,且对隐函数没有正定性限制;在隐空间中以熵函数近似松弛向... 详细信息

针对隐空间支持向量机求解约束凸二次规划存在训练时间长、计算复杂的问题,提出粒子群优化的隐空间光滑支持向量机算法(PSO-HSSSVM)。该算法通过隐函数将训练样本映射至隐空间,且对隐函数没有正定性限制;在隐空间中以熵函数近似松弛向量的加函数,导出光滑可微的无约束凸二次规划;引入共轭梯度法求解光滑模型,并采用粒子群优化算法选取最优参数。数值实验表明,PSO-HSSSVM算法可拓宽光滑支持向量机的核函数范围,而其训练精度和训练时间与光滑支持向量机的相当;PSO-HSSSVM算法可将隐空间支持向量机的训练精度提高2.14%,而其训练时间仅为隐空间支持向量机的9.5%。

关键词：隐空间支持向量机熵函数粒子群优化共轭梯度法

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聚类分片双支持向量域分类器

控制与决策 2015年第7期30卷 1298-1302页

作者：梁锦锦吴德西安石油大学理学院西安710065 西安电子科技大学计算机学院西安710071

针对支持向量域分类器对大规模样本集的训练时间长且占用内存大的问题,构造聚类分片双支持向量域分类器.以均值聚类剖分原始空间,并选取密度指标大的样本作为初始聚类中心;对子空间构造双支持向量域分类器,根据样本与正负类最小包围超... 详细信息

针对支持向量域分类器对大规模样本集的训练时间长且占用内存大的问题,构造聚类分片双支持向量域分类器.以均值聚类剖分原始空间,并选取密度指标大的样本作为初始聚类中心;对子空间构造双支持向量域分类器,根据样本与正负类最小包围超球的距离构造分段决策函数;定义样本的变尺度距离,以链接规则组合子空间的分类结果.数值实验表明,所提出算法的分类精度高且受参数变化的影响不大,分类时间短且随子空间数的增加而降低.

关键词：支持向量域分类分段识别聚类密度指标双支持向量域分类器变尺度距离

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信息技术视角下“高等数学”课程思政探究

中文科技期刊数据库（全文版）教育科学 2022年第4期 177-179页

作者：马娜娜梁锦锦西安财经大学统计学院陕西西安710100 西安石油大学理学院陕西西安710065

高等数学在培养学生数学核心素养中所起的作用举足轻重,利用信息技术来推进课程思政,将思想政治教育融入“高等数学”的课程教学成为信息化建设的发展趋势。文章在对信息技术融入课程教学和课程思政研究简述的基础上,探索信息技术视角... 详细信息

高等数学在培养学生数学核心素养中所起的作用举足轻重,利用信息技术来推进课程思政,将思想政治教育融入“高等数学”的课程教学成为信息化建设的发展趋势。文章在对信息技术融入课程教学和课程思政研究简述的基础上,探索信息技术视角下“高等数学”课程思政路径,课程教学中挖掘思政元素、探寻思政嵌入点、淬炼教学方法、强化实践教学,辅助手段采用计算机、网络教学平台、数学软件、数学实验等信息技术。这一研究为“高等数学”课程思政改革提供理论遵循和决策依据。

关键词：课程思政高等数学信息技术教学改革

基于非亚采样Contourlet和SWT的多光谱图像和全色图像的融合算法

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电子与信息学报 2009年第1期31卷 124-128页

作者：时海亮方敏梁锦锦西安电子科技大学计算机学院西安710071 郑州轻工业学院信息与计算科学系郑州450002 西安电子科技大学理学院西安710071

该文研究了多尺度几何分析工具非亚采样Contourlet变换(NSCT),提出一种新的全色图像和多光谱图像融合的方法。该方法首先对全色图像和进行过IHS变换的多光谱图像的亮度分量进行NSCT变换,对于二者的低频近似系数再进行平稳小波变换(SWT)... 详细信息

该文研究了多尺度几何分析工具非亚采样Contourlet变换(NSCT),提出一种新的全色图像和多光谱图像融合的方法。该方法首先对全色图像和进行过IHS变换的多光谱图像的亮度分量进行NSCT变换,对于二者的低频近似系数再进行平稳小波变换(SWT)并融合,进一步提高融合图像的空间信息量,对于高频细节系数,采用基于局部平均梯度的方法进行融合,经过逆NSCT得到融合图像。实验结果表明,该文提出的方法在保留多光谱图像的光谱信息的同时,增强了融合图像的空间细节表现能力,提高了信息量,并且优于传统的基于IHS变换、小波变换、双树复小波变换及Contourlet变换的融合方法,该方法是有效可行的。

关键词：图像融合全色图像多光谱图像非亚采样Contourlet 平稳小波变换

供应链集成调节下财务冗余对绿色创新投资的影响研究

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供应链集成调节下财务冗余对绿色创新投资的影响研究

作者：梁锦锦燕山大学

学位级别：硕士

经济的快速发展透支着生态红利,造成了巨大的资源环境逆差,如何实现可持续发展是我们共同面临的问题。绿色创新是创新驱动和绿色发展的统一体,是我国生态化转型升级的关键。制造业企业是我国实体经济的基础,作为自然资源的主要消耗者和... 详细信息

经济的快速发展透支着生态红利,造成了巨大的资源环境逆差,如何实现可持续发展是我们共同面临的问题。绿色创新是创新驱动和绿色发展的统一体,是我国生态化转型升级的关键。制造业企业是我国实体经济的基础,作为自然资源的主要消耗者和环境污染的主要制造者,其绿色创新水平还远远不够,主要表现为绿色创新的投资规模小、投资持续性不足。而企业的财务资源决定了绿色创新的投资规模和投资稳定性,是绿色创新成功的先决条件。在信息化、网络化市场环境下,企业间的竞争已慢慢发展成整个供应链链条上的竞争,制造业企业的投资决策和活动也会受到供应链上下游企业的影响。基于此,本文将以2012-2018年沪深A股制造业上市公司为样本,探究财务冗余对制造业企业绿色创新投资的平滑作用。首先,本文结合研究背景,通过对绿色创新投资相关国内外文献进行梳理和归类确定研究内容;其次,从外部性理论、信息不对称理论、资源基础理论和利益相关者理论出发,深入分析了制造业企业绿色创新投资存在融资约束,财务冗余对绿色创新投资持续性的作用机理,以及供应链集成对财务冗余和绿色创新投资关系的调节作用;再次,进行实证研究设计,利用双重固定效应模型进行实证检验,结果表明:(1)企业绿色创新投资更多地依靠内部现金流量,受到外部融资约束;(2)财务冗余能够在企业面临融资约束时发挥缓冲器的作用来平滑绿色创新投资;(3)供应链集成会减弱企业对利用财务冗余资源来平滑绿色创新投资的依赖性,对财务冗余和绿色创新投资之间的关系具有显著的负向调节作用。最后,根据实证分析结果,对企业如何缓解绿色创新投资面临的融资约束、保持绿色创新投资的持续性提供合理建议。

关键词：绿色创新投资财务冗余供应链集成融资约束

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空间支持向量域分类器

西安电子科技大学学报 2008年第6期35卷 1080-1083,1088页

作者：梁锦锦刘三阳吴德西安电子科技大学理学院陕西西安710071 西安电子科技大学计算机学院陕西西安710071

构造了一种空间支持向量域分类器(SSVDC).在训练阶段分别对正负两类样本进行支持向量域描述,根据描述边界将数据空间划分为互不相交区域,并设定相应的分类准则.在测试阶段,分别计算待识别样本与两个最小包围超球球心的距离,根据其与超... 详细信息

构造了一种空间支持向量域分类器(SSVDC).在训练阶段分别对正负两类样本进行支持向量域描述,根据描述边界将数据空间划分为互不相交区域,并设定相应的分类准则.在测试阶段,分别计算待识别样本与两个最小包围超球球心的距离,根据其与超球半径的大小关系确定待识别样本所处区域,并采取相应分类准则完成分类.UCI数据集上的多个数值实验表明,与支持向量机(SVM),支持向量域分类器(SVDC)相比,SSVDC具有好的鲁棒性,训练时间可缩短为SVM的20.6%,分类精度比SVDC提高45.9%.

关键词：空间支持向量域分类器支持向量域描述描述边界区域鲁棒性模式识别

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一种约减支持向量域描述算法RSVDD

西安电子科技大学学报 2008年第5期35卷 927-931页

作者：梁锦锦刘三阳吴德西安电子科技大学理学院陕西西安710071 西安电子科技大学计算机学院陕西西安710071

为加快支持向量域描述(SVDD)的训练速度,提出基于约减集的约简支持向量域描述算法RSVDD.由于描述边界仅由支持向量决定,且支持向量多分布在描述边缘附近,该算法采用每个样本到中心的距离作为支持向量的一种可能性度量,选取距离较大的部... 详细信息

为加快支持向量域描述(SVDD)的训练速度,提出基于约减集的约简支持向量域描述算法RSVDD.由于描述边界仅由支持向量决定,且支持向量多分布在描述边缘附近,该算法采用每个样本到中心的距离作为支持向量的一种可能性度量,选取距离较大的部分样本作为约减集参与SVDD训练.人造数据和基准集数据上的仿真实验表明了RSVDD的有效性和优越性,保证了目标类和奇异值类的分类精度,缩减了训练规模和训练时间.

关键词：支持向量域描述约减集中心距离支持向量