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基于机器学习方法的农业转移人口市民化水平影响因素研究

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中国农村经济 2024年第5期 128-150页

作者：齐秀琳汪心如郑州大学商学院

本文基于2017年中国流动人口动态监测调查数据,系统地运用多元线性回归、惩罚回归、集成学习和深度学习等多种机器学习方法,考察了农业转移人口市民化水平的影响因素。研究结果表明:集成学习方法在预测农业转移人口市民化水平方面明显... 详细信息

本文基于2017年中国流动人口动态监测调查数据,系统地运用多元线性回归、惩罚回归、集成学习和深度学习等多种机器学习方法,考察了农业转移人口市民化水平的影响因素。研究结果表明:集成学习方法在预测农业转移人口市民化水平方面明显优于多元线性回归模型,其中梯度提升回归树模型的预测效果最佳;在所有特征变量中,个体的受教育程度、性别、家庭规模、年龄和流动城市数量是影响农业转移人口市民化水平的最主要因素。此外,本文通过累积局部效应图展示了不同影响因素对农业转移人口市民化水平的具体预测模式,并发现年龄和流动城市数量对农业转移人口市民化水平有着明显的非线性影响。这些研究结论对政府进一步推进农业转移人口市民化具有重要参考价值。

关键词：农业转移人口市民化机器学习

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等效时间采样高速信号处理与数据可视化

等效时间采样高速信号处理与数据可视化

作者：冯心如中北大学

学位级别：硕士

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异质性融资方式对企业创新投入的影响研究

异质性融资方式对企业创新投入的影响研究

作者：马心如中国财政科学研究院

学位级别：硕士

面对当前多元且波动的经济形势,十九届五中全会明确提出中国正处于从高速增长模式向追求高质量发展的历史转折点,经济增长模式正处在从依赖传统要素推动向以创新为引领的过渡期。创新被明确视为引领经济迈向高品质发展的关键引擎,而企... 详细信息

面对当前多元且波动的经济形势,十九届五中全会明确提出中国正处于从高速增长模式向追求高质量发展的历史转折点,经济增长模式正处在从依赖传统要素推动向以创新为引领的过渡期。创新被明确视为引领经济迈向高品质发展的关键引擎,而企业多样化的创新举措在很大部分上需要金融资源的有力支撑。步入追求经济质量提升的新时代,尤其是在全球态势发生深刻调整的宏大场景下,确保金融资源能无障碍地滋养创新事业,并提升金融体制对实体经济的助力效能,对于建立一个供需两侧更高水平、更富动态适应性的良性循环体系起着至关重要的作用。本文采用规范研究法和实证研究法,通过梳理不同融资方式与企业创新相关的文献,从优序融资理论、信息不对称理论,委托代理理论和企业创新理论出发,以2007-2022年A股上市企业为研究样本,异质性融资方式即(内源融资、债权融资、股权融资)对于企业创新投入的影响效果,并基于融资约束、投资挤占、信号传递、风险传导构建起一套分析异质性融资决策影响企业创新投入的传导机制,以便从整体上理解和探究企业融资方式影响创新投入的经济学逻辑。研究得出以下结论:第一,企业的内源融资能够通过缓解融资约束、减少投资挤占、传递积极信号以及抑制风险传导来提高创新投入水平。企业的股权融资主要通过缓解融资约束、传递积极信号来提高创新投入水平,减少投资挤占以及抑制风险传导的效果并不明显。而企业的债权融资主要通过提高融资约束、增加投资挤占、传递风险信号以及促进风险传导来抑制企业创新投入。第二,对债权融资影响企业创新的研究结果显示,企业的债权融资对创新投入表现出显著的抑制效应,债务融资主要通过提高财务风险进而抑制企业创新的效果。同时,区分债务类型发现,相比短期借款,长期借款对于企业创新活动具有显著抑制作用;而与其他债权融资类型不同,商业信用表现出对创新投入的促进作用。第三,实证研究发现,非国有企业以及处于高度竞争行业的公司,其内源融资和股权融资对于提高创新投入水平的作用较为明显;而不论在哪种情景下,债权融资通常表现出对创新投入水平的抑制效应。这也就是说,民营企业在内源融资和股权融资较为易得时,创新活动较为活跃;而相对垄断行业而言,充分竞争的行业能够更有效的将股权融资和内源融资投向创新活动。最后,根据上述研究所得出的结论,本文从政府层面如何更好地支持企业创新活动方面提出了相应的对策建议:第一,发挥资本市场作用,拓宽企业融资渠道;第二,创新债务融资工具,助力企业创新发展;第三,营造公平竞争环境,激发企业创新活力。

关键词：融资方式创新投入企业创新

基于深度学习的膜材料MOFs的性质预测研究

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基于深度学习的膜材料MOFs的性质预测研究

作者：魏心如北京化工大学

学位级别：硕士

膜材料MOFs因其独特的多孔结构和高度可调性备受关注,在气体分离、储能、催化等领域得到了广泛应用。对MOFs的性质预测有助于深入理解结构性能关系,为MOFs的合理设计与优化提供指导。然而,传统的MOFs性质计算方法依赖于实验数据、理论... 详细信息

膜材料MOFs因其独特的多孔结构和高度可调性备受关注,在气体分离、储能、催化等领域得到了广泛应用。对MOFs的性质预测有助于深入理解结构性能关系,为MOFs的合理设计与优化提供指导。然而,传统的MOFs性质计算方法依赖于实验数据、理论计算或计算模型,需要昂贵的实验工作且过程复杂耗时。深度学习方法通过端到端的学习过程,使计算机从原始数据中自动学习特征表示,减轻了繁琐的特征工程工作,大幅提高了预测准确性和效率。这对材料的设计、合成和筛选具有重要意义,可加速材料研究与开发的进程。因此,本文针对MOFs分子数据及其性质,分别提出了基于图神经网络和三维卷积神经网络的两种深度学习方法。同时,采用了注意力机制以增强模型对上下文信息的整合能力,从而提升了预测性能。本文的主要研究内容包括以下三点:(1)制定分子图生成规则,并改进图神经网络来实现对膜材料分子的性质预测。利用MOFs分子中原子和化学键的天然关系,将分子数据扩展到非欧几里得空间,构建以原子为节点、化学键为边的分子图,并设定节点特征为原子序数和三维空间坐标。使用两层图卷积来聚合邻居原子的特征,以捕捉分子的拓扑关系。同时添加八头自注意力机制增强模型对分子空间结构特征的敏感性。(2)制定分子三维矩阵生成规则,并改进三维卷积神经网络以实现对膜材料分子性质的准确预测。根据MOFs分子中原子的位置关系和空间坐标,构建分子三维矩阵,规定原子存在的位置的值为原子序数,而不存在的位置则被赋值为零,并对矩阵进行了标准化处理。本文通过堆叠多个三维卷积层提取分子矩阵特征,采用ELU激活函数以加速模型的收敛速度,引入残差机制来防止梯度消失的问题。最重要的是,本文在该模型中添加了通道和空间注意力层,以帮助模型更好地捕捉诸如表面积和孔结构等重要的结构特征。(3)设计拓扑结构分类和数值性质回归两组实验,以完成MOFs分子的性质预测,并对所提出模型的性能进行评估。每组实验均采用四个网络模型进行预测,并进行了对比分析。这些模型包括未改进的GCN模型、引入自注意力机制的改进GCN模型、未改进的3DCNN模型以及引入通道和空间注意力机制的改进3DCNN模型。实验结果表明,改进后的3DCNN模型在两组实验中均表现出更高的预测准确率和更强的模型稳定性。这一结果归因于三维矩阵和三维卷积在捕捉分子空间结构特征方面的优势。

关键词：分子表示 MOFs性质预测图神经网络注意力机制 3DCNN

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航空维修企业选址-库存问题研究

航空维修企业选址-库存问题研究

作者：吴心如中国民用航空飞行学院

学位级别：硕士

我国民航业快速扩张的同时,航空维修行业也呈现出磅礴发展的态势。在此背景下,第三方航空维修企业(以下简称“MRO企业”)作为提供维修保障的主力军之一,既迎来巨大的发展机遇也面临市场竞争激烈、维修效率低等挑战。MRO企业在全国范围... 详细信息

我国民航业快速扩张的同时,航空维修行业也呈现出磅礴发展的态势。在此背景下,第三方航空维修企业(以下简称“MRO企业”)作为提供维修保障的主力军之一,既迎来巨大的发展机遇也面临市场竞争激烈、维修效率低等挑战。MRO企业在全国范围内建设的维修站是连接航空产业链上下游的关键节点,其选址和库存问题影响着航空公司飞机的正常运行和MRO企业的服务质量,是关乎MRO企业和民航业长期发展的重要决策。结合航空维修的特点,合理布局维修站并进行有效的库存管理是提升企业竞争力的关键。选址问题和库存问题是紧密联系的,分开研究可能不会取得整体最优,因此对MRO企业维修站的选址决策和库存决策进行联合研究。主要研究内容如下:(1)通过分析MRO企业维修站选址的影响因素,建立了具有4个一级指标和14个二级指标的评价指标体系,采用基于熵值CRITIC合成赋权的TOPSIS评价方法对国内2020-2022年三年平均旅客吞吐量排名前50的机场进行综合评价,并根据评价得分将其分为A,B,C,D四个等级。(2)考虑故障件维修等待时间和备件库存服务水平的约束,以包括建站成本、运输成本和库存成本的总成本最小化为目标建立维修站的选址-库存模型,设计了粒子群算法进行求解,在算例分析中将(1)中A,B级机场作为建站备选地,得出相对优的维修站的选址方案和备件库存方案。(3)引入横向转运,维修站之间备件库存不完全共享,综合考虑建站成本、运输成本、转运成本和库存成本。并建立相应的选址-库存模型,同样采用粒子群算法进行求解,得出相对优的决策方案。本文深化了维修领域内选址与库存管理的理论探讨,能够为MRO企业进行选址-库存决策提供有益思路。

关键词：航空维修 MRO企业选址-库存问题粒子群算法

挤压膨化处理对小米的影响以及在复合小米速食粥中的应用

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挤压膨化处理对小米的影响以及在复合小米速食粥中的应用

作者：蔡心如河北经贸大学

学位级别：硕士

小米因营养丰富而备受消费者青睐,但与大米和面粉相比,其口感粗糙,并且因缺乏面筋成分而不适宜加工成面制品。然而,小米却是加工速食粥的优良原料,随着生活节奏的加快,人们对速食产品的需求越来越大。本文以小米为主要原料,利用挤压膨... 详细信息

小米因营养丰富而备受消费者青睐,但与大米和面粉相比,其口感粗糙,并且因缺乏面筋成分而不适宜加工成面制品。然而,小米却是加工速食粥的优良原料,随着生活节奏的加快,人们对速食产品的需求越来越大。本文以小米为主要原料,利用挤压膨化技术加工成膨化小米粉,通过电子鼻技术和顶空固相微萃取结合气质联用技术对小米挥发性成分进行分析,并结合营养指标和理化性质,筛选出适合制作速食粥的小米品种。然后以南瓜粉、藜麦纤维粉、燕麦纤维粉、大豆纤维粉为辅料,以感官评分为指标,通过响应面试验得到速食粥的原料配方;通过对喂料水分、喂料频率、螺杆转速、挤压温度的研究,得到最佳挤压膨化工艺条件;筛选出复合小米速食粥的最佳碎磨粒度和最优冲调条件;研究不同包装储藏对过氧化值、丙二醛、菌落总数和感官品质的影响。通过挤压膨化处理,改善复合小米速食粥的品质,开发一种风味独特、营养价值高的复合小米速食粥。试验主要结论如下:(1)通过电子鼻雷达图发现,四种小米品种除冀谷18号以外,其他3种小米经挤压膨化后香气物质响应值均比未经过挤压膨化处理高;经电子鼻PCA主成分分析发现冀创1号小米膨化前后挥发性物质差异最明显。再通过优化的气相色谱-质谱萃取条件测定四种不同品种小米挥发性物质含量,发现冀创1号小米品种膨化后香气物质含量丰富。(2)通过非挥发性成分及理化性质的研究,总结挤压膨化处理对小米粉理化性质变化规律。冀创1号小米品种蛋白质和粗脂肪含量较高、游离糖和总糖含量相对较低、游离脂肪酸和总脂肪酸含量适中,且易熟化、持水力及回升特性适中,色差变化小且香气物质浓郁等优点。因此,选择冀创1号小米品种进行后续复合小米速食粥的制作。(3)以综合感官评价为响应值通过单因素实验与响应面实验确定南瓜粉、藜麦纤维粉、燕麦纤维粉、大豆纤维粉最优配方为:南瓜粉添加量为4.63%、藜麦纤维粉添加量为2.03%、燕麦纤维粉添加量为3.51%、大豆纤维粉添加量为3.08%,在此条件下产品的感官评分高达92.98分。并做了三次验证性实验结果显示食品的综合得分为93.8±0.05分,验证值与预测值的误差在允许范围(5%)内,进一步验证了响应面优化得到的最佳配方和模型的可靠性。在工艺条件优化实验中:随着喂料水分、螺杆转速、喂料频率增加,挤压产品的糊化度和吸水性指数先增加后减小,而水溶性指数和表观密度呈现先减小后增加的趋势;随着挤压温度的升高,挤压产品的糊化度和吸水性指数呈现先增加后减小的变化趋势,水溶性指数先减小后增加,而表观密度则呈下降趋势;正交试验结果表明,最佳工艺条件为:喂料水分16%,螺杆转速18 Hz,挤压温度130℃,喂料频率16 Hz。确定80～100目作为复合小米速食粥的最佳粒度。(4)以润湿性、分散性、综合感官为指标研究最佳的冲调温度和冲调粥水比例。使用85℃水温进行冲调可以获得较好的润湿效果,此温度下分散时间最短,综合感官评价得分最高。在粥水比例为1:8的情况下,粥的口感最佳,冲调效果最好。复合小米速食粥采用两种包装材料((1)塑料袋;(2)塑料袋+抗氧化剂(100型);(3)铝箔袋;(4)铝箔袋+抗氧化剂(100型))进行包装,每种包装分为加入抗氧化剂和不加两类。加入抗氧化剂并采用铝箔袋包装的复合小米速食粥在储藏期间过氧化值和丙二醛随时间延长含量较低、微生物菌落总数增长速率较慢,有助于延长保质期和维持产品品质。研究表明为延长小米速食粥的货架期,可以添加抗氧化剂。复合小米速食粥的研究为小米的深加工提供了理论依据和技术支撑,为挤压膨化食品生产企业生产高附加值产品提供了思路。

关键词：挤压膨化复合小米速食粥配方工艺冲调贮藏特性

基于用户与产品多属性挖掘的去流行度偏差推荐研究

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基于用户与产品多属性挖掘的去流行度偏差推荐研究

作者：朱心如哈尔滨商业大学

学位级别：硕士

推荐系统广泛应用于电商平台等领域,通过用户-产品交互数据为用户提供个性化的推荐服务。但近年来研究发现,推荐系统中普遍存在流行度偏差现象,即优先推荐热门产品而非符合用户偏好的产品,给电商平台的发展带来了阻碍。针对推荐系统中... 详细信息

推荐系统广泛应用于电商平台等领域,通过用户-产品交互数据为用户提供个性化的推荐服务。但近年来研究发现,推荐系统中普遍存在流行度偏差现象,即优先推荐热门产品而非符合用户偏好的产品,给电商平台的发展带来了阻碍。针对推荐系统中流行度偏差问题,对推荐服务相关理论和流行度偏差去偏方法进行了深入研究,提出结合多属性挖掘的去偏模型,用平均流行度和推荐准确率等衡量指标对去偏模型全面评估,在缓解流行度偏差和提高推荐效用上均取得了显著效果。具体研究包括以下几个方面:首先,构建推荐系统流行度偏差三元界定框架,从流行度偏差的形成原因、造成影响和偏差度量三方面对流行度偏差进行界定。从多角度分析流行度偏差产生的原因,为去偏工作提供思路支持;明确流行度偏差造成的影响,为去偏工作提供可靠有利的现实意义;用衡量指标科学定量分析流行度偏差的强度,有助于评估去偏工作的实现效果。其次,针对适合处理小规模数据的贝叶斯个性化排序算法(Bayesian Personalized Ranking,BPR)存在流行度偏差的问题,结合多属性挖掘提出神经贝叶斯去偏模型。从流行度偏差形成机制角度出发,依次经过前、中、后三个处理过程改进BPR模型。并用卷积神经网络提取产品特征获取用户偏好嵌入到BPR模型中,用评估指标定量分析推荐结果中的流行度偏差,结果表明该去偏方法成功缓解了推荐结果中的流行度偏差。最后,针对适合处理大规模数据的神经矩阵分解模型(Neural Matrix Factorization,NeuMF)存在流行度偏差的问题,提出用户多属性挖掘与注意力机制相结合的去偏方法。该模型结合了矩阵分解的线性特征和多层感知机的非线性特征,具有更好的学习能力。利用行为相似度和内容相似度加权的方式求解用户间的相似度以计算用户偏好,将用户偏好信息和产品流行度信息输入到双注意力模型中,增加模型对用户偏好产品和低流行度产品的注意力,使流行度偏差得到了有效缓解并且提高了推荐的综合效用。缓解流行度偏差对电商推荐的主要利益相关者(用户和产品)均有积极意义。一方面,有助于提高用户满意度,使更符合用户个性化的产品展示在用户面前;另一方面,促进产品间公平竞争,为新兴和低流行度产品提供公平的发展机会。

关键词：电商平台推荐系统流行度偏差协同过滤注意力机制

老年音乐题材纪录片的人物形象塑造研究 ——兼论毕业作品《“乐”在一起》的创作

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老年音乐题材纪录片的人物形象塑造研究 ——兼论毕业作品《“乐...

作者：司心如曲阜师范大学

学位级别：硕士

随着经济的快速发展,老年人生活水平的不断提高,纪录片创作者也给予了这一群体更多的关注,老年音乐题材纪录片出现在大众的视野之中。这种类型的纪录片主要拍摄老年群体的音乐生活,记录音乐对老年群体的影响,它借助纪录片的真实性特征,... 详细信息

随着经济的快速发展,老年人生活水平的不断提高,纪录片创作者也给予了这一群体更多的关注,老年音乐题材纪录片出现在大众的视野之中。这种类型的纪录片主要拍摄老年群体的音乐生活,记录音乐对老年群体的影响,它借助纪录片的真实性特征,塑造客观真实的老年人形象,帮助老年人建立对自身的认知。此外,通过镜头的记录,也能帮助观众了解真实的老年生活,打消步入老年的恐惧。老年音乐题材纪录片是本论文主要探讨的纪录片类型。与以往纪录片中塑造消极等待的老年形象不同,此类型纪录片大多塑造积极向上的老年人形象。本论文尝试总结了几种在老年音乐题材纪录片中常见的老年人物形象,借助角色理论对他们进行分析,并从创作的角度探讨如何从视觉和听觉两个层面进行人物形象塑造。本论文期望借助国内外优秀的研究成果,对老年音乐题材纪录片发展现状进行梳理和分析,总结和借鉴创作经验,找到适合老年音乐题材纪录片人物形象塑造的方式。本论文由七部分组成。绪论部分对论文的选题背景、研究现状、研究方法及研究创新等进行简要论述。第一章对老年音乐题材纪录片的概念进行界定,总结此类型纪录片的创作现状,对老年音乐题材纪录片的人物形象塑造的概念进行阐述,探讨在人物形象塑造中的主要要素;第二章主要围绕老年音乐题材纪录片塑造的几种人物形象进行概述,借助角色理论,总结他们各自的特点;第三、四章分别从视觉和听觉两个层面探讨老年音乐题材纪录片中老年形象的塑造,尝试总结如何借助视听语言塑造更立体饱满的人物形象,希望找到塑造老年群体形象的普适规律;第五章结合毕业作品《“乐”在一起》,概述其创作的过程,同时对《“乐”在一起》中塑造的人物形象进行归纳总结,并具体分析在创作中如何对人物形象进行视觉化和听觉化塑造;第六章结合毕业作品对人物形象的塑造进行思考,总结本次创作实践存在的问题与不足。希望通过笔者结合毕业作品《“乐”在一起》,对人物形象塑造的分析,可以为老年音乐题材纪录片中人物形象塑造的探索提供一点借鉴意义。

关键词：老年音乐题材纪录片人物形象塑造角色理论《“乐”在一起》

基于多源异构数据融合的色纺织物颜色表征方法研究与应用

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基于多源异构数据融合的色纺织物颜色表征方法研究与应用

作者：吴心如武汉纺织大学

学位级别：硕士