检索结果-南通市图书馆

数字金融对家庭创业活动的影响——基于CHFS数据的实证研究

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金融管理研究

金融管理研究 2023年第1期 353-373页

作者：黄国妍熊奇上海师范大学商学院

基于中国家庭金融调查(CHFS)数据和北京大学数字普惠金融指数,研究发现:数字金融显著促进了我国家庭参与创业活动,并通过降低家庭债务杠杆率、增强家庭社会信任度、拓展家庭社会网络促进家庭参与创业活动;数字金融对创业家庭持续创业有... 详细信息

基于中国家庭金融调查(CHFS)数据和北京大学数字普惠金融指数,研究发现:数字金融显著促进了我国家庭参与创业活动,并通过降低家庭债务杠杆率、增强家庭社会信任度、拓展家庭社会网络促进家庭参与创业活动;数字金融对创业家庭持续创业有显著影响;数字金融的分指数覆盖广度、使用深度促进了家庭参与创业活动;数字金融能够显著促进西部地区家庭、低收入家庭和农村家庭参与创业活动。

关键词：数字金融家庭创业债务杠杆可持续性创业

风险投资方与企业地理距离对创新产出的影响研究——兼论风险投资对企业监督激励的调节作用

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新金融 2022年第4期 38-47页

作者：刘江会卢海燕黄国妍上海师范大学商学院

国家实施创新驱动发展战略的重要要求之一便是发挥风险投资对企业技术创新活动的支持作用。本文以2015—2019年上市的创业板、中小板企业为样本,探究主导风险投资与被投资企业间地理距离对企业创新产出的影响。研究发现:风险投资与被投... 详细信息

国家实施创新驱动发展战略的重要要求之一便是发挥风险投资对企业技术创新活动的支持作用。本文以2015—2019年上市的创业板、中小板企业为样本,探究主导风险投资与被投资企业间地理距离对企业创新产出的影响。研究发现:风险投资与被投资企业间地理距离对被投资企业IPO当年的创新产出具有显著的负向影响,对地理距离和城市类型细分后结论依然稳健。而良好的监督激励,如联合风险投资、董事会参与及分阶段投资可以弱化由于地理距离增加对创新产出的“攫取效应”。本文不仅揭示了风险投资与被投资企业间地理距离对企业创新产出的影响,还探究了如何改善这一影响,为国家进一步完善相关政策发挥风险投资作用、推进创新战略的实施提供依据。

关键词：风险投资监督激励地理距离创新产出

基于复杂网络分析方法的国内外主要城市竞争力比较研究

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城市发展研究 2019年第1期26卷 38-46页

作者：黄国妍刘江会姜鑫涛贾高清上海师范大学商学院华东师范大学经济学院

城市通过跨国公司实现全球配置资源的能力,是一个城市在全球城市网络中竞争力的重要体现。基于复杂网络分析方法,从先进生产性服务业(APS)和先进制造业(AM)两个维度,除测度"点中心度"外,还应用"点出度"、"点入度"和"中间中心度"等多重... 详细信息

城市通过跨国公司实现全球配置资源的能力,是一个城市在全球城市网络中竞争力的重要体现。基于复杂网络分析方法,从先进生产性服务业(APS)和先进制造业(AM)两个维度,除测度"点中心度"外,还应用"点出度"、"点入度"和"中间中心度"等多重指标分析比较了全球主要城市对外构建网络的能力、吸纳资源的能力、控制辐射能力及通道枢纽功能,进一步完善了城市网络竞争力评价指标体系。研究发现,纽约、伦敦等顶级层级城市具有强大的综合网络竞争力,点出度高,是最具有"控制权力"的城市,尤其APS网络竞争力突出;当综合考虑APS和AM跨国公司的全球布局时,我国主要城市在全球网络体系中的综合竞争力有所提升;国内主要城市"入度"较高,但"指令中心"和"控制中心"的地位还不突出;AM表现出较强的吸引力和辐射力,但APS相对逊色;主要的全球城市也是重要的通道枢纽城市。研究结论可为全球城市提升网络竞争力提供参考。

关键词：全球城市网络竞争力中心度先进生产性服务业先进制造业

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同方期刊数据库

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谈网络原理课程实验设置的改革

教学研究 2001年第3期24卷 224-225页

作者：金顺福黄国言燕山大学

分析了网络原理实验课的现状,剖析了现存的问题,论述了改革的必要性,并提出了一种切实可行的改革方案。

关键词：网络实验网络原理教学改革实验设置网络课程

基于极限树特征递归消除和LightGBM的异常检测模型

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信息网络安全 2022年第1期22卷 64-71页

作者：何红艳黄国言张炳贾大苗燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛066001 河北省软件工程重点实验室秦皇岛066001

入侵检测数据维数大、数据样本不均衡、数据集分散性大的问题严重影响分类性能,为了解决该问题,文章提出基于极限随机树的特征递归消除(Extra Trees-Recursive Feature Elimination,ET-RFE)和LightGBM(LGBM)的入侵检测方法。首先对网络... 详细信息

入侵检测数据维数大、数据样本不均衡、数据集分散性大的问题严重影响分类性能,为了解决该问题,文章提出基于极限随机树的特征递归消除(Extra Trees-Recursive Feature Elimination,ET-RFE)和LightGBM(LGBM)的入侵检测方法。首先对网络数据进行独热编码重构,在数据级层面均衡少量样本的攻击类别;其次,使用基于ET-RFE对流量特征进行降维处理,寻找含有信息量最大的最优特征子集;最后,将得到的最优特征子集作为LGBM输入数据集进行分类训练,并利用贝叶斯算法对LGBM参数进行优化。实验采用真实的网络流量数据集UNSW-NB15,通过与随机森林(RF)、XGboost算法和GALR-DT算法比较可得,文章所提方法能够有效提高检测率,并对小样本攻击类型实现有效的召回率。

关键词：类不平衡入侵检测 LightGBM 特征递归消除

联合BiLSTM和CNN的评论文本情感分类模型

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燕山大学学报 2020年第5期44卷 502-507,518页

作者：原福永常艳鹏刘宏阳雷瑜黄国言燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004

现有的基于神经网络的评论文本分析方法大多数只关注评论的文本信息,而忽略了用户特征和产品特征在确定评论文本情感中的作用。本文提出基于神经网络的模型,采用BiLSTM与CNN结合的方法,把用户特征和产品特征考虑进来,以充分利用用户特... 详细信息

现有的基于神经网络的评论文本分析方法大多数只关注评论的文本信息,而忽略了用户特征和产品特征在确定评论文本情感中的作用。本文提出基于神经网络的模型,采用BiLSTM与CNN结合的方法,把用户特征和产品特征考虑进来,以充分利用用户特征和产品特征进行情感分析。首先,BiLSTM对文本进行单词级语义编码,在BiLSTM输出层引入注意力机制对用户特征编码,得到评论文本在用户方面的句子表示。然后,使用CNN对句子表示进行句子级语义编码,得到评论文本在用户方面的文档表示。同理,可以得到评论文本在产品方面的文档表示。最后将评论文本在用户和产品方面的文档表示编码在一起,进行情感分类。实验结果表明,在IMDB和Yelp真实数据集的情感分类任务上,本文模型的准确率比对比算法的准确率提高了4.2%~7.8%,验证了用户和产品信息在评论文本分析中的重要性。

关键词：卷积神经网络长短期记忆网络注意力机制评论文本情感分类

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上海金融中心功能演进与功能拓展研究

全球城市研究（中英文） 2020年第1期1卷 135-146,191,192页

作者：黄国妍孟晨阳栗凡上海师范大学商学院

从主要国际金融中心的演进路径来看,金融功能拓展与国际金融中心建设过程是相辅相成、互动演进的。因此研究上海金融功能演进与功能拓展对上海国际金融中心建设具有重要意义。政府主导的演进路径,使得上海在短短数十年完成了主要金融中... 详细信息

从主要国际金融中心的演进路径来看,金融功能拓展与国际金融中心建设过程是相辅相成、互动演进的。因此研究上海金融功能演进与功能拓展对上海国际金融中心建设具有重要意义。政府主导的演进路径,使得上海在短短数十年完成了主要金融中心数百年的演进历程,取得了举世瞩目的成效,但仍需提升其价格发现、风险管理与全球资源配置功能。在国际金融大变局背景下,未来以金融中心生态系统建设为中心,持续拓展与提升上海金融中心功能,以建成具有全球影响力的国际金融中心。

关键词：国际金融中心金融功能拓展全球资源配置功能

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基于位移迭代的伺服电缸压力控制模型

锻压技术 2023年第4期48卷 199-203页

作者：高琳琪张乔徐嘉梁万强黄国燕毛容四川航天川南火工技术有限公司四川泸州646099

为了解决传统伺服电缸压力机在扭矩模式下控制精度受系统阻尼影响,不适用于大量程的压力控制的问题,设计了一套伺服电缸压力机系统,采用基于位移迭代的压力控制模型,利用被压工件材料的压力与变形之间的本构关系,通过调整电缸输出位移,... 详细信息

为了解决传统伺服电缸压力机在扭矩模式下控制精度受系统阻尼影响,不适用于大量程的压力控制的问题,设计了一套伺服电缸压力机系统,采用基于位移迭代的压力控制模型,利用被压工件材料的压力与变形之间的本构关系,通过调整电缸输出位移,控制被压工件的变形量,实现基于位移迭代的压力控制,从而克服了系统阻尼对控制精度的影响,使伺服电缸压力控制精度高于±0.6%,且压力越大,控制精度越高。研究成果使得普通电缸也能够满足大量程、高精度压力控制的需求,大幅降低了伺服电缸压力机系统的制造成本。

关键词：伺服电缸压力控制位移迭代材料本构系统阻尼

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基于多种特征选择策略的入侵检测模型研究

信息安全研究 2021年第3期7卷 225-232页

作者：何红艳黄国言张炳陈瑜燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066001 河北省软件工程重点实验室河北秦皇岛066001

入侵检测是防止主机和网络攻击的有效方法.入侵检测系统的使用弥补了传统防火墙技术、签名认证技术、访问控制技术在安全保护方面的不足.但是,由于入侵检测数据样本特征之间存在互冗余性,干扰了攻击检测的准确性和效率.特征选择方法能... 详细信息

入侵检测是防止主机和网络攻击的有效方法.入侵检测系统的使用弥补了传统防火墙技术、签名认证技术、访问控制技术在安全保护方面的不足.但是,由于入侵检测数据样本特征之间存在互冗余性,干扰了攻击检测的准确性和效率.特征选择方法能有效降低数据特征的维度和消除冗余特征,选出最优特征子集并提高网络流量异常检测的准确率.基于此,首先使用Kmeans聚类算法在真实流量数据集UNSW-NB15提取典型数据,生成具有典型数据特征的数据集作为特征提取的数据集,随后在该数据集上分别使用了9种不同策略的入侵检测模型进行了网络入侵检测实验.实验结果表明,该方法能够进行有效检测和分类,正常流量、恶意流量二分类精度为88.27%,高于其他机器学习算法.并且在进行多类分类研究时样本数据少的攻击类型的检测率均有提高.验证了该方法的有效性,易于使用.

关键词：入侵检测特征选择 UNSW-NB15 特征递归消除(RFE) 逻辑回归(LR)