检索结果-南通市图书馆

时空一致视角下异质性环境规制与绿色经济效率

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系统工程理论与实践 2022年第8期42卷 2114-2128页

作者：周晓光汤心萌北京科技大学经济管理学院北京100083

基于2000年至2018年我国30个省份的面板数据,本文计算出三类环境规制强度:行政型,市场型和公众参与型.利用门槛模型(PTRM)和空间面板门槛杜宾模型(SPDM-PTRM)模型,本文实证分析了分类型环境规制强度在时空统一过程中对绿色经济效率影响... 详细信息

基于2000年至2018年我国30个省份的面板数据,本文计算出三类环境规制强度:行政型,市场型和公众参与型.利用门槛模型(PTRM)和空间面板门槛杜宾模型(SPDM-PTRM)模型,本文实证分析了分类型环境规制强度在时空统一过程中对绿色经济效率影响的非线性约束特征,空间门槛溢出效应,溢出效应衰减边界及特征,结果表明:1)三类环境规制对绿色经济效率存在显著差异性的非线性约束特征;2)特定强度的市场型和公众参与型环境规制对邻近地区的绿色发展存在空间溢出效应;3)溢出效应的空间衰减边界约在1500 km处,且异质性环境规制在距离约束下地理特征具有明显差异.

关键词：环境规制绿色经济效率非线性约束空间门槛溢出效应衰减边界

基于灰色TOPSIS的多项目分散式能力约束缓冲设置

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计算机集成制造系统 2023年第5期29卷 1758-1767页

作者：张俊光韩晴北京科技大学经济管理学院北京100083

为减小多项目管理中不确定因素造成的影响,确定更为合理的多项目调度计划,提出一种基于鼓活动关联性的分散式能力约束缓冲设置模型。首先,考虑鼓活动的特性和各鼓活动的相互关系,基于灰色TOPSIS法确定的相对贴近度计算能力约束缓冲尺寸... 详细信息

为减小多项目管理中不确定因素造成的影响,确定更为合理的多项目调度计划,提出一种基于鼓活动关联性的分散式能力约束缓冲设置模型。首先,考虑鼓活动的特性和各鼓活动的相互关系,基于灰色TOPSIS法确定的相对贴近度计算能力约束缓冲尺寸,并结合安全时间进行分散式设置;其次,基于鼓活动之间的间隔时间调整分散式设置的缓冲大小,进而得到各个鼓活动后设置的缓冲值;最后,利用MATLAB对项目进行仿真模拟,结果表明,相比于经典能力约束缓冲设置方法,所提方法能够在项目之间以较小的缓冲提供足够的错开时间,在缩短计划完工期的同时保证项目群按时完工。

关键词：关键链多项目管理能力约束缓冲分散设置

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基于深度神经网络的点击率预测模型

工程科学学报 2022年第11期44卷 1917-1925页

作者：刘弘历武森魏桂英李新高晓楠北京科技大学经济管理学院北京100083

针对现有深度神经网络点击率预测模型在对用户偏好建模时,难以有效且高效地处理用户行为序列的问题,提出长短期兴趣网络(Long and short term interests network,LSTIN)模型,充分利用用户历史记录上下文信息和顺序信息,提升点击率预测... 详细信息

针对现有深度神经网络点击率预测模型在对用户偏好建模时,难以有效且高效地处理用户行为序列的问题,提出长短期兴趣网络(Long and short term interests network,LSTIN)模型,充分利用用户历史记录上下文信息和顺序信息,提升点击率预测精准性和训练效率.使用基于注意力机制的Transformer和激活单元结构完成用户长、短期兴趣建模,对用户短期兴趣进一步使用循环神经网络(Recurrent neural network,RNN)、卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNN)进行处理,最后使用全连接神经网络进行预测.在亚马逊公开数据集上开展实验,将提出的模型与基于分解机的神经网络(DeepFM)、深度兴趣网络(Deep interest network,DIN)等点击率预测模型对比,结果表明提出的模型实现了考虑上下文信息和顺序信息的用户历史记录建模,接受者操作特征曲线下面积(Area under curve,AUC)指标为85.831%,相比于基础模型(BaseModel)提升1.154%,相比于DIN提升0.476%.且因区分用户长、短期兴趣,模型能够在提升预测精准性的同时保障训练效率.

关键词：点击率预测长短期兴趣网络深度神经网络注意力机制循环神经网络卷积神经网络

大学新文科实验室建设与共享路径探析——以山东科技大学经济管理学院为例

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产业科技创新 2020年第29期2卷 19-20页

作者：李晓青山东科技大学经济管理学院山东青岛266590

在教育部文科实验室建设新目标的指引下,以山东科技大学经济管理学院为例,指出文科实验室在建设和资源共享方面存在的局限性,针对目前存在的问题和不足,在提升文科实验室建设、改善实验教学水平、实现教学资源和仪器设备资源共享等方面... 详细信息

在教育部文科实验室建设新目标的指引下,以山东科技大学经济管理学院为例,指出文科实验室在建设和资源共享方面存在的局限性,针对目前存在的问题和不足,在提升文科实验室建设、改善实验教学水平、实现教学资源和仪器设备资源共享等方面进行了探析。

关键词：新文科实验室建设资源共享

基于累积前景理论的可变下标犹豫模糊语言多准则投资组合优化

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控制与决策 2022年第9期37卷 2389-2398页

作者：周晓光何欣北京科技大学经济管理学院北京100083

将累积前景理论的价值函数引入投资组合决策,从行为金融学的角度对传统整数犹豫模糊语言术语集下标进行改进,改进后的可变下标犹豫模糊语言术语集不仅可以反映投资人对金融产品的不确定程度,还能描述投资人给出评价本身时对收益或损失... 详细信息

将累积前景理论的价值函数引入投资组合决策,从行为金融学的角度对传统整数犹豫模糊语言术语集下标进行改进,改进后的可变下标犹豫模糊语言术语集不仅可以反映投资人对金融产品的不确定程度,还能描述投资人给出评价本身时对收益或损失的心理感知.在单投资者多准则评价视角下,利用可变下标的犹豫模糊语言多准则投资组合评价系统对不同股票进行量化评价,针对激进型、稳健型和保守型3类投资者分别提出收益最大化、风险最小化犹豫模糊语言投资组合模型,通过对等价非线性模型求解得到投资组合的最优解.最后,利用数值仿真验证所提出模型和方法的有效性.

关键词：犹豫模糊语言多准则投资组合累积前景理论可变下标

基于多标签k近邻方法实现元启发式算法的排名推荐

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控制与决策 2022年第5期37卷 1289-1298页

作者：崔建双尚天泽杨帆蔚婧文北京科技大学经济管理学院北京100083

设计并研究一种基于多标签k近邻方法(multi-label k-nearest neighbor,ML-k NN)推荐元启发式算法的实现框架.应用多标签k近邻分类学习技术,实现最佳元启发式算法的排名推荐.为了验证效果,以多模式资源约束项目调度问题(MRCPSP)为优化对... 详细信息

设计并研究一种基于多标签k近邻方法(multi-label k-nearest neighbor,ML-k NN)推荐元启发式算法的实现框架.应用多标签k近邻分类学习技术,实现最佳元启发式算法的排名推荐.为了验证效果,以多模式资源约束项目调度问题(MRCPSP)为优化对象,选取不同规模的数百个算例分别提取问题基本特征和地标特征;选用遗传、粒子群、禁忌搜索、蜂群和蚁群5种元启发式算法,使用ML-k NN建立元推荐模型;利用海明损失、单错误率、覆盖率、排位损失和平均准确率5个指标对推荐效果做出分析和评价.实验结果表明,基于ML-k NN方法推荐元启发式算法效果突出,其中基于地标特征的单错误率指标为18.4%,平均准确率达到88.9%.相对于k NN方法,MLk NN取得了更好的推荐结果.此外,ML-k NN方法可以实现对所有备选算法的排名推荐,该研究结论有望推广应用于其他组合优化问题的优化算法推荐.

关键词：多标签k近邻元启发式算法元学习问题特征地标特征算法推荐

基于改进委托代理模型的关键链项目缓冲确定方法

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同济大学学报（自然科学版） 2022年第12期50卷 1833-1840页

作者：张俊光王美华北京科技大学经济管理学院北京100083

为弥补现有缓冲确定方法未充分考虑人员心理行为等对抽取安全时间影响的不足,基于委托代理模型,以员工和主管间纵向信任为切入点,考虑了信任关系及行为偏好等对缓冲确定的影响,以双方自身收益最大为优化目标求解员工努力水平,并确定活... 详细信息

为弥补现有缓冲确定方法未充分考虑人员心理行为等对抽取安全时间影响的不足,基于委托代理模型,以员工和主管间纵向信任为切入点,考虑了信任关系及行为偏好等对缓冲确定的影响,以双方自身收益最大为优化目标求解员工努力水平,并确定活动安全时间。最后,运用蒙特卡洛模拟技术验证了该方法。仿真结果表明,该方法确定的缓冲大小适当,能够以合理的缓冲为项目提供保护,缩短了项目工期,有效保证了项目完工时间。

关键词：项目管理关键链缓冲确定委托代理纵向信任

基于Q—学习的超启发式模型及算法求解多模式资源约束项目调度问题

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计算机集成制造系统 2022年第5期28卷 1472-1481页

作者：崔建双吕玥徐子涵北京科技大学经济管理学院北京100083

为了更好地解决传统的元启发式算法机制单一和面向问题定制不足等问题,提高算法的整体通用性,本文提出一种基于Q—学习的超启发式模型,并基于该模型设计实现了一种超启发式算法,求解多模式资源约束项目调度问题(MRCPSP)。该模型架构分... 详细信息

为了更好地解决传统的元启发式算法机制单一和面向问题定制不足等问题,提高算法的整体通用性,本文提出一种基于Q—学习的超启发式模型,并基于该模型设计实现了一种超启发式算法,求解多模式资源约束项目调度问题(MRCPSP)。该模型架构分为高低两层,低层由具有多种异构机制和不同参数的元启发式算子组成,高层则依据Q—学习策略自动选择低层算子。模型将多种优秀的元启发式算法与反馈—学习强化机制有机整合,具备灵活的可扩展性。为检验算法效果,从MRCPSP标杆算例库中选取了上千个规模不等的算例,设计了等价比较实验环节,并与最新公开文献提供的结果进行了比较。结果表明,基于Q—学习的超启发式算法在目标值、通用性、鲁棒性等多项性能指标上均表现优异,可以借鉴应用到其他各种组合优化问题。值得一提的是,针对J30算例的计算结果有多达41个算例获得了比当前公开文献报告的已知最优解更好的结果。

关键词：超启发式模型强化学习 Q—学习多模式资源约束项目调度问题元启发式算法反馈—学习强化机制

当代高校就业指导与服务体系建设探究——以西北农林科技大学经济管理学院为例

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智富时代 2016年第S2期 219-220页

作者：吴春生梁润雅王倩茹西北农林科技大学经济管理学院

随着新时代大学生就业环境的剧变,当代大学生面临新的就业困难和挑战。在这个形势下,西北农林科技大学经济管理学院在就业工作中,结合本院实际情况,全面抓好就业指导,大力开拓就业市场,深入整合信息服务,探索新的就业指导服务体系,建立... 详细信息

随着新时代大学生就业环境的剧变,当代大学生面临新的就业困难和挑战。在这个形势下,西北农林科技大学经济管理学院在就业工作中,结合本院实际情况,全面抓好就业指导,大力开拓就业市场,深入整合信息服务,探索新的就业指导服务体系,建立适应市场化和模式化的就业服务体系,全面推进毕业生就业指导与服务工作。

关键词：就业指导市场建设信息服务就业指导与服务体系