疫情下大学英语"课程思政"案例库的建设研究

应用模糊最小二乘支持向量机(FLS-SVM)方法进行英语语篇的分类.FLS-SVM是在最小二乘支持向量机(LS-SVM)的基础上引入模糊隶属度函数,提高了英语语篇的分类精度和抗噪性.仿真结果表明,FLS-SVM进行英语语篇分类效果更优,为大学英语教学改革中"课程思政"案例库的建设提供了一个高效、可行的新方法.     

Web文本挖掘及可视化

文本挖掘和文本可视化是计算机中重要应用技术,能够形象地高度概括文本信息中的核心内容,方便人们快速地理解和吸收文本中的核心思想。本文阐述文本挖掘预处理简要处理流程,然后阐述使用R软件进行文本挖掘,实现词项聚类、文本聚类、绘画词项云图、词项网络图等,找出其中隐藏的文本信息,并以可视化方式展现出来。最后对文本挖掘和文本可视化技术进行总结和展望。     

基于词频分析法关键词的国内外质量竞争力研究现状

制造业是强国生命线,质量是企业发展源动力,为准确把握质量竞争力发展的研究现状,以中国知网(CNKI)在2010~2016年期间收录的国内外以质量竞争力为主题的关键词数据为研究对象。利用文献分析工具进行关键词共词统计,通过对统计出的高频关键词进行Net Draw社会网络和SPSS共词聚类分析,探讨国内外质量竞争力的研究现状。研究发现:国内在质量竞争力研究上主要集中在理论研究,在理论和实践方面比较薄弱,这与国外研究形成很大差异,国外在质量竞争力上形成完备的体系,同时注重理论与实践运用。     

数据标准化方法对SVM数据预测结果的影响研究

在多指标综合评价问题中,性质不同的指标无法直接加权进行综合评价,需要对原始数据进行标准化处理。目前在数据标准化处理的方法选择上还没有通用的法则可以遵循,尤其在利用智能算法进行数据预测的问题上,学习样本的选择与研究对象的自变量和因变量密不可分,其数量和范围是不固定的,这就导致标准化方法的选择无法根据样本进行确定。为了研究不同标准化方法对评价结果的差异,本文以某大型水电站调压井锚杆支护工程为例,选择多种标准化方法对支护工程的3个评价指标数据进行标准化处理,应用支持向量机对数据进行训练及预测,通过均方差和相关系数来分析不同标准化方法处理数据后对支持向量机预测结果的影响。结果表明:应用数据标准化方法对数据进行标准化后,其预测结果相较于未进行标准化的数据预测结果,确实有所差异。但不同标准化方法的预测结果的好坏并不一致。同一种标准化方法对预测结果的影响也有所差异,其与原数据性质有一定关系。综合来看,6种标准化方法中,极大化法、均值化法的预测结果的均方误差和相关系数明显优于未标准化的预测结果。研究内容可为类似多指标综合评价问题提供借鉴。     

我国财政支出研究的热点迁移趋势北大核心CSSCI

本文采用文献计量分析的方法,以我国"十一五"与"十二五"期间财政支出研究的国内核心期刊论文为样本,通过共词分析以及两个时期知识网络图谱的绘制,识别和对比了财政支出的研究热点及焦点的迁移,并预测了财政支出未来研究趋势。研究发现:(1)围绕着现代财政职能,有关推动经济增长的财政支出政策及合理财政支出行为的探讨,是近10年及未来财政支出研究中不变的主题。(2)未来研究围绕在"公共服务"、"居民消费"、"社会保障"、"均等化"、"城镇化"、"民生财政"、"城乡收入差距"等热点领域,且"公共服务"、"社会保障"成为研究焦点。(3)与"支出责任"相关的财政体制、财政政策、财政分权的研究将受到更多关注。(4)关于财政支出相关领域的绩效评价及有关绩效目标实现的研究热度在增加。     

基于机器学习算法的车险索赔概率与累积赔款预测

保险费率厘定的核心工作是对保险损失的预测。在保险损失预测中,广义线性模型是目前使用最为广泛的主流方法,而机器学习算法则提供了一种新的选择。本文将支持向量机、神经网络和集成学习等机器学习算法应用于汽车保险的损失预测,建立了索赔发生概率的预测模型和累积赔款的预测模型,并与传统广义线性模型中的logistic回归模型和伽马回归模型进行了比较。结果表明,机器学习算法的优点是不依赖于分布假设,在一定程度上可以提高保险损失预测的精度,缺陷是比较耗时,建模过程中的人为干预较多,对使用者提出了更高的要求,且输出结果的可解释性不及广义线性模型。机器学习算法与广义线性模型在保险损失预测中各有优缺点,具有互补性,在实际应用中,可以根据不同的场景选择不同的方法。     

创业、就业与我国经济增长关系的实证研究

本文根据1995~2015年的年度数据,建立了创业、经济增长和就业三个变量的向量自回归(VAR)模型,通过脉冲响应函数对三者的关系进行了动态研究。研究发现,创业、就业、经济增长之间存在相互影响关系,其中,创业对经济增长和就业有积极的影响,经济增长可以促进就业,同时还发现创业与就业之间存在相互的积极作用。因此,为了提高我国经济增长,政府应该鼓励民众创业,为创业者提供良好环境。     

关于货币市场基金纳入我国货币供应量统计体系的分析研究

随着"互联网+"概念的兴起,以"余额宝"为代表的、依托于互联网平台的互联网基金迅速发展扩张,货币市场基金已逐渐成为货币市场和资本市场的主要力量,并改变了居民理财和投资方式。货币市场基金具有流动性强、风险较低、收益稳定、投资成本低等特点,已经逐步成为银行活期存款的替代品。本文对我国货币市场基金的发展和货币供应量统计体系概况进行了理论上的分析梳理,同时运用2012年12月至2016年9月的数据,实证研究了纳入货币市场基金前后我国货币供应量统计体系对经济增长、物价等经济指标的解释力度,证明了纳入货币市场基金的货币供应量体系更具解释力。