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51.
尽管组织间学习已经获得较多关注,但鲜有研究探讨它对绿色创新的影响。从组织间关系和双元性理论视角,提出了组织间的纵向利用式学习和横向探索式学习,基于组织学习理论和吸收能力理论,探究了两种组织间学习方式与绿色创新的关系,并检验了绿色吸收能力的调节作用。基于203家中国制造企业的调查数据,实证结果表明:纵向利用式学习和横向探索式学习都能显著正向影响绿色创新;相比横向探索式学习,纵向利用式学习对绿色创新的影响作用更强。绿色吸收能力在横向探索式学习与绿色创新之间也起调节作用,但它并不调节纵向利用式学习与绿色创新的关系。研究提出了不同的组织间学习方法与绿色创新的关系,丰富并拓展了绿色创新的相关研究。 相似文献
52.
针对跳频信号分选存在人工提取参数特征具有复杂性的问题,提出了一种基于深度学习的识别方法。首先对跳频信号进行短时傅里叶变换,得到二维的时频矩阵;接着提取信号的轮廓特征,构造三维矩阵作等高线图,并对等高线图进行预处理;最后把预处理后的等高线图输入到卷积神经网络中进行训练、测试,进而实现分类识别。仿真结果表明,在不需要复杂的人工提取参数特征的基础上,在分选率为100〖WT《Times New Roman》〗%〖WTBZ〗时,所提方法经裁剪处理下的信噪比为-15 dB,比支持向量机和传统K-Means聚类算法都低10 dB。实测数据的算法验证表明,所提方法能够将大疆精灵4Pro、hm无人机、司马航模X8HW以及大疆悟2这四类无人机正确分类。 相似文献
53.
针对斜划分决策树算法普遍存在时间效率低、部分算法仅能应用于二分类问题,提出了一种基于加权距离的聚类决策树算法。通过Relief-F算法为预测属性计算权重,并将权重用于树结点中数据的聚类过程,使用分簇结果对结点进行多路划分,得到可直接用于多分类问题的决策树。理论分析和实验结果表明,该算法与经典轴平行决策树相比,拥有更好的泛化能力以及相近的算法时间复杂度,与大部分斜决策树相比,在付出更少计算代价的前提下,获得了近似的正确率以及模型简洁度。 相似文献
54.
针对认知无线传感器网络中频谱接入算法的频谱利用率不高、重要经验利用率不足、收敛速度慢等问题,提出了一种采用优先经验回放双深度Q-Learning的动态频谱接入算法。该算法的次用户对经验库进行抽样时,采用基于优先级抽样的方式,以打破样本相关性并充分利用重要的经验样本,并采用一种非排序批量删除方式删除经验库的无用经验样本,以降低能量开销。仿真结果表明,该算法与采用双深度Q-Learning的频谱接入算法相比提高了收敛速度;与传统随机频谱接入算法相比,其阻塞概率降低了6%~10%,吞吐量提高了18%~20%,提高了系统的性能。 相似文献
55.
车辆类型识别方法是智能交通系统的关键技术之一。利用深度学习的高维特征泛化学习能力,将改进的LeNet-5卷积神经网络用于基于交通微波雷达的大小车型分类识别。首先,以雷达触发前的N帧信号为基础,对雷达的回波信号进行分析并构建数据集;然后,分析LeNet-5卷积神经网络的特点;最后提出一种改进的LeNet-5卷积神经网络。实验结果表明,与传统的支持向量机方法相比,所提方法能够智能学习大小车的雷达时频信号特征,大小车型识别准确率达到97%以上,可为交通场景下的车型识别研究提供新的技术途径。 相似文献
56.
57.
58.
《International Journal of Forecasting》2020,36(4):1563-1578
This study investigates the value added by incorporating textual data into customer churn prediction (CCP) models. It extends the previous literature by benchmarking convolutional neural networks (CNNs) against current best practices for analyzing textual data in CCP, and, using real life data from a European financial services provider, validates a framework that explains how textual data can be incorporated in a predictive model. First, the results confirm previous research showing that the inclusion of textual data in a CCP model improves its predictive performance. Second, CNNs outperform current best practices for text mining in CCP. Third, textual data are an important source of data for CCP, but unstructured textual data alone cannot create churn prediction models that are competitive with models that use traditional structured data. A calculation of the additional profit obtained from a customer retention campaign through the inclusion of textual information can be used by practitioners directly to help them make more informed decisions on whether to invest in text mining. 相似文献
59.
《International Journal of Forecasting》2020,36(4):1541-1562
Whether investor sentiment affects stock prices is an issue of long-standing interest for economists. We conduct a comprehensive study of the predictability of investor sentiment, which is measured directly by extracting expectations from online user-generated content (UGC) on the stock message board of Eastmoney.com in the Chinese stock market. We consider the influential factors in prediction, including the selections of different text classification algorithms, price forecasting models, time horizons, and information update schemes. Using comparisons of the long short-term memory (LSTM) model, logistic regression, support vector machine, and Naïve Bayes model, the results show that daily investor sentiment contains predictive information only for open prices, while the hourly sentiment has two hours of leading predictability for closing prices. Investors do update their expectations during trading hours. Moreover, our results reveal that advanced models, such as LSTM, can provide more predictive power with investor sentiment only if the inputs of a model contain predictive information. 相似文献
60.
Makoto Matsuo 《International Journal of Human Resource Management》2020,31(5):638-656
AbstractThe main goal of this study was to investigate the effects of managers’ exploration activities on learning orientation, reflection, and unlearning of team members. A questionnaire survey was conducted among 115 employees in 23 teams from a Japanese pharmaceutical company. The results of multi-level analyses suggest that managers’ exploration activities had a direct influence on team members’ learning orientations, which subsequently had a positive influence on their unlearning, with and without the mediation of reflection. These findings suggest that a subordinate’s unlearning is driven by managers’ activities through motivational and cognitive processes. The theoretical and practical implications of the findings are discussed. 相似文献