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1.
2.
本文应用平滑转换模型(STR)对我国经济周期的运行特点及拐点识别进行深入研究,并成功识别出经济周期拐点。研究发现我国GDP机制转换发生在自身滞后1期,增长率96%是扩张与收缩的临界点;固定投资机制转换发生在自身的滞后4期,增长率19%是扩张与收缩的临界点;固定资产投资对GDP的拉动效应具有较为缓慢的调整特征和滞后效应,机制转换发生在固定资产投资的滞后2期。 相似文献
3.
债权转股权是金融资产管理公司作为投资主体,将商业银行原有的不良信贷资产转为金融管理公司对企业的股权,以及国家开发银行对企业的股权,由原来的债权债务关系,转变为金融资产管理公司和国家开发银行与实施债权转股权企业之间的持股与被持股或控股与被控股的关系。但是,并非所有国有企业都符合债转股条件,债转股对具体企业也不是都有利。对于符合条件,能考虑实施债转股,并对企业长期发展有利的企业,需要利用现代财务分析评价方法来分析评价债转股。 相似文献
4.
简述了江苏省教育厅在本科品牌专业、特色专业验收时的验收标准。利用支持向量机建立了品牌专业、特色专业验收时的验收模型。通过实例,结果表明支持向量机比较精确和有效。 相似文献
5.
6.
鉴于支持向量机(SVM)在小样本、高维模式分类中具有的优良分类性能,可以基于多分类支持向量机来检测带铜表面的缺陷。本文构造了一类有向无环图支持向量机(DAGSVM),利用交叉验证进行了参数和模型的选取,对冷轧带钢中几种现场易出现的缺陷进行分类,并与BP神经网络进行比较分析。实验结果表明,这类基于SVM的算法识别效率较高,较好地解决了小样本学习问题,避免了BP神经网络出现的过学习、收敛速度慢、泛化能力弱等缺点,可有效地应用于带铜表面缺陷检测。 相似文献
7.
《Enterprise Information Systems》2013,7(4):419-432
Information retrieval (IR) is essential to enterprise systems along with growing orders, customers and materials. In this article, an enhanced dynamic hash TRIE (eDH-TRIE) algorithm is proposed that can be used in a lexicon search in Chinese, Japanese and Korean (CJK) segmentation and in URL identification. In particular, the eDH-TRIE algorithm is suitable for Unicode retrieval. The Auto-Array algorithm and Hash-Array algorithm are proposed to handle the auxiliary memory allocation; the former changes its size on demand without redundant restructuring, and the latter replaces linked lists with arrays, saving the overhead of memory. Comparative experiments show that the Auto-Array algorithm and Hash-Array algorithm have better spatial performance; they can be used in a multitude of situations. The eDH-TRIE is evaluated for both speed and storage and compared with the naïve DH-TRIE algorithms. The experiments show that the eDH-TRIE algorithm performs better. These algorithms reduce memory overheads and speed up IR. 相似文献
8.
科学有效地对公司的财务状况进行评价,不仅对公司财务危机预防具有重要作用,对促进资本市场更好更快发展也至关重要。基于人工神经网络和支持向量机的思想,以我国2009年276家中小上市公司的财务数据作为输入特征向量,建立中小上市公司财务评价模型,使用该模型分析的结果与样本企业实际情况相符,表明该模型有效性较高。 相似文献
9.
在煤炭铁路物流需求预测中,存在历史样本量较小和非线性强的特点,从而致使预测精度较低。将支持向量回归机(support vectorreg ression,SVR)与粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)相结合,提出适用于小样本量学习的PSO-SVR模型。选取1995-2011年的煤炭铁路货运量及其影响因素作为学习样本,利用粒子群算法对支持向量机参数进行优化,通过训练、测试得到具有良好学习与推广能力的煤炭铁路货运量预测模型。建立BP神经网络模型,并将二者的预测值进行对比,结果表明在解决我国煤炭铁路物流需求预测这种小样本,非线性及高维模式识别问题中PSO-SVR模型预测精度优于BP神经网络模型。 相似文献
10.
文章基于超声测距的原理,利用4轴数控基础作为运动控制平台,结合超声采集卡设计并开发了超声测量系统实现复杂型面构件的测厚,利用Visual C++实现了超声测量的虚拟仪器软件功能,最后对标准试块进行了测厚实验,实验结果验证本超声测量系统的有效性。 相似文献