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1.
基于支持向量机的中国工业增加值预测研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
工业增加值是衡量一个国家工业发展水平的重要指标。由于其受多种因素影响,对其预测相对困难。本文提出运用时间序列预测方法对其预测,并利用支持向量机和微分进化算法(differential evolution,DE)相结合的方法对中国工业增加值数据进行预测。数据仿真显示该模型比核主成分分析的最小二乘支持向量机(KPCA-LS-SVM)以及岭回归(ridge regression,RR)具有更高的预测精度。  相似文献   
2.
产业结构理论一直是我国学者研究的重点问题。然而,由于产业结构的影响因素众多,因而难以建立有效的计量经济模型。本文建立了微分进化算法的支持向量机模型,有效地解决了产业结构趋势预测问题。同时,以日本主导产业的时间序列数据为例,对制造业结构变迁趋势进行了较为准确的多步预测,从而为我国当前制造业发展趋势提供了有益的借鉴。  相似文献   
3.
我国专利申请量的支持向量机预测模型研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
运用支持向量机(support vector machine,SVM)和浮点遗传算法相结合的方法对我国专利申请量进行预测。数据仿真显示支持向量机预测方法比人工神经网络和逻辑回归方法有更高的预测精度,结果显示运用浮点遗传算法参数选取的支持向量机方法对我国专利申请量进行预测是可行和有效的。  相似文献   
4.
本文首先分析了增量学习过程中支持向量与非支持向量的相互转化问题,而后在此基础上提出了基于超球结构的支持向量机增量学习算法。该算法主要利用超球结构,完成对增量学习中训练样本的选取,进而完成分类器的重构。实验表明,该算法比传统支持向量机增量学习算法具有更高的分类精度。  相似文献   
5.
对我国汽车信息化技术发展的探讨   总被引:1,自引:0,他引:1  
 放眼全球,虽然汽车技术日益完善和成熟,但随着互联网的深度介入和电子商务的兴起,给汽车业找到了新的发展机遇。在互联网日益普及的今天,各种新型的信息技术以前所未有的速度进入汽车领域,给汽车产业带来巨大的变化。信息技术的广泛应用和电子商务的发展,将使汽车企业降低采购、营销成本,减少库存、优化库存结构,拓展销售渠道、提高服务效率。汽车信息技术当前已成为汽车发展的重要方向。一、信息技术对汽车技术发展的影响大约从20世纪60年代开始,电子技术的进步成为汽车工业发展的最大动力。进入21世纪后,建立在电子技术和计算机技术基础上的信息技术的应用,成为汽车工业发展新的方向。  相似文献   
6.
一类基于随机着色Petri网的多级供应链可靠性模型研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
由多种要索组成的供应链系统在实际运作过程中必须符合可靠性要求。供应链系统由于内外部的不确定性,特别是外部需求不确定性而与其他可靠性系统有所不同。本文在考虑其可靠性问题的条件下,提出了一种随机着色Petri网来对供应链系统可靠性问题进行建模分析。  相似文献   
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