基于半监督学习的迁移学习方法

迁移学习是机器学习的一个新的分支。当训练模型过期,而新领域标记数据又非常少时,传统的机器学习就不足以产生一个较为精确的分类器。为解决此问题,本文提出一种基于半监督学习的迁移学习方法,对源领域数据进行二步信息筛选,并在大量文本数据集上的实验中证明了新算法的有效性。     

浅议城市进化程度与温室效应

自二十世纪80年代以来,全球出现了变暖的倾向,随之各种异常自然现象出现。城市文明是人类社会发展的重要标志,随着人类历史的发展,城市进化的脚步正逐渐加快。城市的工业发展程度是城市文明的重要评价指标,但是,城市人们在享受物质生活的同时,却承受着由于过度的能源消耗和快速工业发展所造成的生态环境污染,与此同时也付出了代价。此时,人们越来越意识到,城市文明并不仅仅是物质文明,而是自然与人文和谐发展的集合体。比如,一些地区灾害性自然现象增多,甚至气候发生了异常变化,特别是城市上空的污染浓度已经有所增加,这主要是工业化发展和城市改造进程加快的结果。气候的变化严重地影响了人们的生活质量,给人们的日常生活和工作带来了诸多影响。"温室效应"在目前受到严重污染的城市中普遍存在,想要采取有针对性的措施加以解决,就要从科学的角度将产生温室效应的原因查找出来,并制定有效的措施减缓温室效应对气候的影响。人类的文明会随着城市的进化而有所完善,其中也涵盖着对不利于城市发展的各种现象的整治,以将温室效应对城市的损害降到最低。本论文着重探究城市进化程度与温室效应。     

探析新产品开发中影响因素的作用大小——论技术创新度的调节作用

从企业内部可控因素出发,具体从企业管理层行为、跨部门协同行为以及各部门具体操作行为等三个层次探讨高级管理层支持、跨部门目标一致性以及各部门早期参与对新产品开发的积极作用。并分析在不同技术创新程度对这三大积极因素作用效果的影响。结果表明,在创新程度高的情况下,高级管理层支持对新产品开发的促进作用减弱,跨部门目标一致性和各部门早期参与对其的积极作用增强。本文在此基础上提出6个命题,构建了概念模型。     

新世纪新阶段安徽能源工业发展的思路和对策

能源是人类生存和社会发展的重要物质基础和动力,也是衡量一个国家综合国力、人民生活水平和社会文明程度的重要指标.随着世界各国经济的快速发展,人口的不断增长,以及地球不可再生能源资源的日益枯竭,国际能源供需矛盾日趋尖锐,并已成为引发当代国际冲突的重要原因之一.     

职场人群心理疲劳指数测试

据美国研究机构调查:每年因员工心理压抑给美国公司造成的经济损失高达3050亿美元,超过500家大公司税后利润的5倍!而在中国,据业内人士估计:职业压力带给企业的损失每年至少在亿元人民币以上。调查显示,从高管到专业人员、再到体力劳动者,有68.2%的人正面临     

术语定义的聚类研究

术语定义的领域聚类是一项较新的研究课题。本文采用自下而上的层级聚类的方法,基于知网进行语义相似度计算,并根据不同词类对领域区分的贡献度以及构建领域聚类特有的停用词表来进行聚类的特征项选取,实现了术语定义的领域聚类。实验取得了较好的聚类结果。     

模糊聚类在地层分析中的应用研究

通常对原始资料进行地层的划分与合并依靠工程师个人的经验与习惯.提出了一种改进后的FCM法,并给出了迭代公式和相应算法.改进后的FCM法可用于对土层的分类,同时给出一种按照模糊贴近度大小进行土层归并分类的方法,使得土层的归并划分更有理论依据.     

基于DIIM的经济系统关联型损失评估——以新冠肺炎疫情对中国的影响为例

着眼于国民经济相互关联的复杂结构,细致准确地评估疫情影响,对疫后经济恢复和发展具有重要意义。采用动态非正常程度投入产出模型（IIM）测算中国42部门对疫情冲击的敏感性程度和经济损失情况,分析疫情影响的阶段性特征。结果表明：各部门基于相互依赖性和恢复力特征的非正常程度波动差异明显;化学产品、金属冶炼和压延加工品、交通运输设备等部门受关联效应和波及效应影响更显著,这显示了疫后经济损失的延迟性特点;在乐观、中性、悲观预期下,疫后330天时各部门累计经济损失分别为16.40、17.51和19.08 万亿元。研究为量化疫情影响增加了一种额外视角,并补充了各行业经济损失的详细信息。在应对此类重大公共卫生事件时,应根据经济系统所受影响程度和阶段性特征分类别分重点地对关键部门进行帮扶,以加快经济的恢复和回升。     

基于云模型对河南省水资源用水量的分析

水资源发展是经济社会可持续发展的基础保障.随着水资源的减少,社会经济的快速发展与水资源发展的矛盾日益突显,水资源的发展研究也变得十分重要.本文研究河南省水资源的发展状况,对河南省各指标水资源用水量进行分析.首先考虑到水资源用水量的不确定性,在规避传统方法缺陷的基础下运用逆向高斯云算法,通过对相似度的构造,求出各指标之间...     

基于路径相似度的台风路径预测研究

因为受到诸多物理因子的综合影响,台风运动轨迹变得极其复杂,运动轨迹和物理因子之间呈现高度非线性。因此,正确预测台风的未来轨迹对于风险评估具有极其重要的意义。本文通过建立一个基于路径相似度的模型来对台风路径进行预测。