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6 个结果
  • 简介: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。

  • 标签: 机器学习 增量学习算法 超球结构 支持向量机
  • 简介:针对合作制造企业间关系的特点,界定了企业关系价值的基本内涵。通过对企业关系价值度量维度划分,建立了企业关系价值的度量指标体系。在此基础上,采用模糊支持向量机方法建立了企业关系价值分级度量模型,并对其进行了分级度量。实验结果表明,该方法不仅能有效地度量出企业关系价值的级别,而且可以作为企业制定合作战略和决策的依据。

  • 标签: 合作制造 企业关系价值 数据挖掘 支持向量机
  • 简介:针对现有供应商分类方法应用于高端装备制造业供应商所存在的局限性,从相互依赖视角构建了高端装备制造业供应商分类指标体系,提出了基于改进支持向量机的高端装备制造业供应商分类模型。该模型根据供应商误分代价不同,设计代价敏感支持向量机分类器,利用粒子群算法优化分类器的参数,并采用概率输出方法对多个优化的二类分类器的结果进行组合以实现多类分类。实验结果表明,该模型提高了现有方法的分类效果,可以降低总体误分代价,有效识别出对高端装备制造企业具有重大影响的供应商,为高端装备制造企业实施供应商分类管理提供了依据。

  • 标签: 供应商分类 相互依赖 支持向量机 代价敏感学习 粒子群算法
  • 简介:奥特莱斯已演变成为一种新型的零售业态,在实践中取得巨大成功,但相关学术理论成果还相对缺乏。本研究以空间竞争理论为基础,从传统购物中心和奥特莱斯间的博弈出发,在消费者的偏好不确定的情况下,探究了奥特莱斯的区位选择、建设规模以及商品定价问题,试图为奥特莱斯投资人提供决策依据。研究结果表明,最优区位选择和建设规模依赖于消费者的聚集程度,消费者聚集程度较低时,奥特莱斯应紧邻消费者,投资者应尽可能扩大其建设规模,聚集程度较高时,可适当远离消费者,且选址越远,建设规模越大。另外,奥特莱斯中各零售商的商品售价不会偏离购物中心指导价。

  • 标签: 管理科学与工程 区位选择 定价决策 空间竞争 奥特莱斯
  • 简介:现有文献关于空间差异环境专利授权的最优合同基于固定费与可变费,而不是更一般的授权合同。针对这一问题,分析了厂商间的两部制最优专利授权策略。无论专利大小如何,授权合同同时包括固定费与可变费项,不授权不是最优的。专利对内部人的激励高于外部人。与专利发明之前比较,专利增加社会福利但不增加消费者剩余。

  • 标签: 专利授权 Hotelling城市 两部制 授权策略
  • 简介:本文在界定长三角城市群空间范围的基础上,利用长三角城市群各城市2013年相关数据,应用GIS的空间聚类分析功能分别从全局聚类检验和局部聚类检验两个方面分析了长三角城市群的经济空间集聚特征。研究结果表明长三角城市群的经济产出和经济生产要素在全局上存在空间集聚现象,在局部上,GDP、人均GDP等经济产出在向上海市、苏州市等个别城市高-高集聚,而劳动、资本、技术、能源等经济生产要素也在向上海市、苏州市等个别城市高-高集聚。

  • 标签: 空间聚类分析 全局聚类检验 局部聚类检验 长三角城市群