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省际次区域合作机制有效吗?——空间结构与治理模式的联合调节效应 下载：78 浏览：416

叶建木1 张帆1 熊壮1 张权1 张超2 《中国科学研究》 2018年12期

摘要:
区域一体化背景下,具有次区域特点的省际毗邻区,成为提高区域合作发展效率的"洼地"。通过文献梳理,本文界定了省际次区域及次区域合作的内涵并提出了理论假设,以7个典型的中部省际次区域为例,运用2个层面的面板数据考察了省际次区域合作机制,通过引入相关控制变量,假设检验了省际次区域合作的演化机理。研究发现:(1)省际次区域合作机制之间互动程度不足,存在一定脱节和"真空地带";(2)省际次区域合作受空间结构、治理模式影响显著,边界效应主要为"屏蔽效应";(3)空间规模效应和空间溢出效应受制于"空间交叉结点""中介效应"的强弱;(4)产业异质性与省际次区域合作之间存在倒"U"型关系;(5)合作框架协议尚不能有效推进"省际次区域合作区"升级,边界重构效应不显著,有必要进一步提升其政策有效性。

税收规避能影响企业现金持有价值吗? 下载：81 浏览：433

郑宝红1 曹丹婷2 《中国科学研究》 2018年8期

摘要:
在委托代理理论框架下,以我国沪深两市A股2008-2016年上市公司为样本,研究税收规避对企业现金持有价值的影响。研究结论表明,全样本中税收规避没有增加企业现金持有价值;在管理者代理成本低组和控股股东代理成本低组,税收规避增加了企业现金持有价值;在管理者代理成本高组和控股股东代理成本高组,税收规避降低了企业现金持有价值。进一步分析发现,信息披露质量高和机构投资者持股比例高在税收规避与现金持有价值的关系中具有正向调节作用。以上研究结论对于深入理解企业税收规避行为以及如何提高企业现金持有价值具有一定的指导意义。

面向策略消费行为的房地产项目预售与定价策略研究 下载：39 浏览：436

杜先进 许敏 《建筑与工程管理》 2018年1期

摘要:
预售是房地产项目的主要销售方式。以分析策略消费行为为基础,从市场供需关系和商品房估值变化两个维度研究了房地产项目的预售决策及两阶段最优定价策略,并通过数值分析验证了理论证明相关结论。研究发现,在市场处于升值情境时,消费者对商品房预售及正式销售阶段的估值和房产商的资金效应系数对房产商预售决策有直接影响;而在市场处于下跌情境时,预售策略是房地产商的优先选择,正式销售阶段的估值在定价中占据主要作用。

基于改进二元萤火虫群优化算法和邻域粗糙集的属性约简方法 下载：66 浏览：385

彭鹏1,2,3 倪志伟1,3 朱旭辉1,3 夏平凡1,3 《人工智能研究》 2020年5期

摘要:
针对数据降维和去冗问题,提出基于改进的二元萤火虫群优化算法和邻域粗糙集的属性约简方法.首先,运用反向学习协同初始化种群,并基于Sigmoid变化函数的映射进行二进制编码,引入Lévy飞行位置更新策略,提出改进二元萤火虫群优化算法.再以邻域粗糙集作为评价准则,以改进算法作为搜索策略,进行属性约简.最后,通过在标准UCI数据集上的实验验证属性约简方法的有效性,并验证文中算法具有较优的收敛速度和精度.

联合类间及域间分布适配的迁移学习方法 下载：55 浏览：367

李萍1 倪志伟2 朱旭辉3 宋娟3 《人工智能研究》 2020年3期

摘要:
在域间分布适配的过程中,容易丢失一些重要的域自身信息,在源域上难以训练获得一个有效的分类器,影响其在目标域上的泛化与标注性能.基于此种情况,文中提出联合类间及域间分布适配的迁移学习方法.通过学习一个公共投影矩阵,分别将源域与目标域映射到一个公共子空间上.采用最大均值差异方法分别度量类间及域间分布距离.在目标函数的优化过程中,不但显式地使域间分布差异变小,而且增大不同类别间的差异性,提高源域与目标域之间知识迁移的性能.在迁移学习数据集上的实验表明文中方法的有效性.

信息交互多任务粒子群算法 下载：67 浏览：405

程美英1 钱乾2 倪志伟3 朱旭辉3 《人工智能研究》 2019年12期

摘要:
不同于现有的云平台和并行计算机等多任务处理方式,文中充分挖掘粒子群算法(PSO)的"隐"并行性,引入2种不同的信息交互策略——种群内信息交互和种群间信息交互,同时引入等级因子、标量因子和技能因子参数,在算法每次迭代过程中,始终让最合适的个体求解最合适的任务,提出信息交互多任务粒子群算法(IEPSOM).对于多任务函数优化问题、多任务多约束工程优化问题及多任务关键指标体系构建问题的测试表明,在IEPSOM多任务环境中,有效信息的传递不仅可以提高解的质量,还可以加速各任务的收敛速度.

基于混合改进GSO与GRNN并行集成学习模型 下载：82 浏览：404

简书强1 倪志伟2 李敬明3 朱旭辉2 倪丽萍2 《人工智能研究》 2019年6期

摘要:
针对萤火虫群优化算法(GSO)不稳定、收敛速度较慢与收敛精度较低等问题和广义回归神经网络(GRNN)的网络结构导致预测误差的特性,提出基于混合改进萤火虫群算法与广义回归神经网络并行集成学习模型,应用于雾霾预测.首先构建融合多种搜索策略的混合改进萤火虫群优化算法(HIGSO),并使用标准测试函数验证算法性能.然后结合HIGSO与引入扰动因子的GRNN模型,建立并行集成学习模型,并通过UCI标准数据集验证模型的有效性与可行性.最后将模型应用于北京、上海和广州地区的雾霾预测,进一步验证模型在雾霾预测中的性能.

基于MapReduce改进离散型萤火虫算法和多重分形的属性约简方法 下载：69 浏览：486

陆玉佳1 倪志伟1 朱旭辉1 许力分2 伍章俊2 《人工智能研究》 2018年11期

摘要:
针对大数据环境下属性约简问题,提出基于MapReduce改进离散型萤火虫算法(IDGSO)和多重分形(MFD)的属性约简方法.首先,通过对萤火虫个体的移动方式进行离散化改进,引入迁徙策略和高斯变异策略,避免陷入局部最优,并提出改进离散型萤火虫算法.然后,将IDGSO结合MFD应用于属性约简中.最后,针对大数据环境下属性约简问题,采用MapReduce编程模式,实现对IDGSO和MFD的并行化.在UCI数据集和实际气象数据集上的实验表明,文中算法约简性能较优,运行效率较快,具有较好的有效性和可行性.

多任务处理协同进化粒子群算法 下载：74 浏览：477

程美英1 钱乾2 倪志伟3 朱旭辉3,4 《人工智能研究》 2018年7期

摘要:
粒子群算法及其改进算法专注于单任务的求解.随着电子商务的发展,在线服务器在某一时刻需要同时处理来自多个用户的服务请求,即多任务处理.区别于以往的并行计算机,文中充分挖掘粒子群算法的"隐并行性",并引入协同进化机制,在同一搜索空间根据任务个数设置不同的子种群,各子种群以一定的概率相互传递有效信息,最后提出基于多任务处理协同进化粒子群算法(CPSOM),并将CPSOM应用于多任务连续型函数优化问题、多任务离散型属性选择问题以及多任务约束工程优化问题.仿真实验表明,在CPSOM多任务环境中,不同任务之间确实存在有效信息的传递,不同任务之间的相互协作不仅可以提高解的质量,而且可以加快各优化问题的收敛速度.

进度管理在建筑工程管理中的价值探究 下载：81 浏览：228

朱晓东 《中国科学与管理》 2025年2期

摘要:
建筑工程管理中的进度管理是确保项目按时、按预算完成的关键因素之一。有效的进度管理不仅仅关乎时间，更涉及资源分配、质量保证以及项目成功的关键性方面。在这个竞争激烈、时间成本至关重要的行业中，合理的进度规划和监控是确保项目成功的关键。
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