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基于CVaR带有改进的典型交易成本的多目标投资组合模型被引量：3: 2019年; 【目的】为了进行有效的投资,即投资者在有限的资本上通过控制风险最小并取得最大收益。【方法】利用多目标遗传算法求解。【结果】建立了一个多目标的投资组合模型,在改进后的典型交易成本基础上,实现投资组合收益最大且CVaR最小。【结论】选取国内股票市场的历史数据,用Matlab R2016a对所选数据进行实证分析,得出了一个切实可行的投资策略。; 宋慧慧龙宪军龙强; 关键词：CVAR 多目标遗传算法

微商广告接受者特征分析: 2021年; 了解和掌握微商广告接受者特征,有助于制定更具有针对性的微商广告发布策略。通过深度访谈与问卷调查发现:微商广告接受者青年居多,学历高、收入中等;喜欢"简单",有包容心;爱"刷"圈,接受"微"购。为迎合接受者特征,本文提出四个方面的微商广告建议:吸睛的"软文"营销,定位目标、减少发圈频次,谨慎选择发"圈"时段和深入了解你的产品四个方面的建议,以期为广告发布者及平台提供帮助。; 滕艳黄辉; 关键词：朋友圈微商

成渝城市群人力资本效率的测度与评价--基于三阶段DEA的实证分析被引量：5: 2018年; 人力资本是国家和地区可持续发展的战略资源,提升人力资本效率是建设成渝城市群的必由路径。基于三阶段DEA模型对成渝城市群2014年的人力资本效率进行实证研究,探索外部因素、效率水平、区域差异等方面对成渝城市群人力资本效率现状及发展路径的影响。研究发现:教育投入、开放水平和技术水平等外部因素对人力资本投入冗余有显著影响;规模效率是限制成渝城市群人力资本效率提升的主要因素;成渝城市群人力资本的发展具有区域差异性特征。最后,根据研究结论得到若干启示。; 刘婉琪任毅; 关键词：人力资本三阶段DEA

重庆市张关溶洞景观照明研究: 溶洞照明推进了溶洞旅游业的发展，不科学的溶洞照明引起溶洞内灯光植物生长，破坏了溶洞内部特殊环境。通过对张关溶洞内灯光植物和人工光源的调研测量，研究了人工光源光谱、光照强度与溶洞灯光植物的生长关系，结果表明：光照强度高于2...; 段然杨春宇苏加福; 关键词：景观照明

基于聚类分析与偏最小二乘法的支持向量机PM_(2.5)预测被引量：7: 2017年; 考虑样本和输入变量的选取对预测模型精度的影响,文章提出一种基于K-means聚类与偏最小二乘法的支持向量机PM_(2.5)浓度预测方法。首先采用K-means算法对气象属性进行聚类,间接把PM_(2.5)序列分成了相似度较高的若干类,并分别作为预测建模用的训练样本;然后采用偏最小二乘法从影响PM_(2.5)浓度的多种因素中提取主成分,作为各类模型的优化输入;最后根据预测日的气象属性选出合适类别,运用优化后的训练样本和输入变量建立PM_(2.5)浓度预测模型。以北京市某监测点的实际数据为例,运用改进模型和传统模型分别进行实验。结果表明:改进的支持向量机相比传统支持向量机在预测精度上有明显的提高,精度评价指标MAE、MAPE和RMSE分别下降38.10%、50.59%、37.15%。研究实证,引入K-means聚类与偏最小二乘法的手段来提高传统支持向量机在PM_(2.5)浓度预测中的精度具有可行性。; 喻其炳李勇白云姚行艳成志伟李川; 关键词：K-MEANS聚类偏最小二乘法支持向量机

基于次优网络深度学习的3D打印机故障诊断被引量：5: 2019年; 为实现精度可靠且成本节约的3D打印机故障诊断,釆用消费品级的姿态传感器釆集打印机的健康状态数据,并提出次优网络深度学习以弥补低成本硬件精度的不足。次优网络深度学习在由预训练和精细调节组成的传统深度学习基础上,一方面提出预分类方法自适应确定次优的网络结构参数,另一方面釆用精细分类方法进一步提高故障诊断分类的精度。试验中,将姿态传感器安装于并联臂3D打印传动链的末端即打印头上。传感器全部通道的运动信号作为输入信息,釆用深度玻尔兹曼机构建了次优网络故障诊断算法进行大数据驱动的故障诊断。将所提岀的次优网络深度学习故障诊断方法与其他方法相比较,其结果表明,所提出方法可以有效诊断3D打印机的传动故障。; 李川张绍辉José Valentede Oliveira; 关键词：3D打印故障诊断大数据

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重庆工商大学管理科学与工程研究院