金明
- 作品数：32 被引量：29H指数：3
- 供职机构：成都信息工程大学统计学院更多>>
- 发文基金：四川省教育厅资助科研项目全国统计科学研究计划项目四川省自然科学基金更多>>
- 相关领域：经济管理文化科学社会学政治法律更多>>
- 四川民办教育发展状况调查分析——以成都市龙泉驿区为例
- 2013年
- 通过对民办高校毕业生就业现状的建模分析,对其中存在的问题进行分析,并就如何改善民办大学生的就业问题提出一些建议。
- 金明刘印寇莉
- 关键词：民办教育
- 大数据背景下加快西部城市电子政务发展的对策被引量：2
- 2015年
- 电子政务是一个城市提高核心竞争力的要件之一。在大数据背景下对西部城市电子政务发展在存在的问题进行阐述,并就如何加快西部城市电子政务的发展提出一些针对性建议。
- 寇莉金明
- 关键词：电子政务抽样调查问卷统计分析
- 医疗监管的博弈分析被引量：1
- 2007年
- 金明朱胜
- 关键词：博弈分析博弈论分析
- 四川五大经济区区域发展问题研究被引量：1
- 2019年
- 对四川五大经济区近年来发展数据进行对比,以此进行分析比较来发现四川五大经济区的区域经济协调发展的困境,提出对四川省五大经济区协调发展的战略。
- 张杰金明
- 关键词：协调发展
- 宜宾市经济承载力研究
- 2013年
- 从系统的角度出发,运用现代系统科学理论的观点,将经济承载能力划分为若干系统、子系统,分析经济承载能力的构成以及形成机理,构建了经济承载能力评价指标体系,在运用定性分析方法的同时,采用综合评价法等统计方法,利用MCE软件研究四川省宜宾市的经济承载力现状,得到近年宜宾市承载力状况有所好转的结果,同时就改善宜宾承载力提出针对性的政策建议。
- 俞高金明
- 关键词：经济承载力综合评价
- 基于试题分析《概率论与数理统计》的教学方式
- 2020年
- 为适应时代发展的要求,《概率论与数理统计》作为理工科的重要基础课,迫切需要改革.本文对多所高校的《概率论与数理统计》期末试卷进行了整理分析,结合大数据背景下对统计分析能力的需求,从试卷知识点分布、题型等多角度进行分析,从而发现教学过程中选取的问题具有基础性和全面性、数据分析素养特点鲜明.针对这些特点,本文提出增加学生上级实验课程及考核方式等教学方式,以培养适应大数据时代发展需求的综合性人才.
- 陈静金明
- 关键词：《概率论与数理统计》大数据教学方式教学改革
- 政府数据共享安全保障机制研究被引量：1
- 2019年
- 通过从政府数据产生阶段、政府数据保管阶段、政府数据共享阶段三个角度进行分析,结合相关理论与技术,通过相关指标体系的构建,构建政府数据共享安全保障机制,防止由于相关数据共享而造成的隐私泄露、舆论导向不正等问题,希望能为政府数据安全共享提供思路.
- 张佳鑫金明
- 关键词：数据安全
- 政府微观数据共享的价值、挑战与建议
- 2022年
- 在信息化快速发展的大数据时代,政治、经济、社会生活等各个领域运用大数据推动完善社会治理、经济发展正成为趋势,数据的充分使用对社会和市场的价值日益凸显。数据作为政府和企业的重要资产已经成为一种共识,其中依靠统计调查方式获得的政府微观数据,对于促进数字政府建设,增强企业创新活力以及拓展数据新兴市场更是发挥着重要作用,共享政府微观数据是建设数字政府。
- 李宇航金明
- 关键词：微观数据数据共享大数据时代企业创新活力信息化
- 基于成都市常住人口预测下的城市资源配置
- 2023年
- 自2016年以来,城镇化进程已逐年放缓,但超大型城市由于自身具有虹吸效应依旧会吸引大量外来人口流入,当城市资源及基础设施建设跟不上人口增长的脚步时,环境污染、资源紧张、人口拥挤、交通堵塞等一系列“城市病”就会接踵而至,如何合理配置城市各项资源成了缓解超大型城市人口问题的突破口之一。本文结合成都市相关政策资料,采用可能–满意度模型计算出满足群众基本要求的适当人口规模;再结合GM-LSTM模型预测2035年成都市常住人口规模,倒推计算出适合2035年常住人口规模的各项资源配置情况。结果表明:2020年成都市常住人口规模已经极度接近2035年适度人口规模,且2035年常住人口规模超出政府规划红线。从适度人口的角度来看,到2035年,在可能–满意度水平为0.6的情况下,成都市供水量、供电量、天然气供应量均需达到当前水平的4.5倍以上;全市绿地面积需达到当前水平的2.7倍。
- 黄玉金明
- 关键词：适度人口常住人口
- 遗传算法在参数估计中的应用
- 2005年
- 遗传算法(GA—Genetic Algorithm)是一种新型的智能算法,在人工智能方面有广泛的应用。本文提出了用遗传算法进行参数估计的方法,所得到的结果有很强的鲁棒性,并且可以把遗传算法应用到数理统计中其它方面,如回归分析等。
- 金明
- 关键词：遗传算法参数估计人工智能鲁棒性
