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题名创业企业风险识别与评价模型研究
被引量：8
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作者
殷林森
胡文伟
李湛
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机构
上海交通大学安泰经济与管理学院
香港大福证券集团研究部
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出处
《上海管理科学》
2007年第1期1-3,共3页
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基金
上海市科技发展基金软科学研究项目
编号:056921057。
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文摘
本文分析了创业企业的成长过程及风险特点,建立了风险识别指标体系,据此提出了创业企业风险的静态模糊识别模型及动态模糊识别模型。
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关键词
风险
模糊识别
评价
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Keywords
Risk
fussy identification
Evaluation
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分类号
F270
[经济管理—企业管理]
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题名采用改进PSO的非线性系统T-S模糊模型辩识
被引量：2
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作者
肖健梅
王锡淮
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机构
上海海事大学电气自动化系
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006年第5期46-49,共4页
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基金
上海市教委科研重点资助项目(编号:04FA02)
上海市重点学科建设资助项目(编号:T0602)
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文摘
提出了一种新的T-S模糊模型的非线性系统辨识方法。采用自适应模糊C均值聚类算法确定模糊模型的前件结构及参数,用改进的粒子群优化(PSO)算法来辩识模糊模型的结论参数以获得系统参数的最优估计。仿真结果表明该方法是有效的。
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关键词
T—S模糊模型
自适应模糊聚类
粒子群优化
系统辨识
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Keywords
T-S fussy model,adaptive fuzzy clustering,particle swarm optimization,system identification
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名模糊判决支持向量机在自动语种辨识中的研究
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作者
张凡
贺苏宁
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机构
西南电子电信技术研究所国家级重点实验室
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004年第21期69-71,共3页
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基金
国家部委基金项目(编号:514950307)资助
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文摘
支持向量机(SVM)是在统计学习理论的基础上发展起来的一种新的通用学习方法。自动语种辨识是语音信号处理中新出现的分支,也是一项较难的课题。该文提出的模糊判决支持向量机(FDSVM)是对支持向量机的判决结果的合理化改进,并应用于自动语种辨识系统。利用OGI-TS电话语音库对新算法的性能进行测试,然后给出实验结果。结果表明,该算法相对于传统算法是一种更有效的方法。
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关键词
模糊判决支持向量机
语种辨识
线性预测倒谱系数
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Keywords
fussy Discrimination Support Vector Machines(FDSVM),Language identification(LI ),Linear Prediction Cepstrum Coefficients(LPCC)
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分类号
TN192
[电子电信—物理电子学]
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