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一种新型决策树属性选择标准 被引量：10
1
作者 倪春鹏 王正欧 《武汉科技大学学报》 CAS 2004年第4期437-440,共4页
讨论传统决策树算法中三种常用的基于熵的属性选择标准,提出一种基于属性重要性排序的建立决策树的新方法。该方法在决策树的每个内结点首先依据属性重要性将属性进行排序,然后选择最重要的属性作为分类属性生成决策树,并抽取出规则。... 讨论传统决策树算法中三种常用的基于熵的属性选择标准,提出一种基于属性重要性排序的建立决策树的新方法。该方法在决策树的每个内结点首先依据属性重要性将属性进行排序,然后选择最重要的属性作为分类属性生成决策树,并抽取出规则。与传统的决策树数据分类方法相比,此方法可有效地选择出对于分类最重要的分类属性,增强决策树的抗干扰能力,并提高规则的预测精度。 展开更多
关键词 决策树 重要性排序 数据分类
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基于复杂网络理论的中国城市航空网络有向加权分析 被引量：10
2
作者 徐开俊 肖成坤 +1 位作者 杨泳 吴佳益 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第36期15669-15673,共5页
为了科学优化中国航空网络资源分配、测评特殊机场的重要地位,运用复杂网络理论,构建中国城市航空有向加权网络,探究其网络结构特征并以度中心性、介数中心性、入强度为指标进行节点重要性排序筛选中国重要机场节点。结果表明:中国城市... 为了科学优化中国航空网络资源分配、测评特殊机场的重要地位,运用复杂网络理论,构建中国城市航空有向加权网络,探究其网络结构特征并以度中心性、介数中心性、入强度为指标进行节点重要性排序筛选中国重要机场节点。结果表明:中国城市航空网络的节点度值和边权值分布都具有异质性,是一个无标度网络;不同方法筛选出的重要机场节点基本一致,筛选结果为网络整体管控提供有效意见;乌鲁木齐地窝堡国际机场(ZWWW)、哈尔滨太平国际机场(ZYHB)在介数中心性相对其他指标较高,在网络中具有重要的中转作用。 展开更多
关键词 城市航空网络 有向加权 结构特征 重要性排序
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基于改进网格化算法的智能化配电网精细分析模型设计 被引量：2
3
作者 俞晓荣 冯伟 +1 位作者 赵辛 王鑫 《电子设计工程》 2024年第4期112-115,120,共5页
针对配电网运行水平影响指标众多、分析不精准的问题,文中采用网格化和Elastic-net算法相结合的方式,设计了一种智能化配电网精细分析模型。该模型将配网网格化后再进行评级,并确立了可改造或规划的区域。同时进一步结合Elastic-net算... 针对配电网运行水平影响指标众多、分析不精准的问题,文中采用网格化和Elastic-net算法相结合的方式,设计了一种智能化配电网精细分析模型。该模型将配网网格化后再进行评级,并确立了可改造或规划的区域。同时进一步结合Elastic-net算法从所有影响指标中选出对目标指标影响程度较大的指标,且将其按重要度排序,从而实现了对配网的智能化精细分析。以某配网历史数据进行的实例验证结果表明,与未经筛选便确定相关性的灰色关联算法相比,Elastic-net算法能够在筛选指标时排除弱相关指标。此外,Elastic-net算法还对筛选出的指标进行了重要度排序,进而提升了分析结果的精确性,因此可为精细的配网数据分析与精准的投资方案制定提供支撑。 展开更多
关键词 配网网格化 Elastic-net算法 指标筛选 重要度排序 精细分析
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基于随机森林的帽儿山珍贵硬阔叶树种适宜性分布 被引量：4
4
作者 宋长江 孙旭东 +1 位作者 蔺雪莹 刘兆刚 《森林工程》 北大核心 2023年第3期64-72,共9页
通过调查和查阅资料收集帽儿山地区水曲柳、黄菠萝、胡桃楸3大珍贵硬阔叶树种的地理分布数据,利用GIS技术和随机森林模型,结合目标树种小班的地形和土壤数据,开展帽儿山地区3大珍贵硬阔叶树种适宜性分布研究。结果显示,10组数据集的随... 通过调查和查阅资料收集帽儿山地区水曲柳、黄菠萝、胡桃楸3大珍贵硬阔叶树种的地理分布数据,利用GIS技术和随机森林模型,结合目标树种小班的地形和土壤数据,开展帽儿山地区3大珍贵硬阔叶树种适宜性分布研究。结果显示,10组数据集的随机森林模型准确率均在70%以上,当Ntree(森林中决策树的数量)=500时随机森林模型的平均准确率为75.2%,当Ntree=1000时随机森林模型的平均准确率为75.4%,并且10组数据集的最佳临界值(AUC)均在0.7以上,其平均AUC为0.746。在10组数据集中,海拔的平均降低精度和平均降低基尼系数最大,坡位的平均降低精度最小,地貌的平均降低基尼系数最小,目标树种在海拔200~300 m范围内生长适宜性最高,在海拔高于300 m之后随着海拔的升高,目标树种生长的适宜性越低;在坡度为0°~10°与30°~35°2个范围内生长适宜性最高,随着坡位由上到下的变化,目标树种生长适宜性越来越高;在西南、南、北这3个方位的生长适宜性最高;在平原地区的生长适宜性最高;在A层(淋溶层)厚度大于15 cm之后目标树种的生长适宜性越来越高;当AB(淋溶层和淀积层)层厚度在10~25 cm范围内最适宜目标树种的生长。研究结果证明,影响帽儿山地区3大珍贵硬阔叶树种适宜性分布的环境因子重要性排序,按照由高到低依次为海拔、AB层厚度、坡度、坡向、A层厚度、地貌和坡位。其主要适宜分布在帽儿山地区的南部和西北部区域,海拔200~300 m范围内,坡度平缓,土层厚度在15~25 cm,坡向为南北方向,地貌为平原,坡位为下坡位的地区。 展开更多
关键词 随机森林模型 硬阔叶树种 适宜性评价 重要性排序 机器学习
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基于排名聚合的时序网络节点重要性研究 被引量：8
5
作者 梁耀洲 郭强 +2 位作者 殷冉冉 杨剑楠 刘建国 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期519-523,共5页
目前时序网络节点重要性的研究主要从时序路径、连通性、网络效率等方面展开。该文考虑到时序网络层内的连接关系和层间耦合关系,引入基于评分矩阵的排名聚合理论,提出了一种基于排名聚合的时序网络节点重要性识别方法。Manufacturing和... 目前时序网络节点重要性的研究主要从时序路径、连通性、网络效率等方面展开。该文考虑到时序网络层内的连接关系和层间耦合关系,引入基于评分矩阵的排名聚合理论,提出了一种基于排名聚合的时序网络节点重要性识别方法。Manufacturing和Enrons等实证数据上的实验结果表明,基于排名聚合的时序网络节点重要性度量方法对比其他方法的Spearman相关系数平均提高2.41%和18.63%,说明了该方法在时序网络节点重要性度量的适用性和有效性。 展开更多
关键词 节点重要性 排名聚合理论 评分矩阵 时序网络
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麻雀搜索算法优化的RF-BILSTM短期电力负荷预测 被引量：1
6
作者 蔡志豪 史洪岩 《黑龙江工程学院学报》 CAS 2024年第1期15-20,共6页
电力负荷的准确预测是电网安全运行以及社会正常生产的重要保障,但负荷数据因自身的非线性以及众多影响因素的不确定性大大降低预测精度的准确性,因此,为了提高短期电力负荷的预测精度,提出一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化随机森林(RF)-... 电力负荷的准确预测是电网安全运行以及社会正常生产的重要保障,但负荷数据因自身的非线性以及众多影响因素的不确定性大大降低预测精度的准确性,因此,为了提高短期电力负荷的预测精度,提出一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化随机森林(RF)-双向长短期记忆神经网络(BILSTM)的预测模型。首先,针对电力负荷数据特征构造等问题,对数据进行量化以及标准化预处理操作,便于后续模型的输入。其次,利用RF算法对电力负荷的众多影响因素进行重要性排序,保留重要因素并将其与历史负荷数据进一步结合,从而构成神经网络的最终输入。最后,采用SSA算法对BILSTM模型的部分超参数进行优化选取,解决人工选取困难的问题。通过与其他模型对比,验证了该模型具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 随机森林 重要性排序 负荷预测 麻雀算法 长短期记忆神经网络
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基于Kano-QFD集成方法的高校物流服务设计要素研究 被引量：7
7
作者 李松林 《西部经济管理论坛》 2018年第4期63-74,共12页
[目的/意义]针对高校物流服务存在的问题,对高校物流服务设计要素进行研究,为提高现代物流服务质量提供参考。[方法/过程]采用Kano模型和QFD理论集成的方法,在获取了高校物流服务需求要素的基础上,采用Kano模型对每一种需求要素的属性... [目的/意义]针对高校物流服务存在的问题,对高校物流服务设计要素进行研究,为提高现代物流服务质量提供参考。[方法/过程]采用Kano模型和QFD理论集成的方法,在获取了高校物流服务需求要素的基础上,采用Kano模型对每一种需求要素的属性进行分析,然后将Kano模型与QFD理论的质量规划目标进行结合,对需求要素重要度进行调整,再结合QFD理论中的相关矩阵进行计算,最终得到满足需求的设计要素的重要度排序,针对该排序提出提升高校物流服务质量的建议。[结果/结论]在针对高校这一群体进行物流服务设计时,为了充分满足顾客需求,提高顾客满意度,首先应该满足顾客对于安全、态度和寄送服务的要求;其次,高校作为高级知识分子高度密集的区域,高校群体对于智能化的服务需求非常高,在对高校物流服务进行设计时,应该充分利用网络的便捷性,为顾客提供全方面的线上服务平台。 展开更多
关键词 KANO模型 QFD理论 高校物流 服务质量 需求要素 设计要素 质量规划 重要度排序
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振动传递路径系统的参数和全局灵敏度分析 被引量：7
8
作者 张义民 仝允 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2017年第6期1077-1081,共5页
提出了振动传递路径系统响应对系统参数和传递路径的全局灵敏度分析的数值方法。考虑结构参数的随机性,获取各传递路径受体输出响应的随机统计特征,以及路径中系统参数对受体振动响应的定量影响关系。基于文中数值方法,可以定量表述影... 提出了振动传递路径系统响应对系统参数和传递路径的全局灵敏度分析的数值方法。考虑结构参数的随机性,获取各传递路径受体输出响应的随机统计特征,以及路径中系统参数对受体振动响应的定量影响关系。基于文中数值方法,可以定量表述影响振动传递路径系统中受体振动特性大小的路径重要度排序以及系统参数的灵敏度排序。以典型多自由度振动路径分析模型为例,讨论了随机振动系统传递路径重要度分析过程,通过与Monte-Carlo随机模拟结果相对比,验证了本方法的正确性与可行性。 展开更多
关键词 随机摄动法 振动传递路径 全局灵敏度分析 重要度排序
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基于随机森林的学生成绩评价研究 被引量：7
9
作者 宋园 朱丽琴 程泽凯 《齐齐哈尔大学学报（自然科学版）》 2017年第6期1-5,10,共6页
学生成绩的分析预测为教学管理部门提供科学的决策依据,有助于教学质量的提高。以学生成绩为实验数据,采用随机森林算法对学生成绩进行预测,并利用Gini指数对影响学生成绩的课程的重要性进行排序。实验表明,此模型的预测准确率达到83.8... 学生成绩的分析预测为教学管理部门提供科学的决策依据,有助于教学质量的提高。以学生成绩为实验数据,采用随机森林算法对学生成绩进行预测,并利用Gini指数对影响学生成绩的课程的重要性进行排序。实验表明,此模型的预测准确率达到83.82%,综合预测结果和课程重要性排序,能够指导学生进行针对性的补习。 展开更多
关键词 随机森林 成绩预测 重要性排序
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Elastic-net变量选择及其在配网投资决策中的应用 被引量：6
10
作者 罗婷 刘小惠 程宏波 《电力系统保护与控制》 CSCD 北大核心 2021年第23期80-87,共8页
基于配网历史建设情况筛选重要指标进行针对性的精准投资是提升配网建设效果的有效手段。使用多源融合技术对配网不同系统的建设及运行数据进行融合,利用文本数据抽取技术对项目建设记录进行结构化转换。采用Elastic-net对所提取的指标... 基于配网历史建设情况筛选重要指标进行针对性的精准投资是提升配网建设效果的有效手段。使用多源融合技术对配网不同系统的建设及运行数据进行融合,利用文本数据抽取技术对项目建设记录进行结构化转换。采用Elastic-net对所提取的指标数据进行筛选,基于BIC准则对Elastic-net的参数进行优化选取,得到项目建设指标的重要性排序。根据重要性排序结果建立配网建设投资决策模型。不同投资决策方案的对比分析表明,所提投资决策模型建设效果更有针对性,可实现配网项目建设的精准投资。 展开更多
关键词 配网建设 精准投资 多源数据融合 Elastic-net 重要性排序
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基于随机森林算法的建筑物构件对地震损失的重要度分析
11
作者 刘良巧 王自法 +1 位作者 梁梓豪 刘渊 《地震工程与工程振动》 CSCD 北大核心 2024年第4期70-78,共9页
建筑物地震损失是从构件破坏开始的,确定建筑物构件对地震损失的重要度有助于寻找结构的抗震薄弱构件。传统的抗震研究多数关注建筑物的结构构件破坏,对非结构构件的重要性研究不足,这也造成非结构构件的地震损失远超过结构构件的地震... 建筑物地震损失是从构件破坏开始的,确定建筑物构件对地震损失的重要度有助于寻找结构的抗震薄弱构件。传统的抗震研究多数关注建筑物的结构构件破坏,对非结构构件的重要性研究不足,这也造成非结构构件的地震损失远超过结构构件的地震损失。基于新西兰地震保险数据集中大量详实的建筑物地震构件损失数据,采用随机森林的特征重要性(feature importance,FI)、排列重要性(permutation importance,PI)以及SHAP值(shap_values)这3种重要性分析方法对建筑物各损失构件在总体损失中的重要性大小进行排序,并采用赋值排序相加法和归一化相加的方法统筹表示重要性排序。归一化相加法不仅能判别构件的相对重要性,还可以定量地表达不同构件的重要性差异。结果表明,在所分析的12种构件类型中,非结构构件的重要度明显高于结构构件的重要度,其中墙面装修最重要,板式基础次之,屋顶框架的重要性最弱,未来需要更加注意墙面装修和建筑基础的抗震性能。 展开更多
关键词 地震损失 结构构件损失 非结构构件损失 随机森林算法 重要性排序
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基于离散时间贝叶斯网络的CBTC车载设备可靠性分析
12
作者 刘懂懂 王友平 +1 位作者 吴鸣晢 刘大伟 《铁道通信信号》 2024年第9期81-87,共7页
基于通信的列车控制系统(CBTC)车载设备用于实现列车安全防护和自动运行,其可靠性直接关系到列车的运行安全和效率。针对设备运营过程中的动态失效问题,基于离散时间贝叶斯网络(DTBN)对CBTC车载设备可靠性进行分析。首先,在分析CBTC车... 基于通信的列车控制系统(CBTC)车载设备用于实现列车安全防护和自动运行,其可靠性直接关系到列车的运行安全和效率。针对设备运营过程中的动态失效问题,基于离散时间贝叶斯网络(DTBN)对CBTC车载设备可靠性进行分析。首先,在分析CBTC车载设备功能结构的基础上构建系统动态故障树模型,基于动态故障树模型与DTBN模型的转换规则以及DTBN逻辑门条件概率表,建立基于DTBN的可靠性分析模型;其次,通过DTBN的正向推理实现CBTC车载设备的可靠度评估;最后,通过DTBN的反向推理及重要度计算,实现CBTC车载设备薄弱环节分析及重要度排序。结果表明:ATP子系统中输出继电器板、输出板等是CBTC车载设备最薄弱的板卡级设备,需重点关注。该方法能为CBTC车载设备的可靠性分析提供依据,有效提升系统智能运维水平。 展开更多
关键词 基于通信的列车控制系统 离散时间贝叶斯网络 车载设备 动态故障树 可靠性 重要度排序 智能运维
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基于网络有向关系的节点重要性排序方法
13
作者 万强 王乾春 +1 位作者 张春 李凌林 《信息技术》 2024年第8期151-157,共7页
针对因网络多重分流导致的节点重要性特征分布混乱、差异性较大的问题,提出一种基于网络有向关系的节点重要性排序方法。建立多重分流复杂网络结构的动态模型,根据节点的线性变化关系,动态计算节点在网络流域中的实时状态值。根据节点... 针对因网络多重分流导致的节点重要性特征分布混乱、差异性较大的问题,提出一种基于网络有向关系的节点重要性排序方法。建立多重分流复杂网络结构的动态模型,根据节点的线性变化关系,动态计算节点在网络流域中的实时状态值。根据节点的实时状态值,通过效率矩阵求得预设节点与任意点间重要性贡献参数,其可以反映两个节点间的关联程度,根据关联指向大小实施重要性排序。实验结果表明,所提方法可以精准排序全局重要度值在0.021~0.085范围内的节点,可以在1s内完成重要性较低的节点排序。 展开更多
关键词 多重分流 复杂网络 动态模型 关联指向 重要性排序
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地面钻井瓦斯抽采量影响因素分析及效果考察 被引量：5
14
作者 贾占伟 石必明 穆朝明 《煤炭技术》 CAS 北大核心 2014年第12期162-165,共4页
以煤层瓦斯径向流动理论模型和现场实际情况为基础,对影响地面钻井瓦斯抽采量的因素进行分析,并利用改进的层次分析法对其进行重要性排序,根据潘三矿1#和4#地面钻井抽采被保护层开采卸压煤层瓦斯抽采量的记录数据,分析影响地面钻井瓦斯... 以煤层瓦斯径向流动理论模型和现场实际情况为基础,对影响地面钻井瓦斯抽采量的因素进行分析,并利用改进的层次分析法对其进行重要性排序,根据潘三矿1#和4#地面钻井抽采被保护层开采卸压煤层瓦斯抽采量的记录数据,分析影响地面钻井瓦斯抽采效果的主要因素。 展开更多
关键词 地面钻井 瓦斯抽采量 主控因素 重要性排序 保护层开采 煤层透气性
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基于改进SSA-GA-BP神经网络的热连轧轧制力预测 被引量：1
15
作者 胡啸 薛霖 +3 位作者 景洁 王晓军 李怡宏 姬亚锋 《塑性工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第8期122-129,共8页
针对热连轧过程传统轧制力模型不能准确反映实际轧制力的问题,提出了群智能优化算法优化机器学习的热连轧轧制力预测模型。以某热连轧生产线数据为基础,利用随机森林算法进行输入特征的重要性排序,选取重要度较大的参数作为BP神经网络... 针对热连轧过程传统轧制力模型不能准确反映实际轧制力的问题,提出了群智能优化算法优化机器学习的热连轧轧制力预测模型。以某热连轧生产线数据为基础,利用随机森林算法进行输入特征的重要性排序,选取重要度较大的参数作为BP神经网络的输入参数,并采用Pauta法则对原始轧制数据进行预处理,基于GA-BP模型建立了精度良好的轧制力预测模型,并采用改进的麻雀搜索算法对GA-BP模型进行了二次优化。将建立的改进SSA-GA-BP模型与传统轧制力模型、BP神经网络模型以及未二次优化的GA-BP模型进行对比。结果表明,改进的SSA-GA-BP模型较其他模型具有较高的预测精度和良好的泛化能力。 展开更多
关键词 改进SSA 重要性排序 GA-BP神经网络 二次优化 轧制力预测模型
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基于相似度化学危害监测区域重要性排序研究
16
作者 张宏远 石翊蒙 《职业卫生与应急救援》 2023年第2期193-199,205,共8页
目的克服传统化学危害监测重点区域判断存在的主观局限性和结果不确定性问题,提高化学危害监测重要区域选择的科学性。方法通过对化学危害监测重要性影响因素的统计分析,构建化学危害监测区域重要性排序的科学量化模型,并利用Spearman... 目的克服传统化学危害监测重点区域判断存在的主观局限性和结果不确定性问题,提高化学危害监测重要区域选择的科学性。方法通过对化学危害监测重要性影响因素的统计分析,构建化学危害监测区域重要性排序的科学量化模型,并利用Spearman秩相关系数分析,比较主客观赋权法的指标权重,利用Kendall相关性分析对三种排序方法进行综合判断,提出一种结合了相似度组合排序法(K-WTV)和相似度组合赋权法(S-AEF)的方法对化学危害监测区域重要性进行排序。结果以某大型城市某地区作为化学危害监测区域,以其为应用实例,S-AEF结合K-WTV法计算所得结果与乘法合成法、最优赋权法、博弈论赋权的计算结果相似度分别为0.659、0.913、0.659,大于临界值,且基本符合现实经验的判断,证明本文方法的可行性。结论此方法结果具有客观性、可行性和适用性,并且更加科学合理,可为解决化学危害监测区域重要性排序等不确定性问题提供一种新思路。 展开更多
关键词 应急救援 化学危害 监测 组合赋权法 重要性排序 相关性分析
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基于GQFD的仿生鳞甲防护服能力需求分析
17
作者 马帅 罗雷 《中国个体防护装备》 2023年第1期40-47,共8页
根据仿生鳞甲防护服在防范和处置突发事件中的任务分析,本文提出了基于灰关联分析的质量展开功能方法(GQFD),构建了仿生鳞甲防护服能力需求分析质量屋,经过数据运算,获得了仿生鳞甲防护服的能力需求指标重要度排序,并对排序情况进行了... 根据仿生鳞甲防护服在防范和处置突发事件中的任务分析,本文提出了基于灰关联分析的质量展开功能方法(GQFD),构建了仿生鳞甲防护服能力需求分析质量屋,经过数据运算,获得了仿生鳞甲防护服的能力需求指标重要度排序,并对排序情况进行了结论分析,为下一步研发新型仿生鳞甲防护服提供决策建议。 展开更多
关键词 仿生鳞甲防护服 GQFD方法 需求分析 重要度排序
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基于层次分析法的UI界面功能排序设计研究 被引量：4
18
作者 王国庆 《工业设计》 2020年第9期81-82,共2页
本文在有限的UI界面中提供更有效的功能排序。基于层次分析法,通过确立用户需求和功能方案之间的关系并对其进行评分分级,确立功能重要性权重,从而在UI界面中对功能进行有效的排序设计。通过层次分析法能够对UI界面中的功能进行系统性... 本文在有限的UI界面中提供更有效的功能排序。基于层次分析法,通过确立用户需求和功能方案之间的关系并对其进行评分分级,确立功能重要性权重,从而在UI界面中对功能进行有效的排序设计。通过层次分析法能够对UI界面中的功能进行系统性地分析,寻找出使用过程中更有效的排序方式,提高交互效率。 展开更多
关键词 层次分析法 UI界面 重要性权重 功能排序 设计
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大气污染物和污染源重要性排序研究 被引量：4
19
作者 徐萍 刘臣辉 +3 位作者 杨文燕 唐超 马志明 周明耀 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2017年第12期44-49,共6页
为了在现有大气污染源排放清单建设工作中突出重点,进行有效的调研分析,需判断出区域大气的主要污染源和污染物,因此制定了区域大气污染物和污染源重要性排序的一般原则和计算方法。从现有国内研究中选取北京市、天津市、上海市、杭州... 为了在现有大气污染源排放清单建设工作中突出重点,进行有效的调研分析,需判断出区域大气的主要污染源和污染物,因此制定了区域大气污染物和污染源重要性排序的一般原则和计算方法。从现有国内研究中选取北京市、天津市、上海市、杭州市、广东省以及珠三角共6个有NO_x、SO_2、PM_(2.5)、PM_(10)、NH_3、VOCs、CO排放量研究结果的地区进行综合对比分析,根据等标污染负荷比法和狄克松检验法得出区域污染源和污染物重要性排序结果。根据通用方法,以扬州市为例,得出扬州市大气污染源重要性排序结果依次为:工业源、生活源、农业源、移动源和其他源,主要污染源为工业源和生活源;扬州市大气污染物重要性排序结果依次为:NO_x、SO_2、PM_(2.5)、PM_(10)、NH_3、VOCs和CO,主要污染物为NO_x、SO_2、PM_(2.5)和PM_(10)。 展开更多
关键词 污染物 污染源 重要性排序 等标污染负荷比
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基于NodeRank算法的产品特征提取研究 被引量：4
20
作者 周立欣 林杰 《数据分析与知识发现》 CSSCI CSCD 北大核心 2018年第4期90-98,共9页
【目的】基于自然语言处理技术和复杂网络相关理论,提出新的产品特征识别方法,提高产品特征的抽取效果。【方法】构建产品特征–情感词对的二分加权网络,从网络视角更加清晰、直观地描述产品特征词和情感词之间的关系。然后提出NodeRan... 【目的】基于自然语言处理技术和复杂网络相关理论,提出新的产品特征识别方法,提高产品特征的抽取效果。【方法】构建产品特征–情感词对的二分加权网络,从网络视角更加清晰、直观地描述产品特征词和情感词之间的关系。然后提出NodeRank算法对产品特征词进行重要性排序,提高特征词提取的准确率。【结果】通过对京东商城中真实评论数据的仿真实验,结果表明NodeRank算法产品特征提取的准确率、召回率和F-score都高于HAC、TF-IDF和TextRank等基准算法。【局限】NodeRank算法的计算复杂度偏高,需要进一步优化。【结论】NodeRank算法是一种准确有效的特征提取方法,能够为产品特征提取、产品营销等商业活动提供支持。 展开更多
关键词 特征词抽取 二分网络 NodeRank算法 重要性排序
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