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辽宁省社会科学规划基金(L10BJL035)

作品数:6 被引量:24H指数:3
相关作者:丁永健吕成戍王维国鄢雯郝琦更多>>
相关机构:大连理工大学东北财经大学更多>>
发文基金:中央高校基本科研业务费专项资金辽宁省社会科学规划基金国家社会科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术经济管理更多>>

文献类型

  • 6篇期刊文章
  • 1篇会议论文

领域

  • 4篇经济管理
  • 3篇自动化与计算...

主题

  • 3篇支持向量
  • 3篇支持向量机
  • 3篇向量
  • 3篇向量机
  • 2篇最近邻
  • 2篇攻击检测
  • 1篇代价敏感支持...
  • 1篇央企利润
  • 1篇影响因素
  • 1篇上缴
  • 1篇实证
  • 1篇实证研究
  • 1篇输入性
  • 1篇输入性通货膨...
  • 1篇数据稀疏
  • 1篇数据稀疏性
  • 1篇谈判
  • 1篇铁矿
  • 1篇铁矿石
  • 1篇铁矿石价格

机构

  • 5篇大连理工大学
  • 3篇东北财经大学

作者

  • 4篇丁永健
  • 3篇吕成戍
  • 2篇鄢雯
  • 2篇王维国
  • 1篇郝琦

传媒

  • 1篇华东经济管理
  • 1篇国际贸易问题
  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇计算机应用研...
  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇集装箱化

年份

  • 1篇2014
  • 1篇2013
  • 1篇2012
  • 4篇2011
6 条 记 录,以下是 1-7
排序方式:
基于SVM-KNN的半监督托攻击检测方法被引量:3
2013年
针对支持向量机方法在标记用户数据不充分的情况下无法有效实现托攻击检测的不足,提出一种基于SVM-KNN的半监督托攻击检测方法。根据少量标记用户数据训练一个初始SVM分类器,利用初始SVM对大量未标记用户数据进行分类,挑选出分类边界附近有可能成为支持向量的样本点,利用KNN分类器优化边界向量的标记质量,再将重新标注过的边界向量融入训练集,迭代训练逐步改善SVM的分类边界,最终获得系统决策函数。实验结果表明在标记用户数据较少的情况下,方法能有效提高托攻击的检测精度和效率,具有较强的推广能力。
吕成戍王维国
关键词:攻击检测半监督学习支持向量机
分拆上市、红利上缴与央企利润隐藏
政府向央企征收部分利润作为红利,分拆上市的企业为了降低所交红利数额,利用"集团-股份公司"的双层结构进行利润隐藏活动。本文基于委托-代理模型研究央企分拆上市和利润隐藏背景下红利上缴比例的确定。研究结果表明最优红利上缴比例...
丁永健姜沫
关键词:分拆上市
文献传递
区域分割、先行者优势与铁矿石进口价格谈判劣势被引量:2
2011年
本文从钢铁行业市场的区域分割这一特点出发,通过一个多阶段博弈模型说明,市场结构越分散,大型钢铁企业争夺先行者优势的激励越大,从而在国际铁矿石谈判中的耐心程度越低。实证研究支持了这一结论。因此应当提高钢铁行业的市场集中度,尤其是促进跨区域兼并重组。
丁永健郝琦
关键词:钢铁行业先行者优势铁矿石价格
基于状态空间方程的大连港集装箱吞吐量影响因素分析被引量:2
2011年
1研究背景及文献回顾 随着世界经济与贸易的不断发展,港口成为支持国家和地区经济发展的重要基础设施,是连接生产与消费、国内与国外的交通纽带,也是国家吸引外资、发展外向型经济的主要条件和投资环境。
丁永健鄢雯
关键词:集装箱吞吐量影响因素外向型经济基础设施
基于KNN-SVM的混合协同过滤推荐算法被引量:10
2012年
数据稀疏性问题对协同过滤推荐系统的推荐精度有很大影响,为此,融合缺失数据平衡方法,提出了一个基于KNN-SVM的混合协同过滤推荐算法。利用K-最近邻法对训练集中的缺失数据进行填补,然后通过支持向量机交叉验证进行分类,综合两者优点,从而克服数据质量对推荐算法的影响。在标杆数据集上进行了仿真实验,数值结果证明了方法的有效性。
吕成戍王维国丁永健
关键词:数据稀疏性支持向量机K-最近邻协同过滤
中国的通货膨胀是输入性的吗?——物价波动国际传导路径的实证研究被引量:1
2011年
通货膨胀是当前中国经济的突出现象,对通货膨胀是否由国际输入存在争议。通过对2005年7月至2011年3月间的宏观经济数据分析表明,中国的物价总体上受到美国、欧盟的影响,并存在三条传导路径:价格传导、货币供给传导、总供求传导。因此遏制通胀不能仅靠国内的紧缩性货币政策,还要注意防范国际通货膨胀的输入性影响。政策建议包括调整优化产业结构,调节总供求,以及控制贸易规模和结构。
丁永健鄢雯
关键词:输入性通货膨胀货币政策
基于代价敏感支持向量机的推荐系统托攻击检测方法被引量:7
2014年
基于标准支持向量机的托攻击检测方法不能体现由于用户误分代价不同对分类效果带来的影响,提出了一种基于代价敏感支持向量机的托攻击检测新方法,该方法在代价敏感性学习机制下引入支持向量机作为分类工具,对支持向量机输出进行后验概率建模,建立了基于类别隶属度的动态代价函数,更准确地反映不同样本的分类代价,在此基础上设计了代价敏感支持向量机分类器。将该分类器应用在推荐系统托攻击检测中,并与标准的支持向量机方法、代价敏感支持向量机方法进行比较,实验结果表明,本方法可以更精确地控制代价敏感性,进一步提高对攻击用户的检测精度,降低总体的误分类代价。
吕成戍
关键词:支持向量机
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