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基于主动学习GA-SVM分类器的连铸漏钢预报被引量：7: 2016年; 针对在小样本数据情况下训练的连铸漏钢预报模型难以获得较高预报准确率的问题,提出了一种基于主动学习遗传算法支持向量机(GA-SVM)分类器的漏钢预报算法。该算法首先将采集到的连铸结晶器坯壳温度数据进行预处理,并将有效数据进行标注;然后利用标注后的小样本数据和遗传算法来优化SVM的经验参数,训练并得到支持向量机模型;最后利用某钢厂采集到的连铸结晶器坯壳温度数据进行测试。测试结果表明,在利用小样本数据进行训练的情况下,所提出的基于主动学习GASVM分类器的连铸漏钢预报算法具有较高的漏钢预报率(预报精度)和100%的漏钢报出率,验证了所提漏钢预报算法的有效性。; 方一鸣胡春洋刘乐张兴明; 关键词：漏钢预报

关于企业竞争力的分析与评价研究: 该文在详细分析企业竞争力概念的基础上,提出了企业发展的良性循环模型和企业竞争力制约因素模型,进而设计建立了一套企业竞争力评价体系和一套简化评价模型,分别从企业竞争力的状态量和制约和因素量两方面对竞争力进行综合评价.该文采...; 张兴明; 关键词：企业竞争力层次分析法

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张兴明