搜索结果: 46-60 共查到“管理学 叶”相关记录131条 . 查询时间(0.336 秒)
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哈尔滨工业大学管理学院博士生导师叶强教授(图)
哈尔滨工业大学管理学院 博士生导师 叶强 教授 网络营销
2013/8/29
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针对时变相关系数矩阵在多变量随机波动模型的估计问题,构建了贝叶斯动态相关Wishart波动模型。在CC-MSV模型的基础上,设置精度矩阵服从Wishart分布,使得模型的相关系数矩阵具有时变特征。通过模型的统计结构分析,选择参数先验分布,设计相应的Gibbs-MTM-ARMS混合算法,据此估计模型参数;并利用上证综合指数、标普500指数与原油期货价格数据进行实证分析。研究结果表明:模型能够有效地刻...
光伏发电功率的预测是光伏发电规划和运行的基础,因而受到越来越多的重视。文中提出了FCM相似日聚类与智能算法相结合的光伏阵列功率短期预测模型。该方法的思路是首先通过分析影响光伏阵列输出功率的主要因素,对历史数据与预测日气象环境进行模糊分类,并筛选出相似度高的子集作为样本,以提高预测样本的质量;然后通过神经网络映射出特征空间与光伏功率之间的复杂关系,并用贝叶斯理论对神经网络参数进行优化,提高网络的泛化...
江西理工大学经济管理学院叶仁荪教授
江西理工大学经济管理学院 叶仁荪 教授 劳动经济 人力资源管理
2013/6/20
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福州大学公共管理学院叶志清副教授(图)
福州大学公共管理学院 副教授 学生思想政治教育
2013/6/5
叶志清,男,1975年11月出生,福建安溪人,硕士,副教授。现任福州大学公共管理学院党委书记。大学本科毕业于福州大学机械系金属材料及热处理专业,硕士研究生毕业于福州大学公共管理学院管理科学与工程专业。长期从事学生思想政治教育工作,先后在机械系、材料学院、法学院任辅导员、团委书记,2007年4月任生物科学与工程学院党委副书记、2010年8月任共青团福州大学委员会副书记,2012年7月任现职。2009...
本文的老年家庭照料需求成本预测模型及调查数据分析表明,中国21世纪上半叶生活自理能力残障老人增速明显高于整体老年人口,高龄残障老人增长大大快于中低龄者,身边无子女残障老人增长明显快于有子女者,残障老人家庭照料成本总额占GDP百分比增速很快。模拟预测对比分析表明,在现行生育政策不变方案下,中国2030年与2050年平均每位劳动者负担的老年家庭照料现金支出分别至少等于2000年的3.0—4.1倍与6....
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广东海洋大学食品科技学院硕士生导师叶盛权副教授(图)
广东海洋大学食品科技学院 硕士生导师 叶盛权 副教授 制糖工程 食品质量与安全
2013/5/24
叶盛权,男,汉族,中共党员,1966年9月出生,广东湛江市人,广东海洋大学食品科学与工程副教授,硕士研究生导师。华南理工大学轻工与食品学院博士生,师从郭祀远、吴晖教授,从事制糖工程、食品质量与安全方面的学习和研究工作。于1991年7月在原湛江水产学院加工系任教至今,在水产品加工与贮藏、发酵食品、食品安全、水处理技术及壳聚糖资源的开发和综合利用研究等学科方向上具有较高的学术造诣,积累了较丰富的实践经...
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西南财经大学工商管理学院叶作亮教授(图)
西南财经大学工商管理学院 叶作亮 教授 物流规划 供应链运营 供应链金融 运作管理
2013/5/16
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吴新叶(1968-),男,安徽灵璧人,法学博士,华东政法大学教授,政治学与公共管理学院行政管理教研室主任,硕导,研究方向为基层政治与基层公共管理。1996-1999年在华东师范大学攻读硕士学位,2001-2004年在复旦大学攻读博士学位。2004年进入华东政法大学工作,现在兼任上海市政治学会副秘书长,上海市党建文化研究中心研究员。吴新叶先后主持国家哲学与社会科学基金课题1项,先后参与省部级以上课题...
基于无约束优化和遗传算法的贝叶斯网络结构学习方法
贝叶斯网络 结构学习 无约束优化 遗传算法
2014/3/11
基于无约束优化和遗传算法,提出一种学习贝叶斯网络结构的限制型遗传算法。首先构造一无约束优化问题,其最优解对应一个无向图。在无向图的基础上,产生遗传算法的初始种群,并使用遗传算法中的选择、交叉和变异算子学习得到最优贝叶斯网络结构。由于产生初始种群的空间是由一些最优贝叶斯网络结构的候选边构成,初始种群具有很好的性质。与直接使用遗传算法学习贝叶斯网络结构的效率相比,该方法的学习效率相对较高。
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厦门大学公共事务学院社会学与社会工作系叶文振教授(图)
厦门大学公共事务学院 社会学与社会工作系 叶文振 教授 社会统计学
2013/3/20
贝叶斯视角下时变参数VAR建模(上)——兼论“斜率之谜”
贝叶斯 时变参数 VAR “斜率之谜”
2013/8/23
中国渐进式的改革实践要求中国宏观时间序列的建模能够允许参数平滑变化,而传统的VAR模型对此无能为力。本文详细阐述了在贝叶斯估计框架下,如何利用MCMC算法,建立时变参数VAR模型的过程,并利用该模型对徐高(2008)的数据重新进行了拟合,发现其文中提出的“斜率之谜”现象不复存在,因此时变参数VAR模型在拟合中国宏观时间序列方面更为精准。
贝叶斯视角下时变参数VAR建模(下)——兼论“斜率之谜”。