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[目的/意义] 由于传统的单一评价方法弊端愈加明显,笔者将通过实证研究证明组合评价及复合评价模型在学术期刊评价中相对于单一评价模型的优越性,为学术期刊评价提供更合理的评价视角。[方法/过程] 单一评价方法是选择运用熵值法、因子分析法和TOPSIS法对学术期刊进行学术影响力评价,提出的组合评价模型原理是通过对这3种单一评价方法的结果进行Kendall检验,在具有显著性一致性的基础上建立模糊Borda组合评价模型进行组合评价,提出的复合评价模型的原理是通过熵值法的差异系数对因子分析的主因子方差贡献率和因子得分系数的修正,确定各指标的权重、构造加权规范矩阵,运用TOPSIS法进行综合评价。[结果/结论] 实证研究表明,组合评价模型和复合评价模型与单一评价模型评价结果一致性较好,且组合评价模型和复合评价模型具有更好的区分度,相对于单一评价具有一定的优越性。 相似文献
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科学计量学中利用单一关系进行研究领域分析只反映了对研究领域的局部认识。将研究领域中各种元素之间基于科学文献构建起的不同关系进行融合可以更好的展示研究领域的结构。当前对多关系的研究有两种趋向,一是关系组合应用,其实质仍是单一关系在研究领域分析中的应用;另一种是将不同的关系根据一定的计算方式整合为一种新的关系,用来描述研究领域结构,即关系融合。目前,对关系融合的研究主要集中在信息检索领域,且限于将链接结构和文本结构结合起来提高检索效率,将关系融合用于描绘研究领域结构的研究还很有限,已有的研究采用将词间关系和基于引用的同被引/文献耦合关系两种关系融合的方法,将三种或三种以上关系进行融合的研究很少;从融合算法来看,主要是采用线性融合方法。 相似文献
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提出了一种用离散模型逼近连续模型进而求解连续域上的优化问题的蚁群优化算法Binary-ACO,并将Bi-nary-ACO与经典BP训练算法进行混合(LMBP和SDBP)应用于多层感知机的训练问题中,并在3个测试数据集上进行对比实验。实验结果证明单一蚁群优化算法作为一种通用的优化算法在前馈神经网络训练问题中的性能无法与经典的BP算法相比较,但是蚁群优化算法和BP经典训练算法结合的混合算法表现性能优良。两种混合算法(Bi-nary-ACO-sdbp和Binary ACO-lmbp)都获得了相当良好的解,特别是Binary ACO-lmbp这种算法不仅比单一的蚁群优化算法的性能上有相当的提高而且也优于经典的BP算法。 相似文献
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通过对3种文献可视化软件HistCite、RefViz和CiteSpace的比较研究,构成了基于三者的可视化组合模型,并通过信息可视化研究领域文献进行了实证研究. 相似文献
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【目的/意义】结合随机游走算法PageRank、词共现和多样性测度指标提出一种改进的热点主题探测方法
C_BI-PageRank,该方法有效提高了热点主题探测的效率和模型质量。【方法/过程】首先对PageRank 算法进行理论
回顾,引入词共现和布里渊系数构建C_BI-PageRank 算法模型,然后采用4 种不同因素组合的PageRank 算法对
Web of Science 系统2006-2016 的应用心理学领域的期刊文献进行实证分析,最后基于波达计数的专家方法进行算
法比较与评价,同时也探索其与词频统计之间的相关性问题。【结果/结论】实证表明C_BI-PageRank不仅在运行效
率上收敛快、运行时间少且质量评估优势明显。该方法引入不同文本主题因素,一定程度解决传统词频分析和机
器学习的不足,为热点主题探测方法提供了新思路。 相似文献
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【目的/意义】文献挖掘是文本挖掘领域中的重要研究方向,文献挖掘技术在信息化时代发挥着越来越重要
的作用。【方法/过程】首先在文献挖掘过程中引入知识元概念,提出了一套基于知识元的文献挖掘处理模式。其次
针对海关贸易档案文献资料,提出了一种五元组结构的知识元表示方法,并用领域知识元本体进行领域知识元间
的组合链接。同时针对期刊文献资料,提出了五类知识元共同表示一篇期刊文献的知识元表示方法。最后以“粤
海关”相关贸易档案文献资料和中文期刊文献资料为例,运用所提方法进行知识元的抽取和表示,在知识元的基础
上进行知识元间的组合链接进而实现快速精确的领域知识挖掘。【结果/结论】基于知识元的文献挖掘模型,能够增
强文献挖掘过程的可重复操作性并提高挖掘成果的可重复利用性。 相似文献
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针对复杂工作环境中的自动化仓库路径规划和协作问题,根据蚁群算法在路径选择上可以很快找到最短路径的特征,提出运用蚁群算法,建立自动化仓库路径规划模型,并进行模拟研究,得到最短路径解,同时也进一步验证了蚁群算法的有效性和实用性。 相似文献
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以简单TSP问题为例描述了传统蚁群算法过程,提出了其存在的问题及解决该问题的方法.提出了复杂TSP问题的定义,结合改进后的蚁群算法提出了解决复杂TSP问题的方法.通过实验表明,改进后的蚁群算法能够用于解决复杂TSP问题. 相似文献
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蚁群算法是通过模拟蚂蚁觅食而发展出的一种新的启发式算法但是开始的时候信息素缺乏,收敛速度慢一直是蚁群算法的不足。针对该问题,提出加权蚁群算法,它利用传统蚁群算法最优路径的特点,对每个城市分别加权,然后从比较离散的点开始进行寻优。节省了在不可能构成最优路径上的计算时间,提高了运算速度。计算机仿真结果表明,该文算法改进了标准蚁群算法的效率和计算结果的质量。 相似文献
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本文利用蚁群算法简单、局部工作等特点,结合传感器网络的特征,分析研究了基于蚁群算法的WSN路由算法,并阐述了蚁群算法的无线传感器网络路由算法的实现和仿真设计与分析。 相似文献
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蜂群优化算法在带软时间窗的车辆路径问题中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
本文给出了带软时间窗的车辆路径问题的一种新的算法,蜂群算法.通过计算若干benchmark问题,并将结果与硬时间窗的目前最好解及蚁群算法的相应解作比较与分析,验证了算法的有效性.蜂群算法是刚刚起步的智能优化算法,目前国内外关于蜂群算法的文献较少,研究范围较窄,故本文不仅是拓宽蜂群算法应用范围的有效尝试,同时也给本身求解方法不多的软时间窗车辆路径问题提供了一种新解决方法. 相似文献
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针对蚁群算法容易陷入局部最优解的缺陷,提出了一种基于直接通信策略的双态蚁群算法。通过两种状态的蚁群的分工合作,避免了算法收敛过程中的早熟停滞现象;通过设置信息素交流机制,使蚂蚁能在各自的交流范围内与其他蚂蚁交换解的信息,提高解的质量。针对TSP的实验结果表明,该算法在求解精度和稳定性上取得了良好的效果。 相似文献