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1.
预测上市公司的上市状态对投资者与其他利益相关者至关重要.选取2019年1月1日至3月31日我国中小板116家上市公司的86个财务指标数据,运用GMDH神经网络法对ST公司和非ST公司进行分类预测,预测正确率达到78.26%.进一步采用1:1配对原则(43家ST公司和43家非ST公司)对中小板上市公司进行ST分类预测,预测正确率大幅提高,达到88.24%.由此发现,基于GMDH神经网络法的中小板上市公司ST分类预测具有较好的预测表现.  相似文献   
2.
3.
本文采用深度门控循环单元(GRU)神经网络探讨三种汇率货币模型(弹性价格、前瞻性和实际利率差模型)的非线性协整关系。GRU技术在深度学习中具有智能记忆、自主学习和强逼近能力等优点。为此,本文运用该技术对6组典型浮动汇率制国别数据进行了非线性Johansen协整检验。结果表明,汇率与宏观经济基本面之间存在非线性协整关系,从而说明了货币模型在非线性条件下的有效性,以及先进的深度学习工具在检验经济理论中的优势。  相似文献   
4.
文章参考相关研究成果,构建了SCM环境下供应商质量评价指标体系,在此基础上,利用BP神经网络对供应商质量空间进行实证研究,评价结果跟实际结论完全相符。  相似文献   
5.
《琼州学院学报》2015,(2):29-34
本文提出一种具有极强全局优化能力的改进蜂群算法,该算法对人工蜂群算法的更新公式进行改进,并对整个搜索策略进行简化.算法对多个高维多极值基准函数进行全局最优化测试,结果表明,改进的蜂群算法收敛精度大大提高;其次,将改进的蜂群算法应用于神经网络的权值训练;最后,作者将这种基于蜂群算法训练的神经网络应用于降水预报,其试验结果显示了这种训练方法的可行性.  相似文献   
6.
基于BP神经网络的湖北省生态足迹拟合与预测研究   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
本文通过BDS检验发现湖北省人均生态足迹序列存在非线性结构,进而通过构建"3-6-1"结构的BP神经网络对其进行拟合和预测,结果表明:所构建的网络能够很好地拟合人均生态足迹的走势,具有较好的预测性。用训练好的网络对湖北省2012~2016年人均生态足迹进行预测,结果显示:未来几年湖北省人均生态足迹将呈逐年增长的态势,其增长速度先升后降,即随着经济社会的发展,湖北省的生态环境呈逐年恶化趋势。政府应未雨绸缪,及早采取措施保护生态环境,以保证政策效果的及时发挥。  相似文献   
7.
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,提高网络的泛化能力。为检验该方法的有效性和精确性,将所提出方法与常用BP神经网络模型对同一仿真算例进行预测,预测结果表明本文提出的预测模型效果更佳。  相似文献   
8.
针对传统AHP中专家权重确定方法的局限性,本文提出一种基于利益相关者视角的专家权重确定方法对AHP进行改进。首先计算专家之间的利益相关系数,然后依据评价值矩阵得到所有专家的综合评价值,进而确定每一位专家在专家群体中的评价权重,最后将传统AHP所得指标权重与专家评价权重进行加权平均即得各指标的综合权重。再以改进AHP得到的评价值作为先验样本进行BP神经网络的训练与测试,得到可供推广的分类器。以建筑企业循环经济评价进行实证研究,结果表明构建的改进AHP-BP神经网络模型所得评价结果较已有方法更为准确可靠。  相似文献   
9.
针对神经网络在入侵检测的应用中存在入侵数据冗余信息多,数据量大,训练时间长,易陷入局部最优等问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)和概率神经网络(PNN)的入侵检测方法。首先使用PCA对数据进行特征降维,解决了入侵数据冗余信息多的问题;然后使用PNN建立入侵检测模型;其次,使用粒子群算法(PSO)解决概率神经网络参数的优化问题;最后使用KDD99数据集对该模型进行测试。实验结果表明:该方法能够有效提高检测的效果,而且检测速度明显提高。  相似文献   
10.
科学合理的交易型开放式指数基金(ETF)期权定价有利于充分发挥其风险对冲功能,也是一个需要准确掌握市场规律并兼顾经济学意义的复杂建模过程。本文提出了一种新的混合建模方法,将嵌套长短时记忆神经网络模型(NLSTM)与Heston模型结合,实现ETF期权定价偏差的动态修正,并基于华夏上证50ETF、嘉实沪深300ETF和华泰柏瑞沪深300ETF的高频期权数据,实验验证了所提方法的有效性。研究结果表明,不同类型ETF期权价格的波动特征差异显著,无论是基于BS定价模型还是Heston定价模型都难以准确刻画ETF期权价格的复杂变化规律。通过将NLSTM神经网络模型与Heston模型结合,能够有效地捕捉不同类型ETF期权的动态变化规律,从而提升ETF期权定价的准确性。  相似文献   
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