行政诉讼举证责任分配规则探究

本文从行政诉讼举证责任分配的分析入手,结合我国现行行政诉讼法律规范,阐述了行政诉讼举证责任分配的规则,从而对原告、被告承担的举证责任进行初步探讨.     

基于杂合遗传算法的工艺路线可变Job Shop调度研究

提出一种将遗传算法与启发式规则、模拟退火法等搜索方法结合在一起的杂合遗传算法,用于求解工艺路线可变的JobShop调度问题。通过对某双极型集成电路封装企业的JobShop调度仿真,结果表明算法是有效和可行的。     

基于正相关关联规则挖掘分析的客户需求权重预测

为预测经营活动中的客户需求,提出一种基于正相关关联规则的数据挖掘模型.挖掘统计数据的频繁2_项集并对挖掘结果剪枝处理,按照特征需求重要性大小,计算得出重要客户需求,再运用BP神经网络进行需求权值预测.实例表明该方法可减少关联规则数量和挖掘工作量,对需求的预测具有现实意义.     

关联规则挖掘算法在股票预测中的应用研究——基于遗传网络规划的方法

将遗传网络规划用于解决数据挖掘中的关联规则问题。相对于传统的关联规则挖掘算法,基于遗传网络规划的方法通过其中的遗传算子能够以递增的方式发现关联规则,从而避免了传统方法需要将全部数据库遍历才能得到规则的局限性。通过将要挖掘的关联规则定义为事务间的关联规则,以解决股票市场中的价格预测问题。     

基于意外度的关联规则深层知识发现及应用研究

为了弥补传统关联规则挖掘产生大量冗余规则、难以直接用于决策支持的不足,本文提出了一种基于用户已有知识的规则意外度评价方法,并在此基础上设计了基于意外度的深层关联规则挖掘算法。算法的优点在于能够将用户已知的规则作为领域知识加入到数据挖掘过程从而有效过滤和已知规则相近的冗余规则,并且可以将新得到的规则加入知识库中实现知识的积累和重用。最后本文采用一个商场数据验证了该算法的有效性,并且对具有回馈模式的关联规则在商品促销中的作用进行了分析。     

基于专家系统的财务危机预警研究

本文对国内外财务危机预警方法进行分析,指出我国现有财务危机预警方法各自的优缺点,在此基础上提出了基于专家系统的财务危机预警方法.该方法采用基于规则推理和案例推理的专家系统对财务危机进行定量预警;利用模糊神经网络对财务危机进行定性预警,并将二者所得信息有机地融合在一起,获得较为准确的财务预警结果.     

“我们要做改革的弄潮儿”——中央政治局七常委两会谈改革

正习近平——改革弄潮建设自由贸易试验区,是党中央为推进新形势下改革开放提出的一项重大举措。要牢牢把握国际通行规则,加快形成与国际投资、贸易通行规则相衔接的基本制度体系和监管模式。(3月5日,上海团)面临改革大潮,我们要做改革的弄潮儿,要有强烈的历史担当精神。这种担当精神,在革命战争年代是冲锋陷     

货币政策规则对国际资本流动与人民币汇率的时变影响——基于TVP-SV-VAR模型的实证检验

本文从货币政策理论出发,构建以稳定国际资本流动与人民币汇率的“多目标”货币政策规则理论模型,并采用1998年1月至2019年11月的月度数据,建立开放经济下的TVP-SV-VAR模型,实证检验不同货币政策规则下货币供应冲击、利率冲击对国际资本流动与人民币汇率的时变与动态影响。结果表明：(1)不同时间阶段,货币政策冲击对国际资本流动和人民币汇率的影响存在较强的时变特征。(2)等间隔脉冲响应表明,货币政策冲击对国际资本流动的短期影响效应要高于中长期,而对人民币汇率的影响却存在一定滞后性和扩散性,且价格型规则更有利于熨平外部冲击对国际资本流动与人民币汇率的影响。(3)时点脉冲响应表明,利率冲击对国际资本流动和人民币汇率的影响弱于货币供应冲击,且利率冲击对国际资本流动的影响回到稳态均衡的速度更快。总体来看,在调节国际资本流动和稳定人民币汇率的效果上,价格型规则优于数量型规则,我国央行货币政策选择应逐步从数量型规则向价格型规则转变。     

中文网络客户评论的产品特征挖掘方法研究

随着互联网的广泛应用,在Blog、BBS、Wiki等网络站点中出现了大量的针对商品或服务的客户评论,这些客户评论中所包含的丰富信息,对企业管理具有重要的价值.通过数据挖掘算法对客户针对某一产品的大量评论进行分析,可以挖掘出这些产品的主要特征,并有望进一步发现客户对这些特征的意见和态度.在英文世界中已经有学者开始对这一研究进行探索,然而由于语言结构等方面的差异,英文的研究成果尚无法直接应用于中文客户评论的挖掘中.本研究针对中文的特点,提出了面向中文的客户评论挖掘方法.该方法基于改进关联规则算法实现了针对中文产品评论的产品特征信息挖掘.本研究采用通过互联网获得的针对手机、数码相机、书籍等5种产品的评论语料,对该方法进行了数据实验,实验结果初步验证了该方法有效性.     

多群体并行遗传算法在动态车间调度中的应用

生产调度对企业的生产作业过程具有重要的作用。有效的调度方法和优化技术是实现先进制造和提高生产效益的基础和关键。本文论述利用多群体并行遗传算法可满足动态车间调度的应用,采用一种特殊构造遗传编码方法采改进遗传算法,提供有效的最优化查询。利用MATLaB工具以实例证明该算法的有效性。该算法特别适合于job-shop调度问题。