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Multi-Item Fuzzy Inventory Model Involving Three Constraints: A Karush-Kuhn-Tucker Conditions Approach
1
作者 R. Kasthuri P. Vasanthi +1 位作者 S. Ranganayaki C. V. Seshaiah 《American Journal of Operations Research》 2011年第3期155-159,共5页
In this paper, a multi-item inventory model with storage space, number of orders and production cost as constraints are developed in both crisp and fuzzy environment. In most of the real world situations the cost para... In this paper, a multi-item inventory model with storage space, number of orders and production cost as constraints are developed in both crisp and fuzzy environment. In most of the real world situations the cost parameters, the objective functions and constraints of the decision makers are imprecise in nature. This model is solved with shortages and the unit cost dependent demand is assumed. Hence the cost parameters are imposed here in fuzzy environment. This model has been solved by Kuhn-Tucker conditions method. The results for the model without shortages are obtained as a particular case. The model is illustrated with numerical example. 展开更多
关键词 multi-item INVENTORY Model MEMBERSHIP Function Karush-Kuhn-Tucker CONDITION
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Optimal Policy and Simple Algorithm for a Deteriorated Multi-Item EOQ Problem
2
作者 Bin Zhang Xiayang Wang 《American Journal of Operations Research》 2011年第2期46-50,共5页
This paper considers a deteriorated multi-item economic order quantity (EOQ) problem, which has been studied in literature, but the algorithms used in the literature are limited. In this paper, we explore the optimal ... This paper considers a deteriorated multi-item economic order quantity (EOQ) problem, which has been studied in literature, but the algorithms used in the literature are limited. In this paper, we explore the optimal policy of this inventory problem by analyzing the structural properties of the model, and introduce a simple algorithm for generating the optimal solution to this problem. Numerical results are reported to show effi-cacy of the proposed method. 展开更多
关键词 INVENTORY EOQ DETERIORATION multi-item
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基于多级库存管理理论的导航星座可用性研究
3
作者 赵灵峰 黄朝伟 +3 位作者 林若禹 黄莎莎 薛小锋 冯蕴雯 《西北工业大学学报》 北大核心 2025年第2期222-232,共11页
目前星座可用性的备份策略研究方法单一且忽略了卫星短期故障,采用马尔可夫理论但对备份策略研究不够深入。针对上述问题,提出了一种基于多级库存管理理论并考虑星座状态的星座可用性研究方法。以备份卫星的保障率为指标建立星座备份策... 目前星座可用性的备份策略研究方法单一且忽略了卫星短期故障,采用马尔可夫理论但对备份策略研究不够深入。针对上述问题,提出了一种基于多级库存管理理论并考虑星座状态的星座可用性研究方法。以备份卫星的保障率为指标建立星座备份策略的数学模型;根据马尔可夫理论,结合单星可用性和星座状态概率进一步建立星座服务可用性数学模型;以某导航星座为例进行案例分析对比。根据模型计算结果,探究了星座故障状态概率变化;给出了备份卫星部署位置、补充时机以及增加数量对提高星座服务可用性的影响;验证了短期故障对卫星星座可用性的影响程度与长期故障相当,在工程应用中不可忽视。 展开更多
关键词 卫星星座 多级库存管理理论 备份策略 PETRI网 马尔可夫过程 星座可用性
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融合项目评分不确定度的多属性深度神经协同推荐模型
4
作者 李昌兵 王霞 邓江洲 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第1期75-82,共8页
现有大多数深度学习推荐模型只使用用户的单一评分信息进行模型训练,忽视了用户在项目不同属性上的偏好行为,这在一定程度上影响推荐准确性。为此,提出一种融合项目评分不确定度的多属性深度神经协同推荐模型来学习用户在项目各属性上... 现有大多数深度学习推荐模型只使用用户的单一评分信息进行模型训练,忽视了用户在项目不同属性上的偏好行为,这在一定程度上影响推荐准确性。为此,提出一种融合项目评分不确定度的多属性深度神经协同推荐模型来学习用户在项目各属性上的评分行为,高效捕捉用户的多维度偏好特征。为使模型能充分考虑用户对项目各属性的评分分布一致性,引入项目评分不确定度来提取项目的个性化属性特征,并将其作为多属性评分的权重因子来修正模型的初始预测结果。利用修正后的多属性评分来预测用户偏好,证明所提模型能为用户提供更为准确的推荐。在2个真实数据集上的实验结果表明:相较于次优对比方法,所提模型在评估指标F 1和NDCG方面分别最高增长4.3%和3.9%,模型的推荐能力强,能提高推荐质量。 展开更多
关键词 项目评分不确定度 多属性推荐模型 深度神经网络 协同过滤
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Integrated multi-item packaging and vehicle routing with split delivery problem for fresh agri-product emergency supply at large-scale epidemic disease context 被引量:7
5
作者 Yiping Jiang Bei Bian Yang Liu 《Journal of Traffic and Transportation Engineering(English Edition)》 CSCD 2021年第2期196-208,共13页
Fresh agri-product emergency supply is crucial to secure the basic livelihood of residents at large-scale epidemic disease context. Considering the massive demand and limited transportation resources, this study integ... Fresh agri-product emergency supply is crucial to secure the basic livelihood of residents at large-scale epidemic disease context. Considering the massive demand and limited transportation resources, this study integrates multi-item packaging and vehicle routing with split delivery to improve the emergency supply capacity. Firstly, three specific objectives of fresh agri-product emergency supply at large-scale epidemic disease context are formulated, i.e., average response time, infectious risk possibility and transportation resource utilization. Then, a multi-item packaging strategy is proposed to consolidate different categories of fresh agri-products according to the food cold chain temperatures.An optimization model integrating multi-item packaging and vehicle routing with split delivery is developed to jointly decide the optimal packaging scheduling, vehicle assignment and delivery routing. Next, an improved genetic algorithm based on solution features (IGA-SF) is designed to solve the integrated model with multiple decision variables. Finally,a case on fresh agri-product emergency supply of Huangpi District, Wuhan in the context of the Corona Virus Disease 2019(COVID-19) is carried out to illustrate the efficiency and feasibility of the proposed model. The numerical results of medium-to-largescale cases demonstrate that the proposed IGA-SF could save 23.91% CPU time and 37.80% iteration number on average than genetic algorithm. This study could satisfy different emergency scenario requirements flexibly, and provide scientific decision support for provincial and national governments on fresh agri-product emergency supply. 展开更多
关键词 Transportation engineering Fresh agri-product emergency supply multi-item packaging Vehicle routing with split delivery Corona virus disease 2019(COVID-19)
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基于需求学习的数字化鲜活品拍卖平台批量优化策略研究
6
作者 孔祥天瑞 龙艳红 +2 位作者 于凯泽 弋泽龙 晏鹏宇 《中国管理科学》 北大核心 2025年第6期222-232,共11页
由于鲜活品市场具有供需波动大、交易量大和时效性强等特点,导致不同参拍批量与顺序下的拍品成交价格相差较大,拍卖平台收益难以从整体上达到最优。实践中,拍卖平台采用基于拍卖师个人经验的固化参拍计划决策,难以适应需求信息未知且动... 由于鲜活品市场具有供需波动大、交易量大和时效性强等特点,导致不同参拍批量与顺序下的拍品成交价格相差较大,拍卖平台收益难以从整体上达到最优。实践中,拍卖平台采用基于拍卖师个人经验的固化参拍计划决策,难以适应需求信息未知且动态变化的复杂情形。本文从拍卖平台视角,探究如何动态调整拍卖批量从而提升拍卖平台的长期总收益。首先,分析竞拍者之间博弈对均衡竞价的影响,得出给定拍卖批量下的竞拍者均衡竞价策略;随后,基于特定竞拍者估价分布和需求分布,建立拍卖平台的单阶段收益函数;最后,基于需求信息逐步揭示学习,建立基于贝叶斯-马尔科夫决策过程的多阶段收益优化模型,应用滚动时域在线优化方法求解该模型。通过大量数值实验,获得的管理启示为:(1)基于需求信息的不断更新学习,通过动态设定合适的拍卖批量,可以有效提升拍卖收益,尤其在供过于求和需求季节性波动的时期。(2)在初始信念与真实分布差距相同时,需求被低估下进行信息学习的收益提升比例高于需求被高估下进行信息学习的收益提升比例。因此,当拍卖平台难以预测需求时,低估需求下的决策要优于高估需求下的决策。(3)拍卖平台可以通过同时动态调节最优拍卖总阶段、最优保留价、最优拍卖批量来提升总收益。 展开更多
关键词 多物品序贯拍卖 拍卖变量决策 需求学习 贝叶斯-马尔科夫决策过程
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Multi-item EOQ model for fresh fruits with preservation technology investment,time-varying holding cost,variable deterioration and shortages 被引量:3
7
作者 J.Dhandapani R.Uthayakumar 《Journal of Control and Decision》 EI 2017年第2期70-80,共11页
In a fruit wholesale shop,a fruiterer needs to maintain huge inventory of different ranges of fruit items for customers because of uncertainty in consumer preferences and behaviour.But demand of them may differ and di... In a fruit wholesale shop,a fruiterer needs to maintain huge inventory of different ranges of fruit items for customers because of uncertainty in consumer preferences and behaviour.But demand of them may differ and different EOQ models for each item are required for optimal level of EOQ.This paper presents a single inventory model to assimilate these varieties.It is assumed that many fruit items bear constant rate of deterioration,some are with time proportional deterioration and some do not deteriorate.To control deterioration of the units in inventory,the advanced preservation technology is considered.The proposed single inventory model of this paper incorporates composite and heterogeneous features of multiple items and presents analysis for obtaining optimal level for output model parameters. 展开更多
关键词 Variable deterioration time-varying holding cost multi-items preservation technology and partial backlogging
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基于美国FAERS数据库的罗莫单抗不良事件信号分析
8
作者 王仪 任为联 +1 位作者 杜海涛 王平 《中国药物警戒》 2025年第9期1034-1039,共6页
目的检索美国食品药品监督管理局(Food and Drug Administration,FDA)不良事件报告系统(Adverse Event Reporting System,FAERS)数据库,分析罗莫单抗(Romosozumab)相关药物不良事件(Adverse Drug Event,ADE),为临床用药提供参考。方法... 目的检索美国食品药品监督管理局(Food and Drug Administration,FDA)不良事件报告系统(Adverse Event Reporting System,FAERS)数据库,分析罗莫单抗(Romosozumab)相关药物不良事件(Adverse Drug Event,ADE),为临床用药提供参考。方法回顾性查询2019年4月1日至2024年1月31日的美国FAERS数据库,提取Romosozumab相关报告。采用报告比值比(Reporting Odds Ratio,ROR)、比例报告比(Proportional Reporting Ratio,PRR)、贝叶斯可信区间递进神经网络(Bayesian Confidence Propagation Neural Network,BCPNN)和多项式伽马泊松分布缩减(Multi-Item Gamma Poisson Shrinker,MGPS)等方法识别和评估Romosozumab相关ADE。结果共检索到8432351例ADE报告,其中7477例Romosozumab“主要疑似”报告。Romosozumab在16个系统-器官(System Organ Class,SOC)中关联195个ADE信号,主要涉及损伤/中毒、全身性疾病、肌肉骨骼疾病和心脏疾病。常见的ADE包括骨折、骨密度异常、注射部位反应、关节痛、肢体疼痛和心脏事件。此外,一些未在说明书中记载的ADE,如椎体压缩骨折、桡骨骨折、血甲状旁腺素升高和肾功能损害,也显示出较高的信号值。Romosozumab的严重事件包括住院和死亡。结论本研究确认Romosozumab相关的常见ADE,临床需注意未在药品说明书中记载的ADE,如新的骨折或骨密度异常,并采取相应预防措施。 展开更多
关键词 罗莫单抗 美国食品药品监督管理局不良事件报告系统 药品不良事件 信号分析 药物警戒 报告比值比 比例报告比 贝叶斯可信区间递进神经网络 多项式伽马泊松分布缩减
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Optimal pricing, replenishment scheduling, and preservation technology investment policy for multi-item deteriorating inventory model under shortages
9
作者 Abhijit Barman Rubi Das Pijus Kanti De 《International Journal of Modeling, Simulation, and Scientific Computing》 EI 2021年第5期118-142,共25页
In a wholesale shop,the retailer is required to keep an inventory of various ranges of a product due to uncertainty in consumer preferences and behavior.Different Economic Order Quantity(EOQ)models for each variety of... In a wholesale shop,the retailer is required to keep an inventory of various ranges of a product due to uncertainty in consumer preferences and behavior.Different Economic Order Quantity(EOQ)models for each variety of a product are needed for optimum level of inventory.EOQ model decides how much stock a shopkeeper has to store,according to demand and deterioration of different items to optimize the inventory policy of multiple products.Items like fashion,food,vegetables,pharmaceuticals,etc.,deteriorate in the retailer’s warehouse during storage.An investment is required in preservation technology to significantly reduce the deterioration rate,reduce economic losses,and increase business competitiveness.Here,a multi-item deteriorating EOQ model with a fixed cycle duration has been developed incorporating the preservation technology.The demands for the items are a quadratic function of the selling price,and shortages are allowed.The main objective is to determine the optimal selling price,investment under preservation,the time length up to zero inventory,order quantity of the proposed inventory model such that the overall profit will be maximized.First,we prove that the optimal selling price and investment in preservation exist and are unique.Next,the total profit per unit time is a concave function of selling price and preservation technology investment.An algorithm is designed to obtain the optimum joint policy.A numerical example has been given to illustrate the model,and sensitivity analysis is conducted,which gives some managerial insights. 展开更多
关键词 multi-item inventory DETERIORATION preservation technology shortages quadratic demand
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基于X-ray-RTDETR的X射线图像违禁品检测算法
10
作者 李立振 马淑华 +1 位作者 郭泽旭 车晓辰 《东北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期8-15,25,共9页
针对X射线违禁品图像大小不一致、背景噪声高和尺度变化大导致检测精度低的问题,在RTDETR-R18的基础上进行优化,提出了X射线图像违禁品检测算法X-ray-RTDETR.该算法首先使用嵌入高效多尺度注意力的CSPRepResNet作为主干网络增强特征提... 针对X射线违禁品图像大小不一致、背景噪声高和尺度变化大导致检测精度低的问题,在RTDETR-R18的基础上进行优化,提出了X射线图像违禁品检测算法X-ray-RTDETR.该算法首先使用嵌入高效多尺度注意力的CSPRepResNet作为主干网络增强特征提取能力;其次,在主干网络输出的3个特征图之后引入简化的快速空间金字塔池化模块提高模型的鲁棒性和泛化能力;最后,将SPoolFormer编码器应用于语义概念更丰富的高级特征图进行尺度内特征交互.实验结果表明,X-ray-RTDETR在PIDray测试集上检测精度达到了74.6%,比RT-DETR-R18提升了8.5%,参数量和浮点操作次数nFLOP分别减少了1.67×10^(6),2.24×10^(9).与当前最先进的同量级目标检测算法实验对比结果表明,X-ray-RTDETR不仅检测精度更高,而且参数量与nFLOP也更少,同时推理速度在RTX2070 Max-Q GPU上达到了85.47帧/s. 展开更多
关键词 违禁品检测 多尺度注意力 特征提取 金字塔池化 SPoolFormer编码器
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基于项图动态适应性生成的多任务社交项推荐方法
11
作者 王义 马应龙 《计算机应用》 北大核心 2025年第8期2592-2599,共8页
除了考虑用户间的社交关系,挖掘项间隐含的关系特征对提升用户和项的表示学习能力同样具有至关重要的作用。当前社交项推荐中静态项图构建过程难以准确抓取项间的潜在关系,且后续的图融合过程缺乏深度交互,这限制了相关模型对多图特征... 除了考虑用户间的社交关系,挖掘项间隐含的关系特征对提升用户和项的表示学习能力同样具有至关重要的作用。当前社交项推荐中静态项图构建过程难以准确抓取项间的潜在关系,且后续的图融合过程缺乏深度交互,这限制了相关模型对多图特征间复杂且多层次关系的理解能力。因此,提出一种基于项图动态适应性生成的多任务社交项推荐方法(MTDAG)。首先,在基于多任务学习(MTL)的联合训练中,使用项图动态生成模块结合下游推荐任务的反馈信息适应性地调整项图结构;其次,使用社交项推荐模块通过深层次的多图特征融合方法在各输入图之间迭代地传播用户和项的特征表示;最后,在Yelp和Ciao两个公共数据集上把MTDAG与ECGN(Efficient Complementary Graph convolutional Network)和MGL(Meta Graph Learning framework)等6种基线方法比较。实验结果表明,MTDAG在命中率(HR)、召回率(Recall)和归一化折损累计增益(NDCG)上均至少提高了3%且MTDAG的鲁棒性在针对冷用户和冷项推荐的评估实验中得到了充分验证,实验结果表明,MTDAG可以在一定程度上解决交互稀疏的冷用户和冷项的推荐问题。 展开更多
关键词 社交网络 图神经网络 多任务学习 图表示学习 社交项推荐
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融合全局信息的复合兴趣表示学习会话推荐
12
作者 薛程元 张东 李冠宇 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第9期2465-2472,共8页
为深入挖掘全局层面上的项目间隐藏关联信息和会话层面的兴趣信息,提高推荐系统的准确性,提出了一种新颖的会话推荐模型CISR。在全局层面,CISR通过构建全局项目关系图并利用传播机制,有效学习会话间的隐藏关联信息,从而更全面地理解项... 为深入挖掘全局层面上的项目间隐藏关联信息和会话层面的兴趣信息,提高推荐系统的准确性,提出了一种新颖的会话推荐模型CISR。在全局层面,CISR通过构建全局项目关系图并利用传播机制,有效学习会话间的隐藏关联信息,从而更全面地理解项目间的相互影响和关系。在会话层面,CISR结合注意力机制与项目位置编码,学习并整合位置兴趣表示、层级兴趣表示和消极兴趣表示,形成复合兴趣表示,以捕捉用户在会话过程中的兴趣变化。实验结果表明,CISR模型在真实数据集上的性能显著优于其它基线方法,展现了其在会话推荐任务中的优越性和有效性。 展开更多
关键词 推荐系统 会话推荐 图神经网络 注意力机制 多头注意力 反向位置嵌入 全局项目关系图
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集装箱装卸设备关键部件管理系统研发
13
作者 韦燚 余丹炯 《港口装卸》 2025年第2期30-31,35,共3页
研发一套针对集装箱码头大型设备关键部件的管理系统,系统采用B/S架构,利用WebSocket协议实现高效的前后端实时通信,引入数据中台集中处理多源异构数据,实现关键部件从入库到运行监控、故障报警、更换及统计分析的全生命周期管理。该系... 研发一套针对集装箱码头大型设备关键部件的管理系统,系统采用B/S架构,利用WebSocket协议实现高效的前后端实时通信,引入数据中台集中处理多源异构数据,实现关键部件从入库到运行监控、故障报警、更换及统计分析的全生命周期管理。该系统应用可提升码头设备运维的智能化水平,降低运维成本。 展开更多
关键词 集装箱装卸设备 关键部件 一物一码 多源数据
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面向用户信息安全的多关键字可搜索加密系统设计
14
作者 李明 陈可 +2 位作者 朱萌 俞阳 邓君华 《电子设计工程》 2025年第20期114-117,122,共5页
电力多关键字可搜索加密系统支持用户输入多个关键字进行搜索。然而,攻击者可能通过分析搜索模式和结果推测出原始数据的信息,导致敏感信息泄露。为在快速检索数据样本的同时确保数据隐私性,设计了面向用户信息安全的多关键字可搜索加... 电力多关键字可搜索加密系统支持用户输入多个关键字进行搜索。然而,攻击者可能通过分析搜索模式和结果推测出原始数据的信息,导致敏感信息泄露。为在快速检索数据样本的同时确保数据隐私性,设计了面向用户信息安全的多关键字可搜索加密系统。系统设计了信息搜索模块与信息加密模块,并完善二者之间的连接关系,实现多关键字可搜索加密系统的核心部件设计。基于用户信息安全构建哈希函数,再联合密文模板,将密钥信息共享至多关键字集群中,从而确定搜索计数排序项的取值范围,实现面向用户信息安全的加密关键字搜索。实验结果表明,所设计系统的检索速度在6 Gb/s以上,且电力关键字只能得到一台加密主机的认证,说明所设计的系统可在保证数据隐私性的同时,完成对关键字信息的快速检索,能够有效提高电力系统的运行安全性。 展开更多
关键词 用户信息安全 多关键字 可搜索加密 哈希函数 计数排序项
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融合时间感知和多兴趣提取网络的序列推荐 被引量:1
15
作者 唐宏 金哲正 +1 位作者 张静 刘斌 《重庆邮电大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2024年第4期807-818,共12页
针对序列推荐任务中的时间动态性和多重兴趣建模问题,提出一种时间感知的项目嵌入方法,用于学习项目之间的时间关联性。在此基础上,提出一种融合时间感知和多兴趣提取网络的序列推荐(time-aware multi-interest sequence recommendation... 针对序列推荐任务中的时间动态性和多重兴趣建模问题,提出一种时间感知的项目嵌入方法,用于学习项目之间的时间关联性。在此基础上,提出一种融合时间感知和多兴趣提取网络的序列推荐(time-aware multi-interest sequence recommendation,TMISA)方法。TMISA采用自注意力序列推荐模型作为局部特征学习模块,以捕捉用户行为序列中的动态偏好;通过多兴趣提取网络对用户的全局偏好进行建模;引入门控聚合模块将局部和全局特征表示动态融合,生成最终的用户偏好表示。实验证明,在5个真实推荐数据集上,TMISA模型表现出卓越性能,超越了多个先进的基线模型。 展开更多
关键词 序列推荐 自注意力机制 时间感知的项目嵌入 多兴趣提取网络 门控聚合模块
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基于元数据增强的多模态会话推荐模型
16
作者 党伟超 程炳阳 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第11期3427-3433,共7页
为学习会话推荐中不同项目属性的共享表示和提升推荐性能,提出一种基于元数据增强的多模态会话推荐模型。应用项目元数据模态感知模块从项目元数据中学习不同项目属性的共享表示,将离散重组编码学习集成到推荐模型中,设计一种双循环知... 为学习会话推荐中不同项目属性的共享表示和提升推荐性能,提出一种基于元数据增强的多模态会话推荐模型。应用项目元数据模态感知模块从项目元数据中学习不同项目属性的共享表示,将离散重组编码学习集成到推荐模型中,设计一种双循环知识蒸馏框架,最大化不同通道学习到的会话嵌入的互信息。与现有主流模型相比,该模型在大压缩比下实现了快速推理,展示出优越的推荐性能。 展开更多
关键词 会话推荐 元数据 多模态 项目元数据感知 重组编码 双循环知识蒸馏 互信息
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“一地多仓”型网上超市多品订单的拆分优化决策方法 被引量:6
17
作者 朱姗 张博 胡祥培 《中国管理科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第4期250-260,共11页
近年来以京东为首的大型网上超市零售电商蓬勃发展,其“一地多仓”的仓储布局和大量“一单多品”的订单特性使得订单拆分履行成为普遍现象,进而引发了配送高扰动、履行高成本等一系列难题,该问题的复杂性在于随着订单规模及其所含品项... 近年来以京东为首的大型网上超市零售电商蓬勃发展,其“一地多仓”的仓储布局和大量“一单多品”的订单特性使得订单拆分履行成为普遍现象,进而引发了配送高扰动、履行高成本等一系列难题,该问题的复杂性在于随着订单规模及其所含品项数的增加,导致订单拆分方案数呈指数增长。本文针对订单拆分优化难题,综合运用组合优化和聚类分析理论,以最小化订单拆分履行成本为目标,从缩减求解空间的视角出发,设计了高效的基于商品相关性的PLBH-LNS(product link-based hybrid heuristic large neighborhood search algorithm)算法。通过对小规模的构造算例进行分析,与CPLEX结果比较,验证了算法的科学性和有效性;并采用国内某零售电商大规模实际数据进行实验分析,验证了算法的实用性。实验结果表明,与实际操作中运用简单规则的订单拆分策略相比,PLBH-LNS方法平均能缩减22.48%的订单拆分履行成本,为大型网上超市的订单拆分问题提供了新思路和有效的辅助决策支持。 展开更多
关键词 网上超市 订单拆分 一地多仓 一单多品 大规模邻域搜索算法
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基于人工智能算法的刀具磨损形貌预测研究现状 被引量:2
18
作者 周鑫 韩翠红 +1 位作者 曲周德 王井玲 《工具技术》 北大核心 2024年第5期11-21,共11页
磨损表面形貌能够反映运动副的磨损状态,通过对运动副表面磨损形貌进行研究分析,可以得到其磨损规律,预测磨损形貌变化。随着人工智能的快速发展以及在工程中的广泛应用,人工智能技术中的人工神经网络、模糊神经网络算法、遗传神经网络... 磨损表面形貌能够反映运动副的磨损状态,通过对运动副表面磨损形貌进行研究分析,可以得到其磨损规律,预测磨损形貌变化。随着人工智能的快速发展以及在工程中的广泛应用,人工智能技术中的人工神经网络、模糊神经网络算法、遗传神经网络算法、支持向量机和多目标粒子群优化算法等方法逐步应用于磨损表面形貌表征参数的预测,且具有较高的预测精度。本文主要介绍国内外利用人工智能技术对磨损表面形貌的研究现状,分析各种算法的优点和应用局限性。总结了人工智能技术在磨损表面形貌预测领域中亟待解决的关键难题以及未来的研究方向。 展开更多
关键词 人工神经网络 模糊神经网络算法 遗传神经网络算法 支持向量机 多项目粒子群优化算法
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计算机自适应测验有效性检验的探索与优化 被引量:2
19
作者 李心钰 王超 陆宏 《现代教育技术》 CSSCI 2024年第6期123-132,共10页
计算机自适应测验(Computerized Adaptive Testing,CAT)的有效性检验是评定测验生成过程以及解释测验结果是否恰当、合理的必要步骤,然而系统性探讨CAT有效性检验的研究相对较少。为弥补其不足,文章在剖析CAT有效性检验内涵的基础上,首... 计算机自适应测验(Computerized Adaptive Testing,CAT)的有效性检验是评定测验生成过程以及解释测验结果是否恰当、合理的必要步骤,然而系统性探讨CAT有效性检验的研究相对较少。为弥补其不足,文章在剖析CAT有效性检验内涵的基础上,首先梳理了基于IRT的题库、模拟CAT与真实CAT有效性检验的基本内容。然后,文章针对题库中试题逐渐向多维度和多模态转变的特点,提出利用高阶因子模型与多质多法模型对多维度与多模态试题进行有效性检验的方法;同时建议从测验公平性的角度,检验CLT与CAT中个体人格特质对被试作答表现的影响是否具有跨组不变性,最终形成了一套符合时代发展的CAT有效性检验的完整流程,以期为CAT的持续改进及其在教育实践中的普及推广提供助力。 展开更多
关键词 计算机自适应测验 有效性检验 多维度与多模态试题 测验公平性
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基于美国FAERS数据库的左甲状腺素钠片不良事件信号挖掘与分析 被引量:1
20
作者 陈崇泽 周甜雨 +2 位作者 孙思曼 郭姝姝 靳洪涛 《中国药物警戒》 2024年第12期1425-1431,共7页
目的分析和挖掘左甲状腺素钠片的药品不良事件(ADE),为临床安全合理用药提供参考。方法检索美国食品药品监督管理局(Food and Drug Administration,FDA)不良事件报告系统(Adverse Event Reporting System,FAERS)数据库,收集自2015年第... 目的分析和挖掘左甲状腺素钠片的药品不良事件(ADE),为临床安全合理用药提供参考。方法检索美国食品药品监督管理局(Food and Drug Administration,FDA)不良事件报告系统(Adverse Event Reporting System,FAERS)数据库,收集自2015年第一季度至2023年第二季度以左甲状腺素钠片为首要怀疑药物有关的ADE数据。采用报告比值比法(Reporting Odds Ration,ROR)、比例报告比值法(Proportional Reporting Ratio,PRR)、贝叶斯置信区间神经传播网络法(Bayesian Confidence Interval Neural Propagation Network Method,BCPNN)和多重伽马-泊松收缩估计法(Multi-item Gamma Poisson Shrinker,MGPS)筛选ADE的有效信号。结果共收集到以左甲状腺素钠片为首要怀疑药物的ADE报告271356例,主要报告人群为女性(198219份,73.05%);报告年龄分布以18~85岁患者居多(62.46%);挖掘出左甲状腺素钠片ADE信号5991个,排除非ADE信号后得到3371个信号,累及系统-器官20个。报告例次数排名前5位的首选术语(PT)是疲劳(22511例次)、恶心(17591例次)、腹泻(16400例次)、头痛(15043例次)和呼吸困难(12866例次)。报告信号强度排名前5位的PT是新生儿坏疽(ROR=267.57,IC_(025)=4.66)、支气管结石症(ROR=187.30,IC_(025)=267.57)、谐音联想(ROR=107.03,IC_(025)=267.57)、反式三碘甲腺原氨酸升高(ROR=89.19,IC_(025)=4.42)、游离甲状腺素指数下降(ROR=80.27,IC_(025)=4.38);对产生ADE信号进行二次筛选,新生儿风险信号强度排名前3位的PT分别为新生儿坏疽、新生儿肠扩张、新生儿甲状腺毒症;结石风险信号强度排前3位PT分别为支气管结石症、脑结石、鹿角状结石;共发现说明书未记载的ADE信号146个,主要表现在各类检查、胃肠系统疾病、感染及侵染类疾病、各类神经系统疾病、良性和恶性及性质不明的肿瘤等。结论左甲状腺素钠片在甲状腺功能减退患者中有潜在新生儿、结石、感染及继发性肿瘤ADE风险,建议服用左甲状腺素钠片的患者进行临床多学科随访。 展开更多
关键词 左甲状腺素钠片 美国食品药品监督管理局不良事件报告系统 报告比值比法 比例报告比值法 贝叶斯置信区间神经传播网络法 多重伽马-泊松收缩估计法 自发报告 不相称性分析 数据挖掘
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