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企业数字化转型的影响因素及其贡献度——基于轻量级梯度提升机器(LightGBM)学习算法的研究 被引量：1
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作者 李建伟 胡文艳 王薇 《科技管理研究》 2025年第9期64-73,共10页
了解不同影响因素对数字化转型的贡献程度大小,能够使企业更明智地进行科技投入决策,但目前缺少有关通过机器学习、数据挖掘算法等工具系统探究企业数字化转型影响因素重要性程度的研究。为此,基于2011—2021年的沪深上市企业数据,采用... 了解不同影响因素对数字化转型的贡献程度大小,能够使企业更明智地进行科技投入决策,但目前缺少有关通过机器学习、数据挖掘算法等工具系统探究企业数字化转型影响因素重要性程度的研究。为此,基于2011—2021年的沪深上市企业数据,采用轻量级梯度提升机算法(LightGBM)模型,选取均方误差MSE和决定系数R^(2)两组算法检验指标进行迭代过程中的误差检验,以挖掘企业数字化转型的影响因素,并探究不同影响因素对企业数字化转型的特征重要性程度。研究结果发现:LightGBM模型的6次训练迭代均得到满意解,平均MSE收敛仅为0.286,R^(2)达0.685,说明所采用的算法具有较高鲁棒性与泛化性能;企业数字化转型受到内外部因素的双重影响,其中重点受到财政科技支出、税收优惠等外部因素的制约,第一大股东持股比例与管理层持股比例等内部因素影响较小;东部地区企业受内部因素的影响程度大于中西部地区企业;与服务业企业相比,制造业企业的数字化转型更容易受到外部因素的影响。因此,政府应构建驱动企业数字化转型的长效财政支持机制,对企业数字化转型给予政策倾斜;企业应重视企业治理质量的影响,为企业数字化转型提供良好的制度基础。 展开更多
关键词 企业数字化转型 企业治理 因素贡献度 LightGBM算法 机器学习 驱动因素
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基于北京二号影像辅助nDSM的建筑物自动提取 被引量：2
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作者 毛斌 韩文泉 +1 位作者 谢宏全 吕海扬 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2022年第3期132-137,共6页
针对建筑物提取方法缺乏泛化性的问题,本文提出了将nDSM、北京二号影像、NDVI、BAI的七通道图像相结合作为数据源的提取方法。采用随机森林、梯度提升机、支持向量机、BP神经网络分类器对建筑物进行提取获取最佳分类器模型,并运用二值... 针对建筑物提取方法缺乏泛化性的问题,本文提出了将nDSM、北京二号影像、NDVI、BAI的七通道图像相结合作为数据源的提取方法。采用随机森林、梯度提升机、支持向量机、BP神经网络分类器对建筑物进行提取获取最佳分类器模型,并运用二值化与开闭运算,以建筑物面积与最小外接矩形面积的比值为阈值,对建筑物分别进行最小外接矩形、DP算法拟合,优化建筑物提取结果。试验结果表明,梯度提升机(GBDT)较其他分类模型在不同场景下综合效果较好,F-score精度更高。 展开更多
关键词 nDSM 梯度提升机 BP神经网络 DP算法
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