国家自然科学基金(70471074)

作品数：53被引量：245H指数：10
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相关期刊：《系统管理学报》《暨南大学学报（自然科学与医学版）》《计算机工程》《系统工程》更多>>
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基于OSA算法和GMDH网络集成的电子商务客户流失预测被引量：15
《中国管理科学》2011年第5期64-70,共7页朱帮助 张秋菊 邹昊飞 魏一鸣 
国家自然科学基金资助项目(70471074);国家博士后科学基金资助项目(20100470008);广东省自然科学基金资助项目(9452902001004060)
电子商务客户流失预测是一种典型的高维、非线性、数据不平衡问题,传统的方法已很难提高其预测精度。本文将自组织数据挖掘方法(SODM)引入电子商务客户流失预测,提出一种基于客观系统分析(OSA)和数据分组处理(GMDH)网络集成的电子商务...
关键词：自组织数据挖掘 客观系统分析 数据分组处理 客户流失预测 电子商务 
基于自组织数据挖掘的电子商务客户流失预测模型被引量：12
《企业经济》2011年第1期95-99,共5页张秋菊 朱帮助 
国家自然科学基金项目"基于核方法的复杂经济社会系统建模关键技术研究"(批准号:70471074);广东省自然科学基金项目"面向电子商务客户行为预测的综合集成方法研究"(批准号:9452902001004060);国家博士后科学基金一等资助项目"基于核方法的电子商务客户流失预测模型研究("批准号:20100470008)
为解决电子商务客户流失预测中的高维、非线性问题,本文将自组织数据挖掘理论(SODM)引入客户流失预测,提出一种新颖的基于自组织数据挖掘的电子商务客户流失预测模型。该方法将自组织数据挖掘中的客观系统分析算法(OSA)和改进分组数据...
关键词：客户流失预测 自组织数据挖掘 客观系统分析 数据分组处理 电子商务 
基于自组织模糊规则归纳的电子商务客户流失预测被引量：2
《计算机应用与软件》2010年第12期44-47,共4页张秋菊 朱帮助 
国家自然科学基金项目(70471074);广东省自然科学基金项目(9452902001004060);国家博士后科学基金一等项目(20100470008)
为提高客户流失预测的精度,构建了基于自组织模糊规则归纳算法FRI(Fuzzy Rule Induction)的电子商务客户流失预测模型。该模型利用数据分组处理技术GMDH(Group method data handling)从训练样本中自动地提取接近于人类自然语言描述的电...
关键词：自组织模糊规则归纳 数据分组处理 客户流失预测 电子商务 
基于SMC-RS-LSSVM的电子商务客户流失预测模型被引量：26
《系统工程理论与实践》2010年第11期1960-1967,共8页朱帮助 
国家自然科学基金(70471074);国家博士后科学基金(20100470008);广东省自然科学基金(9452902001004060)
为提高个体层次上客户流失预测的精度,建立了基于SMC-粗糙集-最小二乘支持向量机的电子商务客户流失预测模型.该模型首先利用SMC模型计算出客户活跃度,以0.5为阈值判断出客户流失状态,识别出正判客户和错判客户;其次应用粗糙集理论约简...
关键词：SMC 粗糙集 最小二乘支持向量机 客户流失预测 电子商务 
电子商务客户流失三阶段预测模型被引量：11
《中国软科学》2010年第6期186-192,共7页朱帮助 张秋菊 
国家自然科学基金项目(70471074);广东省自然科学基金项目(9452902001004060);国家博士后科学基金(20100470008)
采用某网上商场的2525名客户样本,构建了基于SMC和最小二乘支持向量机(LSSVM)的电子商务客户流失三阶段预测模型。首先应用SMC模型计算出客户活跃度,以0.5为阈值判断出客户流失状态,识别出正判客户和错判客户;其次将训练样本送入LSSVM...
关键词：电子商务客户流失预测 三阶段模型 SMC 最小二乘支持向量机 最近邻法 
基于ARIMA和LSSVM的非线性集成预测模型被引量：8
《数学的实践与认识》2009年第12期34-40,共7页朱帮助 林健 
国家自然科学基金(70471074)
针对复杂时间序列预测困难的问题,在综合考虑线性与非线性复合特征的基础上,提出一种基于ARIMA和最小二乘支持向量机(LSSVM)的非线性集成预测方法.首先采用ARIMA模型进行时间序列线性趋势建模,并为LSSVM建模确定输入阶数;接着根据确定...
关键词：时间序列预测 非线性集成 ARIMA LSSVM 
基于粗糙集和粒子群优化神经网络的智能决策方法被引量：4
《小型微型计算机系统》2009年第5期920-923,共4页朱帮助 
国家自然科学基金项目(70471074)资助
针对多属性决策中的高维、非线性问题,提出一种基于粗糙集和粒子群优化神经网络的智能多属性决策方法.该方法利用粗糙集对多属性决策问题的条件属性进行约简,利用粒子群算法训练神经网络的权重和阈值形成粒子群优化神经网络模型,约简后...
关键词：多属性决策 粗糙集 粒子群算法 人工神经网络 
基于支持向量数据描述的无标签数据多类分类被引量：3
《智能系统学报》2009年第2期131-136,共6页朱帮助 林健 
国家自然科学基金资助项目(70471074)
为解决支持向量机(SVM)在处理无标签数据多类分类上的难题,提出了一种基于支持向量数据描述(SVDD)的无标签数据多类分类算法.该方法只需要建立一个分类模型就可以实现多类聚类分类.首先采用主成分分析作数据预处理,提取输入数据的统计...
关键词：多类分类 无标签数据 支持向量数据描述 主成分分析 
基于Agent建模与基于方程建模的比较被引量：3
《系统管理学报》2009年第1期111-116,共6页林健 赵剑冬 
国家自然科学基金资助项目(70471074);广东省哲学社会科学“十一五”规划资助项目(06GD-03)
基于方程建模(Equation-based Modeling,EBM)与基于Agent建模(Agent-based Modeling,ABM)这两种建模方法被广泛应用在管理科学仿真研究中。首先比较EBM和ABM两种建模方法的概念、建模流程和对应的建模工具,然后通过产业集群智猪博弈和...
关键词：建模 方法 主体 产业集群 价格竞争 
区域经济社会发展综合评价与预测被引量：4
《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》2009年第1期123-126,共4页朱帮助 林健 
国家自然科学基金资助项目(70471074);广东省科技攻关基金资助项目(2004B36001051)
针对主成分分析(PCA)在多指标综合评价中非线性分析上的不足,提出了综合评价的核主成分分析(KPCA)方法。利用核函数将原空间映射到高维特征空间,在高维空间进行线性主成分分析;通过对核参数的适当选取,可使得最大特征值的贡献率达到或接...
关键词：区域经济社会发展 综合评价 预测 核主成分分析 核主成分回归 
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