何喜军
- 作品数：81 被引量：509H指数：12
- 供职机构：北京工业大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金北京市自然科学基金国家社会科学基金更多>>
- 相关领域：经济管理文化科学自动化与计算机技术社会学更多>>
- 基于Adaboost-SVM的多Agent供应链产销协同自适应协商策略被引量：3
- 2017年
- 协商是解决供应链产销协同计划冲突的有效途径,传统协商方式因缺乏自适应能力,难以满足现代制造业供应链环境的需要。针对这个问题,基于多Agent技术,构建七元组协商模型,利用Adaboost-SVM算法预测对手让步幅度,提出了一种解决供应链产销协同冲突的自适应协商策略。通过算例验证该策略的可行性和有效性,与基于自身信念的协商策略相比,可大幅缩短协商时间,提高供应链产销协同冲突消解效率。
- 庞婷马俊峰何喜军
- 汽车制造供应网络的结构特征及稳定性实证研究被引量：3
- 2013年
- 根据中国八大汽车供应网络中企业间的股比关系数据,将企业间关系进行分类并修正网络权重系数,利用图论和复杂网络理论判断供应网络略显小世界网和无标度网络的特征,并在辨识网络节点和关系重要性的基础上,设计了不同的打击规则,通过抗毁能力判断不同打击规则对网络稳定性的影响。
- 何喜军武玉英蒋国瑞
- 关键词：供应网络稳定性实证研究
- 供需匹配视角下基于语义相似聚类的技术需求识别模型被引量：15
- 2019年
- 在技术供需文本匹配视角下,提出了一种基于语义相似聚类的技术需求识别模型.首先,采集网络中技术需求文本提取关键短语;然后,建立领域专利技术转让索引库,基于需求关键短语检索出高相关专利,构建专利技术供给背景库,并对背景库中专利标题与摘要进行分词;第三,提出基于词向量的供需文本语义匹配度算法,筛选有效技术需求并进行语义相似聚类;最后,考虑技术需求对应的需求量和专利技术转让量,对聚类结果进行二维分类.以新能源领域为例进行实证,识别出有效技术需求195个,基于语义相似聚成12类,结合需求量与专利转让量,将12类技术需求分为"高需求、高转让"、"高需求、低转让"、"低需求、高转让"、"低需求、低转让"四大类.该研究为网络技术需求挖掘及供需匹配提供一种新思路.
- 何喜军张婷婷武玉英蒋国瑞
- 新能源领域专利转让加权网络中主体间技术交易机会预测被引量：9
- 2018年
- [目的]通过挖掘专利转让加权网络主体信息及结构特征对交易机会进行预测,促进技术供需有效对接。[方法]采集新能源领域2012年–2016年数据构建专利转让加权网络,通过熵权法融合网络结构与内容指标,结合网络真实权重与结构权重,利用BP神经网络预测技术交易机会及其权重。[结果]融合结构指标RA与内容指标Cosine的预测精度达到94.28%,在所有指标组合中最高;结合网络真实权重与结构权重预测链接权重,预测误差有所降低。[局限]模型未充分考虑节点属性及网络演化机制。[结论]链路预测方法具有较高预测精度,能更全面挖掘专利技术交易网络中潜在供需主体对及其权重,对实践具有一定指导意义。
- 武玉英孙平何喜军何喜军
- 关键词：加权网络BP神经网络
- 基于微分对策的产品回收对供应链协同优化的影响被引量：13
- 2016年
- 考虑制造商负责回收和处理废旧产品的两级闭环供应链,建立制造商主导的Stackelberg博弈下的微分对策模型,以废旧产品回收量影响的企业声誉为状态变量,利用反馈求解法得出制造商和零售商的最优决策.在此基础上,假设奖惩临界值受企业声誉影响,得出奖惩契约协调下的供应链最优决策.通过对奖惩契约有和无两种情形的决策进行对比,得出废旧产品回收成本系数与企业声誉和奖惩力度均成反向变动关系;在一定的参数条件下,采用奖惩契约能提高废旧产品的回收量,降低产品的销售价格,增加制造商和零售商的收益,达到社会、企业和消费者的多赢;当供应链系统参数满足一定条件时,相比无契约分散决策下供应链企业收益,奖惩契约的设计与实施能够持续有效地提高企业收益.
- 何喜军武玉英杜同
- 关键词：闭环供应链微分对策
- 分布决策环境下生产-分销协同计划研究被引量：6
- 2014年
- 针对分布决策环境下因信息不对称使得供应链协同计划求解困难及难以达到全局最优的问题,本文利用多层规划理论和方法构建一个供应链生产-分销协同计划模型,采用模糊交互式协商和遗传算法的优化求解方法对协同计划模型进行求解。该方法求解的结果是一组满足约束条件的满意解,各节点企业根据自身偏好和约束信息决定是否接受该满意解,或者修正各自目标满意度隶属函数重新求解。决策过程具有一定的柔性。最后通过算例给出供应链生产-分销协同计划满意解的求解过程,对文中所建立的模型和算法进行了有效地说明和验证。求解结果说明该模型和协商方法能够有效地解决非对称信息条件下供应链生产-分销协同计划的求解和冲突问题。
- 蒋国瑞李强何喜军
- 关键词：满意解
- 基于二分网络多维投影的技术交易机会预测——以新能源领域专利技术为例被引量：3
- 2022年
- 构建专利技术与主体间的交易二分网络,考虑主体的交易技术偏好、主体间共同邻居的度以及主体与技术间的交易频次等对交易机会的影响,修正链接覆盖的模式权重,提出了基于二分网络多维投影的技术交易机会预测模型。通过新能源领域专利技术交易数据的实证研究,以及与传统的二分网络链路预测方法对比,得出:本文提出的方法相比传统方法,命中率显著提高,并通过随机选取10组数据集进行精度对比,验证了本文方法的准确性和稳健性;此外,实证研究表明:大企业集团内部的技术交易活跃,但对外辐射能力弱;高校和科研院所参与技术交易的程度不高;历史交易能够增强主体间信任关系和合作经验,对交易预测具有重要影响,主体交易的技术领域偏好和区域偏好也对预测精度提高具有一定贡献。本文提出的思路与方法不仅能够实现专利技术交易推荐,且能够通过技术推荐开展交易伙伴推荐,并预测未来交易的热点领域。
- 何喜军孟雪武玉英张佑倪晓茹迟远英
- 关键词：链路预测
- 基于专利技术交易数据的京津冀区域热点需求技术识别研究
- 2018年
- 基于inco Pat数据库,采集2010年—2016年京津冀地区的专利权转让信息,在数据统计分析基础上,运用分词技术对转让专利标题进行技术关键词抽取,并构建关键词共现网络。在网络结构分析基础上,通过社团划分识别京津冀区域热点需求技术,结果发现:第一,制造业类技术需求最为强烈;第二,基于技术关键词网络的6个社团,挖掘六大类热点需求技术,涉及通信类、药物类、工业制造工业类、电力类、电子元件类及检测类;第三,热点需求技术主要集中于各项生产工艺与信息技术产业。同传统的基于文献、专利申请数据挖掘技术热点相比,提出了基于专利技术交易数据的技术需求热点识别思路。研究将为关注技术市场,挖掘技术交易数据识别技术需求,引导技术研发方向,提高技术成果转化率提供决策支撑。
- 程力培董策玮张兆一郭静雯何喜军
- 关键词：京津冀
- 基于多源异构数据的中医药知识图谱构建与应用研究被引量：4
- 2023年
- 【目的】基于多源异构数据构建中医药知识图谱,辅助研究人员进行中医药领域的创新研究。【方法】从IncoPat专利数据库获取中医药专利数据,从TCMSP、OMIM等数据库获取中药靶点、疾病等数据,利用深度学习信息联合抽取模型抽取中医药专利文本中的实体及关系,采用字符串匹配和词典等方式进行数据规范及实体对齐,进而基于所设计的中医药知识图谱本体结构完成知识图谱构建,在此基础上采用频次分析、关联规则Apriori算法对中药处方优化进行分析。【结果】本文所设计的本体结构共包含31种实体类型、48种语义关系,涵盖中医药领域专利中的解决方案、技术功效等特定实体;选取糖尿病肾病领域具体详解基于多源数据的中医药知识图谱构建及应用过程,验证了本文所构建知识图谱的有效性以及对处方优化提供中医药筛选范围的高效性。【局限】在专利文本信息抽取时,部分标注样本采用人工标注,耗费时间较长。【结论】以中医药专利数据为主、结合多源数据所构建的中医药知识图谱,能够为中医药领域创新研究提供数据支撑,该知识图谱不仅可以实现处方优化研究,也可用于中医药领域的多元研究。
- 翟东升娄莹阚慧敏何喜军梁国强马自飞
- 关键词：中医药创新糖尿病肾病
- 基于深度学习LSTM的电商销量预测研究
- 针对电商销量预测中，小样本时间序列预测准确度低等问题，综合考虑历史交易、用户搜索行为及用户评论对销量的影响，提出将长短期记忆深度神经网络引入到电商销量预测中，构建基于LSTM 的电商销量预测模型，深入挖掘电商销量时间序列...
- 武玉英严勇何喜军蒋国瑞
- 关键词：销量预测时间序列
