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随着数字创新和传统产业的数字化转型,数据要素市场的发展变得至关重要,其可以重塑产业体系、推动关键技 术突破,从而助力中国式现代化的实现。然而,数据要素市场的发展面临着特殊和复杂的治理挑战,需要建立独特的治 理体系以促进数据要素的安全和高效流通。目前,对于影响数据要素市场发展的关键治理因素及其作用机制的研究仍 然不足,缺乏综合的理论分析框架来揭示不同治理因素之间的协同作用。
2025-03-19 19:53:38
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原创 《系统动力学模型构建与Vensim仿真》02-Vensim基本的功能和认识
Vensim软件就去vensim的官网：https://vensim.com/下载的话，下载免费版本的PLE版本就可以需要选择对应的版本，需要填写你的名字和邮箱地址。软件下载链接会发送到邮箱当中，所以需要填写正确邮箱地址。
2025-01-18 20:18:38
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原创 通俗易懂的说清楚 TOPSIS逼近理想解排序法，原理，实操，案例说明讲解
C.LJwang和K.Yoon于1981年首次提出 TOPSIS (Technique for Order Preference bySimilarity to an Ideal Solut ion)，可翻译为逼近理想解排序法。在国内常简称为优劣解距离法。TOPSIS法是一种常用的综合评价方法，能充分利用原始数据的信息，其结果能精确地反映各评价方案之间的差距。TOPSIS法引入了两个基本概念:理想解:设想的最优的解(方案)，它的各个属性值都达到各备选方案中的最好的值;
2025-01-13 11:26:17
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原创 通俗易懂的说清楚 解释结构模型法(ISM)原理 ——ISM因素划分与因素传播链建立
解释结构模型法( InterpretiveStructure Modeling，简称ISM)是一种系统分析方法，用于得到要素之间的复杂相互关系和层次2]。最早由美国John N.Warfield教授在1973年针对复杂的社会经济系统结构问题时提出的一种分析方法。其思想是先通过调查或者技术手段找出问题的组成要素或影响因素，然后通过矩阵模型分析各要素之间的联系，得到一个多级递阶结构模型。
2025-01-12 11:46:21
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原创 通俗易懂的说清楚 决策实验室分析（DEMATEL）方法的原理，过程、并案例实践
（Decision-Making Trial And Evaluation Laboratory，简称DEMATEL），是一种和。最早是由巴特尔纪念研究所日内瓦研究中心开发，。所以原始数据就需要是一个矩阵数据作为一种结构建模方法，它在分析系统各组成部分之间的因果关系时尤为有用。决策试行与评价实验室分析法可以确认因素之间的相互依存关系，并通过绘制一张有向图，来反映它们之间的相对关系，并可用于调查和解决复杂和相互交织的问题。。各种要素差不多15-20之间就合适，不宜太多。
2025-01-12 09:58:52
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原创 Matplotlib绘图中文不显示问题——自由选择中文-英文字体切换
经常就会画图的过程中，因为Matplotlib对于中文的适应性并不是很好，很多时候，并不现实中文字体，所以会导致绘图遇到很多很多的麻烦，如下所示。这写框框就是英文字体不匹配导致的，你的是中文，它默认是英文，所以就会导致这个不显示的问题。那么如何解决呢，今天在绘图过程中，把这个问题给解决了，分享给大家。
2025-01-08 13:47:38
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原创 《系统动力学模型构建与Vensim仿真》01系统动力学概述与行为模式
系统动力学主要用于研究具有信息反馈系统的学科。是系统科学与管理科学的交叉科学。探究了系统的内部的动态结构，与反馈的机制分析。反馈是指的是既有一个输入，又有一个输出的过程。而系统则是指的是相互作用的单元复合体。反馈系统会收到历史行为的影响，影响到未来的行为。经典的系统就是一个库存系统。由于发货，库存小于期望库存，所以就需要订货，然后生产，到达，再入库。其中±就是反馈的极性（正负反馈）。反馈分为：正负反馈，根据反馈可以分为正负反馈系统。
2024-12-25 21:26:01
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原创 【演化博弈】期望收益函数公式、复制动态方程——化简功能技巧
化简【演化博弈】中期望收益函数公式和复制动态方程的功能技巧，不仅提高了公式的可读性和计算效率，还揭示了潜在关系，便于理论推导和实际应用。通过这些化简手段，研究者能够更深入地理解演化博弈的动态过程，从而在理论和实践中取得更好的成果。通过化简，公式变得更加简单和易读，使研究者能够更快地理解期望收益和策略动态的基本概念。这使得在处理复杂模型时，能够更高效地进行计算，减少计算资源的消耗。化简过程中，可能会发现原本复杂表达式中的重要关系和模式。在理论推导和证明过程中，化简公式可以使逻辑关系更加清晰，减少冗余步骤。
2024-12-23 18:15:40
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原创 【学术小白的学习之路】基于情感词典的中文句子情感分析（代码词典获取在结尾）
本次代码通过分词、情感词典分析、程度词和否定词处理等步骤，构建了一个完整的情感分析流程。它能够从输入的文本中提取情感信息，并计算出正面和负面的情感得分，最终提供一个归一化的情感评分。通过这种方式，情感分析能够有效地捕捉文本中的情感表达，支持情感理解和决策。
2024-12-23 17:45:09
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原创 模糊认知图模型、特征与推理
因果关系在模拟 、推理和预测中具有重要的作用。作为一种软计算方法，认知图是一个描述因果知识的网状模型， 由概念(Concept)与概念间的关系(Relation)组成：概念（用结点表示）表示系统的属性、 性能与品质；概念间的关系表示概念间的因果关系（用带箭头的弧表示， 箭头的方向表示因果联系的方向）［ 30]。它可以鸟瞰系统中各概念间如何相互作用、 每个概念与哪些概念具有因果关系， 能够表示很难用树结构、Bayes网络，以及Markov网络等表示的具有反馈的动态因果系统[31]。
2024-11-30 21:14:29
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原创 Anaconda不能自动创建对应环境的快捷方式解决办法
之前，我的旧电脑运行的是Windows 7，安装Anaconda后可以轻松地在开始菜单中找到不同环境的快捷方式。每次需要运行特定环境的代码时，我都得先打开Anaconda Navigator，然后选择相应的环境，再打开jupyternotebook这样的操作显得非常繁琐。将这里东西复制出来看看，就是下面这样（原本是三行，每一个地址用空格隔开），可以看出来除了前面两条是公共环境的内容，其他的三条就是这个环境的自己的对应内容。但是很在我的桌面上就只能找到，我就不喜欢用的一个python环境py310快捷方式。
2024-11-26 14:35:16
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原创 【两方演化博弈代码复现】：双方演化博弈的原理、概率博弈仿真、相位图、单个参数灵敏度演化
演化博弈论是研究个体在特定环境中如何通过策略选择与其他个体进行互动的学科。这一理论在生物学、经济学和社会科学等多个领域都有广泛应用。本文将深入探讨双方演化博弈的原理及其过程，并解读一段 MATLAB 代码，展示如何模拟这一过程。
2024-09-18 11:38:24
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原创 MATLAB 可视化基础：绘图命令与应用
在这篇博文中，我们介绍了 MATLAB 中的极坐标图、对数坐标图和隐函数的绘制方法。这些工具可以帮助您更好地理解数据的趋势和特征。通过灵活运用这些绘图命令，您可以创建更加直观和专业的数据可视化。
2024-09-16 11:00:37
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原创 【双方演化博弈】研究理论学习
载学习软件: Matlab、Vensim PLE、 Visio其中,Matlab和Vensim PLE主要是用做演化博弈仿真,Matlab是演化博弈最常用的仿真软件，VensimPLE是系统动力学(SD)仿真软件也是常用仿真软件之一。Python、Netlogo等软件也可以用来做演化仿真,但用的比较少。Visio主要是用作绘制相位图,ppt也可以绘制。演化博弈的内容比较多，常见的可以分为以下的内容：两方、三方、四方演化博弈理论与仿真含有动态奖惩机制的演化博弈随机演化博弈理论与仿真。
2024-09-16 10:00:32
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原创 【QCA（定性比较分析）组态研究】01 基础入门
QCA数据需要进行一个校准。第一、不同的条件变量之间的单位不同，就会导致取值范围有很大的差异，所以需要一个单位转换，校准为0-1的数值。第二、要确定指标的好坏，到低多高才算高，多富才算富有，这样就没有一个统一的标准，需要告诉QCA模型，到低多高才算高。
2024-09-09 13:28:48
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原创 MatLab基础学习01
构建矩阵直接用空格或者括号，如果是多行的矩阵，可以用；来实现换行按照步长进行创建repmat重复一个已有数组进行创建ones生成一个都是1的矩阵，其中ones（2,4）代表生成一个2行4列都是1的矩阵矩阵的正常加减都是对位进行加减矩阵的这个相乘，需要（n,m）*(m,z) 内标要相同，4行,2列的乘以2行4列的A. *B代表的是对应项进行相乘一个矩阵除以一个矩阵，就等于乘以一个矩阵的逆矩阵（矩阵没有除法，就只有乘法）./代表对应项相除。
2024-09-03 15:16:15
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原创 python运行环境在新旧电脑间迁移
如果您使用 Visual Studio Code (VSCode)，还需要修改 VSCode 的配置文件 launch.json，以便在新电脑上进行调试1。修改 pyvenv.cfg 文件中的 home 配置为新电脑上 Python 的安装路径。在新电脑上运行该 Docker 镜像，即可获得相同的 Python 环境。创建一个 Docker 镜像，将 Python 环境和项目一起打包。将生成的 requirements.txt 文件复制到新电脑。在新电脑上，使用相同版本的 Python 创建一个虚拟环境。
2024-07-12 21:58:00
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原创 【学术小白成长之路】03三方演化博弈（基于复制动态方程）均衡点与稳定性分析、特征值求解
从本专栏开始，笔者正式研究演化博弈分析，其中涉及到双方演化博弈分析，三方演化博弈分析，复杂网络博弈分析等等。先阅读了大量相关的博弈分析的文献，总结了现有的研究常用的研究流程，针对每个流程进行拆解。具体学习每个步骤中的步骤的实现方法和流程。基础性文章，希望对您有帮助，如果存在错误或不足之处，还请海涵。且看且珍惜! 参与主体根据既得利益不断调整策略以追求自身利益的改善，最终达到动态平衡的策略称为演化稳定策略(ESS)。在判定演化稳定策略之前首先要求出演化博弈的均衡点。令F(x)）=0、F(y)=0和F(z）=
2024-06-09 18:37:17
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原创 【学术小白成长之路】02三方演化博弈（基于复制动态方程）期望与复制动态方程
主要在上文的基础上，讲解了如何计算出每个主体的期望收益，并且构建复制动态方程
2024-06-09 16:01:13
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原创 【学术小白成长之路】01三方演化博弈（基于复制动态方程） -基础概念与模型构建
介绍了演化博弈与传统博弈的区别，了解二者之间的区别，并且基于文献中常用的博弈分析，构建了演化博弈的收益矩阵和模型构建
2024-06-08 17:32:33
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原创 Word2Vec模型的引入介绍与相关概念
一 、Word2Vec模型的背景引入1.1 One-hot模型One-hot模型是是用N位的状态寄存器对N个状态进行编码如下所示，是有4个样本，每个样本都有三个特征，特征1表示当前样本的性别。我们喂给算法怎么样的数据，算法就会给我们一个怎么样的结果。假设如果用1表示女性，2表示男性。那么将相当于还没有进行算法的计算的时候，已经有数据的倾向性，间接认为男性比女性重要。如果我们用这种带着偏见的数据，喂给模型，那么模型也会认为男性比女性重要。所以这样的数据会很大因素影响最后的预测结果。这是我们不希望看
2024-06-02 12:23:44
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原创 《Python量化投资》03 Alphalens的多因子分析
一、收益率分析图1 表示分成10组，1天的调仓周期下的因子收益率。图2 表示1,5,10天下的调仓周期，高度表示，这个打分组的平均收益率。有单调性，说明，给的钱越多，收益就越高。这样的因子就是好的因子。图3表示将图2的均值的因子收益的分布展开，代表上面整个数值的分布。一般中间大比较好，说明收益不是由极端值形成的。类似箱线图。还有一种收益率的考察方法：zero_dollar_portfolio,每天去构建一个组合，一半股票是空，一半的股票是多。根据因子作为权重，进行购买和出售，达到组合策略。
2024-06-02 12:23:19
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原创 【Self-Attention——Transform—Bert】相关的基础理论
1.Self-Attention模型图解传统的循环神经网络，如上左图1，并不能解决并行化的问题，右图就是一个self-Attention可以实现并行化，并且能解决对于所有信息的读取利用。将self—Attention替换相应的GRU或者RNN，就能实现从输出a到输出b，每一个b都能看到a1-a4的信息，同时b的计算还能实现并行化。Self-Attention就是来自于《Attention is all you need》这篇文献当中，可以通过下面的链接进行下载：https://arxiv.org
2024-06-02 12:22:43
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原创 T检验——单样本t检验/两独立样本t检验/配对样本t检验
配对样本t检验:也是研究两组不同变量的观测值的均值差异.但不同的是:配对样本t检验研究的不是两组观测值总体均值的差异，而是同一样本的不同变量观测值之间的差异。两独立样本t检验:用于检验两样本均值所代表的两未知总体均值差异是否具有显著性。如果莱文方差等同性检验中的假定等方差的值大于0.05看，上一行，小于就看下一行。●可得到两个样本均数及该样本标准差，两样本含量要求不相同;单样本t检验:即已知样本均值与已知总体均值的差异比较。●两独立样本来自正态或近似正态总体。●样本来自正态或近似正态总体。
2024-06-02 12:21:11
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原创 《申论技巧》
读材料的时候找到目标段落；建立框架——根据不同的逻辑进行划分——分点进行答题。一对多：考虑材料之间的灵活运用；多个题目对应一个一篇材料；答案各有侧重，不重合。
2023-11-04 09:50:26
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原创 《学术小白学习之路15》英文文本的LDA主题建模与预测
预测新文档的主题分布：给出了一个新的文档new_doc，对其进行与之前相同的预处理步骤。然后，将预处理后的文档转换为词袋表示形式，并通过TF-IDF模型将其转换为TF-IDF表示。计算主题一致性和主题困惑度：接下来，代码通过迭代不同的主题数量，在每个主题数量下运行LDA（Latent Dirichlet Allocation）主题模型，并计算主题一致性和主题困惑度得分。打印每个主题的关键词：使用循环遍历每个主题的ID，通过lda_model.print_topic方法打印出每个主题的关键词。
2023-10-07 21:08:32
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原创 《学术小白学习之路14》主题建模——主题概率分布相似度计算
首先、probabilities_1是一个形状为(num_topics_1, num_words)的NumPy数组，其中num_topics_1是第一阶段的主题数量，num_words是词语数量。probabilities_2是一个形状为(num_topics_2, num_words)的NumPy数组，其中num_topics_2是第二阶段的主题数量，num_words是词语数量。1.文本聚类和主题建模：在文本聚类任务中，可以使用主题概念分布的相似度来度量文本之间的语义相似性，并将相似的文本聚类在一起。
2023-10-07 19:48:32
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原创 《学术小白学习之路13》基于DTM和主题共现网络——实现主题时序演化网络分析（数据代码在结尾）
'无人机 无人机 虚拟现实 虚拟现实 无人机 虚拟现实 无人机 无人机 虚拟现实 虚拟现实 头戴式 无人机 虚拟现实 头戴式 无人机 无人机 无人机 虚拟现实 无人机 无人机 虚拟现实 虚拟现实 虚拟现实 虚拟现实 无人机 虚拟现实 虚拟现实 虚拟现实 虚拟现实 无人机 虚拟现实 无人机 无人机 无人机 虚拟现实 无人机 虚拟现实 虚拟现实 虚拟现实 虚拟现实 无人机 无人机 虚拟现实 无人机 无人机 虚拟现实 无人机 虚拟现实 虚拟现实 虚拟现实 虚拟现实 无人机 无人机 虚拟现实 无人机 ',
2023-09-28 14:19:15
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原创 《学术小白学习之路12》进阶-基于Python实现中文文本的DTM主题动态模型构建
其中logging用于查看执行日志，导入的gensim版本是gensim-3.8.3，根据自己系统要求以及pyhton版本选择合适的版本，强调一下最好使用3.8.3版本，不然会报错。处理后的数据保存在dictionary向量中，并将向量表达进行保存为news_dictionary文件词典，是每个词和对应ID的映射词典。通过上面的工作，我们已经将文档转换成了DTM模型所需要的词典以及语料库，下面把语料库、词典加载到模型中。主要注意的是本文用的是txt的数据集，而且每一个文档用换行的符号进行划分。
2023-09-26 16:21:36
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原创 《学术小白学习之路11》DTM主题动态模型原理与基础构建
作者在论文中提及，狄利克雷分布不适合时序模型，所改常用高斯噪声 演化的状态空间模型来获取生成的β。要求gensim在4.0以后的版本，因为其中的ldasemodel对版本的要求挺高。t-1和t时刻都有对应的主题模型，下一个阶段的模型的参数aβ都与上一时刻有关系。而BTM是为分析短文本而生，该模型的生成是基于整个的语料库生成词语概率。对英文数据进行简单的处理，分词，不同于中文的分词，英文的分词更加简单；下一个时刻的主题，是根据上一个时刻的主题平滑的演化而来。该模型的主题概率的生成是基于文档层面的。
2023-09-26 13:14:11
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原创 《学术小白学习之路10》论文常见方法：Doc2vec-句向量模型实现
将数据集中的摘要进行分词，获得一个list of list的数据格式，每个词的分开的形式。再定义停用词典，用于分词，还可以自己定义一个分词词典。其中需要将数据转为Doc所识别的格式。可以比较每个文档的相似度具体的值。用于文献的摘要的相似度的计算。导入gensim中的相应的包。用Dbow模式进行训练。
2023-09-25 20:45:54
263
电商领域情感分析数据集
2023-09-05
空空如也
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