简介：应用BP神经网络对网店销售模型进行了研究,建立了基于店铺访客数、下单转化率、客单价和商品收藏次数来预测网店销售额的BP神经网络模型,模型的训练样本为五皇冠淘宝网店2016-04-21至2016-07-09时间段销售数据,应用构建的模型预测该网店2016-07-10至2016-07-19时间段店铺销售额,仿真模拟实验结果表明其能准确地预测店铺销售额,从而验证了模型的有效性和准确性.
简介：提出了一种基于单词分类的神经网络语言模型,以解决归一化问题。实验方法为,在基础翻译系统中加入模型参数,然后利用开发集调整参数,再对测试集进行翻译,对比加入模型参数前后的翻译质量以及训练模型和翻译过程所需时间。实验结果表明,在保证归一化的前提下,该模型的性能优于Vaswani等人的模型,且翻译质量与Vaswani等人的模型相当。
简介：在全球化的今天,移居他国但与母源国依旧保持密切联系的国际移民新群体——离散者越来越多。特别是在美的离散者,他们通过经济贸易、慈善和志愿者服务、跨国公民运动等方式,对母源国的经济发展、社会进步、政治革新等产生越来越重要的影响。其所构建的跨国社会网络,有利于其对母源国的积极影响得以可持续地发展,使其母源国海外移民结果实现从＂人才流失＂到＂人才获得＂的改变。
基于BP神经网络的网店销售预测模型研究
基于单词分类的归一化神经网络语言模型研究
美国的离散者与其母源国的发展——全球化下国际移民与发展关系的重新解读
