空間信息科學(xué)與技術(shù)是當(dāng)代發(fā)展最為迅速的領(lǐng)域之一,其利用重要的時(shí)空信息,應(yīng)用在社會(huì)的方方面面。近些年來(lái),在需求的強(qiáng)烈推動(dòng)下,空間信息科學(xué)與技術(shù)特別是GIS有了新的大幅度發(fā)展,其與智能計(jì)算技術(shù)相結(jié)合,應(yīng)用到各類專業(yè)領(lǐng)域已成為一種趨勢(shì)。中小科技企業(yè)是世界各國(guó)和地區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ),對(duì)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展起著引領(lǐng)作用。由于研發(fā)投入大、產(chǎn)出不確定和風(fēng)險(xiǎn)大等原因,中小科技企業(yè)面臨較大的生存與發(fā)展壓力,而客觀評(píng)價(jià)和分析中小科技企業(yè)的發(fā)展環(huán)境,掌握這類企業(yè)發(fā)展的時(shí)空規(guī)律,找到影響它們發(fā)展的內(nèi)外部要素,是促進(jìn)其健康成長(zhǎng)的重要基礎(chǔ)。由于中小科技企業(yè)發(fā)展環(huán)境具有較大的時(shí)空非均勻性和復(fù)雜性,需要結(jié)合空間信息技術(shù)和智能計(jì)算技術(shù),對(duì)該問(wèn)題展開有針對(duì)性的科學(xué)研究。論文對(duì)國(guó)內(nèi)外地理空間數(shù)據(jù)分析與GIS、智能計(jì)算、中小科技企業(yè)發(fā)展環(huán)境的相關(guān)研究現(xiàn)狀進(jìn)行了分析,在此基礎(chǔ)上,總結(jié)了研究中的主要問(wèn)題與難點(diǎn),重點(diǎn)針對(duì)已有研究中在評(píng)價(jià)模型與時(shí)空分析方法等方面存在的不足,考慮中小科技企業(yè)生存適宜度、融資信用和創(chuàng)業(yè)信心等三種不同評(píng)價(jià)問(wèn)題的特性,基于多種智能計(jì)算技術(shù),提出了三種地理空間評(píng)價(jià)混合模型,即GWO-SVM進(jìn)化支持向量機(jī)混合模型、AHP-FCE-CM云模型改進(jìn)的多層次模糊綜合評(píng)判混合模型、VMD-GWO-ELM三階段進(jìn)化極限學(xué)習(xí)機(jī)混合模型,并進(jìn)行了應(yīng)用實(shí)驗(yàn)。與此同時(shí),分別將三種混合模型與GIS技術(shù)相結(jié)合,對(duì)專題空間數(shù)據(jù)進(jìn)行了辨識(shí)與分析,構(gòu)建了專題空間數(shù)據(jù)模型和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),提出了基于GIS的中小科技企業(yè)發(fā)展環(huán)境時(shí)空分析方法,通過(guò)實(shí)例應(yīng)用,對(duì)研究區(qū)域中小科技企業(yè)發(fā)展環(huán)境的空間分布特征和時(shí)間演變規(guī)律進(jìn)行了挖掘與分析。論文的主要研究?jī)?nèi)容和成果如下:1.基于GWO-SVM進(jìn)化支持向量機(jī)混合模型和GIS的生存適宜度評(píng)價(jià)及其時(shí)空規(guī)律研究:首先,在闡述中小科技企業(yè)生存適宜度定義、問(wèn)題特性基礎(chǔ)上,從經(jīng)濟(jì)、金融、科教和基礎(chǔ)設(shè)施等方面,構(gòu)建生存適宜度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。其次,針對(duì)小樣本數(shù)據(jù)集評(píng)價(jià)問(wèn)題,通過(guò)采用灰狼優(yōu)化算法改進(jìn)支持向量機(jī)的參數(shù)尋優(yōu)機(jī)制,優(yōu)化支持向量機(jī)的懲罰因子與核函數(shù)寬度值,構(gòu)建評(píng)價(jià)精度更高、分類能力更強(qiáng)的GWO-SVM混合模型,并應(yīng)用于中小科技企業(yè)生存適宜度評(píng)價(jià)建模實(shí)例。再次,將GWO-SVM和GIS技術(shù)結(jié)合,對(duì)生存適宜度空間數(shù)據(jù)進(jìn)行辨識(shí)與分類,構(gòu)建適宜度空間數(shù)據(jù)模型和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),提出了基于GIS的中小科技企業(yè)生存適宜度時(shí)空分析方法。最后,將時(shí)空分析方法運(yùn)用到2010-2015年中國(guó)29個(gè)省份中小科技企業(yè)生存適宜度時(shí)空評(píng)價(jià)具體實(shí)例中,從時(shí)空總體、空間、時(shí)間和機(jī)理等四個(gè)維度,對(duì)這些區(qū)域中小科技企業(yè)生存適宜度進(jìn)行時(shí)空分析,掌握了中國(guó)中小科技企業(yè)生存適宜度的空間分布特征,揭示了該類企業(yè)生存適宜度的時(shí)間演變規(guī)律,并對(duì)其形成機(jī)理進(jìn)行了挖掘與探討。2.基于AHP-FCE-CM云模型改進(jìn)的多層次模糊綜合評(píng)判混合模型和GIS的融資信用評(píng)價(jià)及其空間分布規(guī)律研究:首先,分析中小科技企業(yè)融資信用基本含義、評(píng)價(jià)問(wèn)題特性,并從宏觀和微觀兩個(gè)方面,構(gòu)建了中小科技企業(yè)融資信用評(píng)價(jià)體系。其次,針對(duì)群體決策過(guò)程中存在的隨機(jī)性以及模糊性等問(wèn)題,利用云模型分別對(duì)層次分析法和模糊綜合評(píng)判法進(jìn)行改進(jìn),構(gòu)建了一種置信度更高、魯棒性更強(qiáng)的基于云模型改進(jìn)的多層次模糊綜合(AHP-FCE-CM)評(píng)價(jià)方法,并應(yīng)用于中小科技企業(yè)融資信用評(píng)價(jià)建模實(shí)例中。再次,將AHP-FCE-CM模型與GIS技術(shù)相結(jié)合,對(duì)融資信用空間數(shù)據(jù)進(jìn)行辨識(shí)與分類,構(gòu)建了融資信用空間數(shù)據(jù)模型和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),提出基于GIS的中小科技企業(yè)融資信用時(shí)空分析方法。最后,將這種時(shí)空分析方法運(yùn)用到中小科技企業(yè)融資信用時(shí)空評(píng)價(jià)實(shí)例中,對(duì)2014年中國(guó)新三板29家中小科技企業(yè)融資信用狀況進(jìn)行時(shí)空分析,獲取了樣本中小科技企業(yè)融資信用等級(jí)的空間分布特征,并從宏觀和微觀兩個(gè)層面,挖掘和揭示了形成這種空間分布規(guī)律的可能原因。3.基于VMD-GWO-ELM三階段進(jìn)化極限學(xué)習(xí)機(jī)混合模型和GIS的創(chuàng)業(yè)信心評(píng)價(jià)及其時(shí)空規(guī)律研究:首先,在闡述中小科技企業(yè)創(chuàng)業(yè)信心的基本含義、評(píng)價(jià)問(wèn)題特性基礎(chǔ)上,采用百度搜索指數(shù),構(gòu)建了中小科技企業(yè)創(chuàng)業(yè)信心指標(biāo)。其次,針對(duì)非平穩(wěn)時(shí)間序列的機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題,通過(guò)引入變分模態(tài)分解方法分解極限學(xué)習(xí)機(jī)的時(shí)間序列輸入變量,并采用灰狼算法改進(jìn)極限學(xué)習(xí)機(jī)的參數(shù)尋優(yōu)機(jī)制,從而優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)的權(quán)值與偏置,提出了一種基于非平穩(wěn)時(shí)間序列分解和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的三階段進(jìn)化極限學(xué)習(xí)機(jī)(VMD-GWO-ELM)評(píng)價(jià)方法,并應(yīng)用于中小科技企業(yè)創(chuàng)業(yè)信心評(píng)價(jià)建模實(shí)例中。再次,將VMD-GWO-ELM模型與GIS相結(jié)合,對(duì)創(chuàng)業(yè)信心空間數(shù)據(jù)進(jìn)行辨識(shí)與分類,構(gòu)建相應(yīng)的創(chuàng)業(yè)信心空間數(shù)據(jù)模型與模型結(jié)構(gòu),提出基于GIS的中小科技企業(yè)時(shí)空分析方法。最后,將這種時(shí)空分析方法運(yùn)用到中小科技企業(yè)創(chuàng)業(yè)信心時(shí)空評(píng)價(jià)具體實(shí)例中,對(duì)2010-2017年湖南和湖北兩省中小科技企業(yè)創(chuàng)業(yè)信心進(jìn)行時(shí)空分析,挖掘并揭示了研究區(qū)域中小科技企業(yè)創(chuàng)業(yè)信心的時(shí)間演變規(guī)律及其基本模式。論文采用多種智能計(jì)算方法,針對(duì)地理空間評(píng)價(jià)問(wèn)題的具體特征而建立的混合模型,極大地提高了中小科技企業(yè)發(fā)展環(huán)境的評(píng)價(jià)水平,采用基于GIS的時(shí)空分析方法,以可視化的方式挖掘和揭示了區(qū)域中小科技企業(yè)發(fā)展環(huán)境的時(shí)空規(guī)律及其內(nèi)在機(jī)理,研究成果可以為政府、投資者和企業(yè)家的相關(guān)管理與決策提供重要依據(jù),具有重要的理論意義和實(shí)用價(jià)值。
【學(xué)位單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：F276.44
【部分圖文】：

技 大 學(xué) 博 士 學(xué) 好的全局搜索能力等優(yōu)點(diǎn)，已等級(jí)制度，大致分為 、β、 、所有等級(jí)，對(duì)種群內(nèi)所有事宜等。β 處于灰狼的第二等級(jí)，受負(fù)責(zé)，幫助 進(jìn)行決策，并將 。 處于灰狼種群的第三等級(jí)，狼種群中都起到上傳下達(dá)的作用和支配。灰狼種群的等級(jí)制度如

華 中 科 技 大 學(xué) 博 士 學(xué) 位 論 文核函數(shù)作用在于當(dāng) SVM 模型處理線性不可分情況時(shí)，將輸入空間映射到高維特征空間，在高維特征空間構(gòu)建最優(yōu)分類超平面，但是在映射過(guò)程中，有可能會(huì)產(chǎn)生維數(shù)災(zāi)難，而核函數(shù)可以將無(wú)窮維的映射轉(zhuǎn)換為簡(jiǎn)單的點(diǎn)乘，從而解決維數(shù)災(zāi)難的問(wèn)題。在多種核函數(shù)類型中，均會(huì)存在核函數(shù)參數(shù)，而這些核函數(shù)參數(shù)會(huì)對(duì)核函數(shù)的效果和作用范圍有很大的影響。本文利用 UCI 標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試樣本 segment，選用徑向基核函數(shù)類型，并計(jì)算交叉驗(yàn)證正確率，發(fā)現(xiàn)核函數(shù)寬度參數(shù)和懲罰因子兩種參數(shù)與交叉驗(yàn)證正確率有著較強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系，說(shuō)明這些參數(shù)組合對(duì) SVM 模型的分類正確率有著很大的影響，如圖 2-5 所示：

2010年中國(guó)多省份中小科技企業(yè)生存適宜度指數(shù)分布

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2834060