【摘要】：在高校圖書館的建設(shè)中,除了桌椅、館舍和服務(wù)臺等基礎(chǔ)硬件設(shè)施之外,最關(guān)鍵的就是文獻資源的建設(shè)。優(yōu)化資源采購決策歷來備受圖書情報工作者和學(xué)科館員的關(guān)注。尤其近年來,人工智能日趨成熟,運用大數(shù)據(jù)及相關(guān)智能技術(shù)提高圖書采購的效率及質(zhì)量,已成為當(dāng)下研究的熱點和重點。針對目前采訪工作中“主觀決策為主,信息技術(shù)為輔”、采購效率低下等問題,本文提出了基于混合智能算法的圖書采購模型,以期促使采購決策更加科學(xué)化,提高采訪質(zhì)量,讓有限的經(jīng)費發(fā)揮最大的價值。具體工作如下:通過對高校圖書館圖書采購實際業(yè)務(wù)調(diào)研,結(jié)合其他學(xué)者對圖書價值評估的研究及學(xué)校自身學(xué)科建設(shè)的特點,探討了圖書價值屬性及相關(guān)評估特征的選擇問題,構(gòu)建了以圖書所屬學(xué)科類別、出版社、讀者需求度、出版時間、圖書單價、文本類型、與館藏關(guān)系、是否重點學(xué)科等8個要素作為研究指標(biāo)的新型圖書價值評估體系。然后利用具有良好非線性映射、預(yù)測能力的BP網(wǎng)絡(luò)和SVM算法,分別建立了基于BP網(wǎng)絡(luò)和基于SVM的高校圖書館圖書采購模型。在基于BP網(wǎng)絡(luò)的高校圖書館圖書采購模型中,針對BP算法易陷入局部最優(yōu)、訓(xùn)練效率低下等問題,引入了具有良好全局尋優(yōu)能力的GA算法,來改善BP網(wǎng)絡(luò)的閾值和權(quán)值,進而提高算法的訓(xùn)練效率和尋優(yōu)能力。經(jīng)算例驗證,基于GA-BP算法的圖書采購模型較標(biāo)準(zhǔn)BP算法模型的預(yù)測準(zhǔn)確率提高了約8%,達(dá)91.90%,且表現(xiàn)出良好的預(yù)測穩(wěn)定性。在基于SVM算法的高校圖書館圖書采購模型中,與上述GA-BP模型同理,整合數(shù)據(jù)和算法特性,為提高SVM尋參效率,引入GA算法,以期找到最佳的核函數(shù)類型、懲罰因子和核參數(shù)的組合參數(shù),進而提升模型的預(yù)測效果。經(jīng)實驗驗證,經(jīng)GA優(yōu)化的SVM預(yù)測準(zhǔn)確率明顯要高于其它尋優(yōu)方式,達(dá)94.18%。最后,對上述兩模型在不同尋參方式下的預(yù)測效果進行了對比分析,發(fā)現(xiàn)基于GA-SVM算法構(gòu)建的高校圖書館圖書采購模型預(yù)測效果最佳,可為高校圖書館的圖書采購工作提供一定的理論指導(dǎo)和決策支持,為后續(xù)研究提供一條新的探索思路。
【學(xué)位授予單位】：內(nèi)蒙古大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：G258.6;G253.1;TP18
【圖文】：

內(nèi)蒙古大學(xué)碩士學(xué)位論文法的圖書采購模型和基于 GA-SVM 算法的圖書采購模型，以期利用建模的方式，將原本復(fù)雜的問題轉(zhuǎn)化成可求解的數(shù)學(xué)模型，進而利用相關(guān)的算法來求解。（3）模型可靠性評估。模型是否能有效解決高校圖書館圖書采購實際問題，并不僅是理論上可行就可行，而是需要用實際的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)來檢驗。在本文研究的模型評估中，提取了內(nèi)蒙古大學(xué)圖書館的實際圖書采訪業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)真實可靠，對模型進行可靠性評估，具有實際意義。為確實解決圖書采購問題，本文分別對基于不同算法的圖書采購模型進行了驗證，以期找到效果最好的預(yù)測模型，進而為高校圖書館的圖書采購提供最佳的指導(dǎo)策略。以上三點為本文研究的關(guān)鍵問題，對于問題主要內(nèi)容及其之間的關(guān)系，如下圖 1.1 所示。

高校圖書館圖書采購模型技術(shù)路線圖

圖 2.1 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖Figure2.1 The structural chart of BP neural network入層、輸出層的節(jié)點數(shù)目分別取決于數(shù)據(jù)集的自變量和因變量的節(jié)點數(shù)可在訓(xùn)練過程中獲得。絡(luò)的訓(xùn)練過程訓(xùn)練過程中采用的是梯度下降法，其基本原理是不斷地調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的出總誤差最小，即得到最好的訓(xùn)練效果。具體思路如下：構(gòu)初始化。根據(jù)實驗樣本數(shù)據(jù)特征和模型的預(yù)設(shè)要求，確定 BP 網(wǎng)點數(shù)，對于網(wǎng)絡(luò)的隱含層神經(jīng)元個數(shù)，一般是根據(jù)經(jīng)驗公式得到訓(xùn)練，尋找最佳的隱層神經(jīng)元個數(shù)。同時，根據(jù)實驗要求，預(yù)設(shè)元激勵函數(shù)和學(xué)習(xí)率等相關(guān)參數(shù)。 網(wǎng)絡(luò)正向傳播計算。根據(jù)輸入的樣本數(shù)據(jù)及設(shè)定的 BP 網(wǎng)絡(luò)相關(guān)分別計算隱含層和輸出層神經(jīng)元所產(chǎn)生的結(jié)果。其中，對于激活

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本文編號：2759297