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李海林: 作品数：89 被引量：880H指数：18; 供职机构：华侨大学工商管理学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金福建省社会科学规划项目福建省自然科学基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术经济管理文化科学理学更多>>

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云决策分析方法被引量：35: 2009年; 提出一种基于不确定性人工智能的决策分析方法.该方法利用云理论中的云变换和概念提升方法来刻画属性因素的概念云模型,并对每个因素都分配相应的云权重;使用X-条件云和极大判定法,找出每个因素的最佳评判语言云模型;让云权重参与综合评判,最终通过云计算得到基于云滴分布的综合评价结果.实验结果表明,与传统的模糊决策分析相比,它更具有易理解性、广普适性和高准确性等特点.; 柳炳祥李海林杨丽彬; 关键词：云理论云计算

一种基于云理论的考核成绩评价模型被引量：2: 2007年; 云模型是一种实现定性与定量之间的不确定性转换模型。基于云理论的考核成绩评价模型,根据全体考核对象的考核成绩,利用云模型客观反映这些成绩在多种概念下的分布,进而对成绩等级实现软划分,达到模糊分类的目的,为考核对象的成绩评价提供新的视角。文章把硕士研究生入学考试成绩作为研究对象,提出了一种新的研究生录取方式,进一步完善了当前研究生入学分数线的制定办法。实验结果表明,该成绩评价模型符合实际且更具有说服力。; 李海林柳炳祥杨丽彬; 关键词：云模型分数线

人工智能应用程度对企业数字技术创新的影响研究被引量：4: 2025年; 人工智能是推动企业进步与发展的关键数字技术之一,对企业的创新模式产生了深远影响。基于“技术—组织—环境”(TOE)框架,深入探讨人工智能应用程度、行业集中度和动态能力的协同作用对企业数字技术创新的影响。选取2020—2022年沪深A股制造业上市公司作为研究样本,采用数据驱动方法展开研究。通过聚类分析发现,可将样本企业划分为三种类型,即强适应性企业、智能柔性企业和弱能力型企业。其中,智能柔性企业在促进高水平数字技术创新方面表现最为突出。决策树分析结果显示,在强适应性企业中,人工智能应用程度、行业集中度、创新能力和吸收能力均对数字技术创新有正向影响,适度提升这些因素的水平能提高企业实现高水平数字技术创新的概率。在智能柔性企业中,人工智能应用程度、行业集中度和适应能力对数字技术创新同样具有正向影响,但在特定情境下,吸收能力可能对数字技术创新产生抑制作用。在弱能力型企业中,行业集中度与数字技术创新之间呈倒U型关系,当行业集中度处于中等水平时,适度的适应能力能促进数字技术创新的提升。为此,企业应全面提高人工智能应用程度;政府应积极营造良好的数字创新发展环境,充分激发企业的数字创新潜力。; 田慧敏李海林周文浩张丽萍; 关键词：动态能力行业集中度

基于云理论与神经网络集成的模糊系统被引量：7: 2008年; 提出了一种基于云理论与神经网络混合集成的模糊系统。通过不确定性人工智能,解决了在实际模糊系统中输入变量隶属函数和知识规则确定的难题,利用神经网络实现了变量之间的非线性映射。该系统不但具有神经网络自适应的学习能力,且结合云理论处理知识的不确定性能力,使模糊系统在知识推理过程中更具有说服力,在整体上提高了算法的效率。; 柳炳祥李海林; 关键词：云理论神经网络模糊系统

理论实践与创新培养的数据挖掘分层教学研究被引量：1: 2023年; 针对具有境内外学生的高校,结合新时代培养学生的要求,为解决学生类型复杂给数据挖掘课堂教学带来理论基础理解与掌握不牢固、实践能力偏弱和创新素质较低等问题,本文提出了“夯实理论-重视实践-培育创新”的课堂分层教学模式。该教学模式从课堂教学内容、课堂教学方法、课堂教学目标和课堂教学空间等方面对境内外学生融合数据挖掘课堂中的理论教学、实践教学和创新性培养等方面进行课程分层教学设计,通过采用多种分层教学方式和辅助措施实现高质量的教学效果。实践的结果表明,该分层教学方案可以有效地帮助不同学生群体对数据挖掘课程知识理论的理解、提升数据分析实践能力和科技创新能力。; 杨丽彬李海林; 关键词：分层教学课程教学数据挖掘

合作网络整体性特征对科研团队创新绩效的影响研究——以(国际)医学信息学领域研究论文为例被引量：8: 2023年; 【目的/意义】科研团队作为我国科技创新和人才培养的主要实施载体,对其合作网络特征与创新绩效之间的关系研究有助于实现科研团队资源配置与优化来提升创新绩效。【方法/过程】以WOS数据库中医学信息学领域2011-2020年合著论文识别出的1418个科研团队为研究对象,从科研团队整体层面视角出发,筛选出4个合作网络特征对科研团队进行聚类并分析各类型科研团队的特点,利用决策树深入挖掘特征因素组合对各类型科研团队的创新绩效影响路径。【结果/结论】研究结果发现:基于合作网络特征可将科研团队划分为二人合作型、流线型、网状型和混合型四种类型,各类型科研团队的合作网络特征差异明显。除二人合作团队外,其他类型科研团队中,网络密度越小团队越容易产生较高的创新绩效。【创新/局限】基于数据证据结合数据挖掘方法,有效捕捉合作网络特征的组态效应与创新绩效之间的非线性复杂关系,展现团队特征对创新绩效的决策路径,为科研团队建设和提高科研绩效提供现实参考。; 李海林陈多林伟滨; 关键词：科研团队合作网络整体性特征创新绩效

信息管理专业数据挖掘人才培养模式研究被引量：5: 2017年; 数据科学时代,以数据为核心的信息管理与信息系统专业承担着数据挖掘人才培养的重任。针对传统信息管理专业课程设置和人才培养的特色与特点,本文分别从理论教学、实验教学、实践教学和双模式人才培养等方面对该领域的数据挖掘人才培养模式进行了分析,比较传统信息管理与数据科学这两种人才的教学体系与培养模式。该人才培养模式不仅有助于信息化时代向数据科学时代转变,也为信息管理专业的数据挖掘人才培养提供新的教学改革思路。; 李海林杨丽彬; 关键词：数据挖掘大数据教学改革

高校杰出学者知识创新绩效的影响因素研究被引量：13: 2022年; 利用机器学习发现影响学者知识创新绩效的复杂非线性特征组合,能提升学者绩效和促进资源优化配置。以2016—2018年国家自然科学基金委公布的1409位国家杰出青年科学基金项目和优秀青年科学基金项目获得者为研究对象,运用学者获得项目前在web of science刊载的14819篇论文构建学者科研合著网络(个体网)927个。考虑知识创新绩效的滞后性,采用学者获得项目后发表的20824篇论文及其91968篇被引论文,结合中国科学院文献情报中心发布的期刊分区表等多源异构数据,使用K-Means聚类将学者进行群组划分,得到特征均衡型、环境驱动型和合作创造型三类学者群组,运用决策树CART算法挖掘不同类型学者知识创新绩效的潜在决策规则。研究结果表明:(1)知识创造具有普适性,它是促使不同类型杰出学者达成高知识创新绩效的关键因素;(2)杰出学者应根据内外部综合条件配置科研合作关系资源,尽量避免封闭式发展路径与合著者过多导致的“规模不经济”;(3)在不同类型学者群组中,存在影响知识创新绩效的不同特征组合,为杰出学者达成高绩效目标提供个性化发展策略。; 李海林廖杨月李军伟林春培; 关键词：知识创造

LS文法与Julia逃逸时间算法改进被引量：1: 2008年; 在研究经典的LS文法和Julia逃逸时间算法的基础上,为了克服两种算法产生的分形图案的单一性和色彩的单调性,对上述两种分形算法做了适当的改进。改进算法程序计算结果表明,改进算法是可行的和有效的,所产生的分形图案具有一定的实际应用价值。; 柳炳祥王华李海林; 关键词：JULIA集分形图案

合作网络异质性特征与企业创新绩效的关系被引量：15: 2023年; 合作网络是企业适应外部环境变革以进行开放式创新的重要方式。基于2003~2021年SoC芯片行业的联合专利申请数据,通过社会网络分析深入剖析了合作创新网络的拓扑结构及其异质性特征,并采用CART决策树、K-Means等机器学习方法实证分析了异质性网络情境中企业创新绩效的内在影响机制与提升路径。发现企业在简单二元关系网络中其创新绩效主要受到合作深度的影响,而在复杂合作关系网络中受到结构特征与非结构特征的共同作用。中介中心度是复杂合作环境中绩效的主要影响因素,合作深度与特征向量中心性在资源聚集程度低的企业群中正向影响创新绩效,度数中心度在资源密集的平台型企业群中正向影响创新绩效,其他特征在两种合作网络情境中差异较小,对创新绩效的影响并不明显。研究结论为相关技术研发企业进行合作伙伴选择、合理配置网络资源以提升创新绩效提供了网络嵌入路径参考,同时为数字经济时代社会科学研究的范式探索拓展了新的视角。; 周文浩李海林; 关键词：合作网络创新绩效网络结构

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