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农民专业合作社社员满意度及其影响因素分析——以浙江省长兴县花卉苗木专业合作社为例
被引量:
4
1
作者
翁越飞
刘德弟
沈泉
《福建农业科技》
CAS
2021年第1期51-57,共7页
农民专业合作社是我国农业社会化服务的重要主体,借鉴ACSI模型,基于长兴县200份农民专业合作社社员抽样调查数据,采用结构方程模型对农民专业合作社社会化服务社员满意度的影响因素进行分析,结果表明:社会化服务感知质量、社会化服务感...
农民专业合作社是我国农业社会化服务的重要主体,借鉴ACSI模型,基于长兴县200份农民专业合作社社员抽样调查数据,采用结构方程模型对农民专业合作社社会化服务社员满意度的影响因素进行分析,结果表明:社会化服务感知质量、社会化服务感知价值、社会化服务期望都对社员满意度产生正向影响,影响程度依次排列;社员满意度正向显著影响社员的未来行为。就此从建立健全合作社社会化服务机制,扩展销售市场,加强对社员的技术指导与培训,拓宽提供信息服务及资金服务渠道等方面提出对策建议。
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关键词
满意度
社会化服务
农民专业合作社
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职称材料
浙江长兴:变废为宝 矿地生金
2
作者
汪月萍
江海
《地球》
2020年第12期24-29,共6页
2020年金秋十月,浙江省长兴县太湖龙之梦乐园迎来了开业以来的游客高峰。山水掩映下雄伟的酒店群、演艺中心别具异国风情的歌舞、太湖古镇悠久醇厚的江南记忆、水上乐园刺激惊险的体验,国庆期间共接待游客60万人次,来自全国各地的游客...
2020年金秋十月,浙江省长兴县太湖龙之梦乐园迎来了开业以来的游客高峰。山水掩映下雄伟的酒店群、演艺中心别具异国风情的歌舞、太湖古镇悠久醇厚的江南记忆、水上乐园刺激惊险的体验,国庆期间共接待游客60万人次,来自全国各地的游客欢声笑语,大人小孩在这里找到了各自的乐趣和惊喜。
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关键词
演艺中心
浙江长兴
浙江省长兴县
异国风情
变废为宝
原文传递
基于粒子群优化的反向传播神经网络算法在建筑物沉降预测中的应用
3
作者
钱超群
《建筑技术开发》
2019年第13期103-104,共2页
神经网络具有结构简单,鲁棒性强,能够逼近任意函数的非线性映射能力,在多个领域得到了广泛应用。但其梯度下降法容易陷入局部最优,训练效率较低。采用粒子群算法(PSO)对BP神经网络进行改进,利用粒子群算法为BP神经网络提供精确的全局搜...
神经网络具有结构简单,鲁棒性强,能够逼近任意函数的非线性映射能力,在多个领域得到了广泛应用。但其梯度下降法容易陷入局部最优,训练效率较低。采用粒子群算法(PSO)对BP神经网络进行改进,利用粒子群算法为BP神经网络提供精确的全局搜索能力,提高其训练效率和预测精度。基于建筑物实际沉降观测数据,对BP神经网络和PSO-BP神经网络进行对比分析。结果表明,PSO-BP神经网络的训练效果获得了较大提升,预测精度提升了约61%,预测结果明显优于传统BP神经网络。
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关键词
神经网络
粒子群算法
沉降观测
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职称材料
题名
农民专业合作社社员满意度及其影响因素分析——以浙江省长兴县花卉苗木专业合作社为例
被引量:
4
1
作者
翁越飞
刘德弟
沈泉
机构
浙江农林大学经济管理学院
长兴县自然资源与规划局
出处
《福建农业科技》
CAS
2021年第1期51-57,共7页
文摘
农民专业合作社是我国农业社会化服务的重要主体,借鉴ACSI模型,基于长兴县200份农民专业合作社社员抽样调查数据,采用结构方程模型对农民专业合作社社会化服务社员满意度的影响因素进行分析,结果表明:社会化服务感知质量、社会化服务感知价值、社会化服务期望都对社员满意度产生正向影响,影响程度依次排列;社员满意度正向显著影响社员的未来行为。就此从建立健全合作社社会化服务机制,扩展销售市场,加强对社员的技术指导与培训,拓宽提供信息服务及资金服务渠道等方面提出对策建议。
关键词
满意度
社会化服务
农民专业合作社
Keywords
Satisfaction
Socialized service
Farmer professional cooperative
分类号
F321.42 [经济管理—产业经济]
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职称材料
题名
浙江长兴:变废为宝 矿地生金
2
作者
汪月萍
江海
机构
长兴县自然资源与规划局
出处
《地球》
2020年第12期24-29,共6页
文摘
2020年金秋十月,浙江省长兴县太湖龙之梦乐园迎来了开业以来的游客高峰。山水掩映下雄伟的酒店群、演艺中心别具异国风情的歌舞、太湖古镇悠久醇厚的江南记忆、水上乐园刺激惊险的体验,国庆期间共接待游客60万人次,来自全国各地的游客欢声笑语,大人小孩在这里找到了各自的乐趣和惊喜。
关键词
演艺中心
浙江长兴
浙江省长兴县
异国风情
变废为宝
分类号
G62 [文化科学—教育学]
原文传递
题名
基于粒子群优化的反向传播神经网络算法在建筑物沉降预测中的应用
3
作者
钱超群
机构
长兴县自然资源与规划局
出处
《建筑技术开发》
2019年第13期103-104,共2页
文摘
神经网络具有结构简单,鲁棒性强,能够逼近任意函数的非线性映射能力,在多个领域得到了广泛应用。但其梯度下降法容易陷入局部最优,训练效率较低。采用粒子群算法(PSO)对BP神经网络进行改进,利用粒子群算法为BP神经网络提供精确的全局搜索能力,提高其训练效率和预测精度。基于建筑物实际沉降观测数据,对BP神经网络和PSO-BP神经网络进行对比分析。结果表明,PSO-BP神经网络的训练效果获得了较大提升,预测精度提升了约61%,预测结果明显优于传统BP神经网络。
关键词
神经网络
粒子群算法
沉降观测
Keywords
neural network
PSO
settlement observation
分类号
TU196.2 [建筑科学—建筑理论]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
农民专业合作社社员满意度及其影响因素分析——以浙江省长兴县花卉苗木专业合作社为例
翁越飞
刘德弟
沈泉
《福建农业科技》
CAS
2021
4
下载PDF
职称材料
2
浙江长兴:变废为宝 矿地生金
汪月萍
江海
《地球》
2020
0
原文传递
3
基于粒子群优化的反向传播神经网络算法在建筑物沉降预测中的应用
钱超群
《建筑技术开发》
2019
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
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参考文献
引证文献
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