“双十一”消费者满意度综合评价及运作对策研究

针对"双十一"消费者满意度综合评价及运作对策研究问题,以电商平台A和物流公司B为例,收集它们的业绩指标数据,运用模糊综合评价和TOPSIS评价等理论方法,构建消费者满意度和电商平台业绩评价模型.运用MATLAB和Eviews等软件编程求解,建立"双十一"消费者满意度综合评价体系.结合数值结果及实际情况对电商平台、物流和消费者提出合理建议.     

几类微分与差分方程组的亚纯解

文章考察了差分方程组亚纯解的性质,其中n≥4,p_1(z)、p_2(z)是不为零的多项式,h_1(z),h_2(z)是整函数.应用值分布理论,得到了该方程组的解是唯一的.此外,文章还讨论了满足一些特殊类微分差分方程构成的方程组存在有限级亚纯解的条件.     

关于丢番图方程z2=(x(x+1)(x+2))2+(y(y+a)(y+b))2

证明了对任意的整数a,b,方程z~2=(x(x+1)(x+2))~2+(y(y+a)(y+b))~2有无穷多整数解(x,y,z).特别的,当a为偶数以及b=a+2,a+4时,该方程有无穷多组满足x■y的整数解.     

基于改进匹配网络的单样本学习

当前深度学习是基于大量标注数据样本通过多层网络实现模型自动识别。然而,在很多特殊场景下,难以获取大量标注样本数据,小样本物体识别仍是深度学习下关键性的难题。针对这一问题,首先利用4层深度卷积神经网络(deep convolution neural network,DCNN)提取训练样本和测试样本的高层语义特征,然后基于改进的匹配网络分别采用双向LSTM和attLSTM算法对训练样本和测试样本深入提取更加关键和有用特征并进行编码,最后在平方欧氏距离上利用softmax非线性分类器对测试样本进行分类识别。实验通过Omniglot数据集对提出的改进模型进行测试,取得了非常好的效果。改进的模型即使在最复杂的20 way 1 shot情况下,依然能够达到93.2%的识别率,Vinyals的原创匹配网络模型在20 way 1 shot的情况下只能达到88.2%的识别率,与原创匹配网络模型相比,改进的模型在类别数更多而样本数较少的复杂场景下具有更好的识别效果。     

基于二孩政策下人口结构的分析与预测

针对二孩政策下的人口结构,通过模糊综合评价法,Logistic阻滞增长模型,指数增长模型,人口发展模型等一系列方法,综合分析了人口的各项指标对人口结构的影响,依托模糊综合评价模型,以十个具有代表性的地区为分析对象,分析得到所选择地区人口结构的评级.同时采取Logistic阻滞增长模型等对上海地区未来人口结构进行预测,以此改善该地区人口结构,促进地区经济的发展.该文采用国家统计局中给出的准确具体的数据,保证了分析预测方法的可信度.     

多级孔板提高井筒气体携液能力实验研究

气井生产时，井底积液会影响气井产量，甚至导致气井停产。加入泡沫剂、更换小直径油管或氮气举升等措施排出井底积液是保证气井生产的重要手段，但造成液体回流的井筒结构并没有变化。改变适合于单相流体的均一井筒结构，降低气液两相流中液体在井筒的回流，提高气体携液能力，形成适用于气液两相流的井筒结构，可以改善气井生产。实验设计了安装于管筒内的类似于倒置漏斗形的多级孔板装置，以井底气体为动能，借助“爬楼梯”原理，利用孔板减少或阻止液体回流，使液体通过多级孔板逐级上升；实验利用气体压缩机提供气源，测试了不同气体流速下，加入孔板对于气体和泡沫携液能力的影响。实验表明，在管筒内加入液体回流限制装置，大幅度地提高了管筒的气体携液能力和排液效果，减少了管筒液体回流量，降低了气体排液和泡沫排液的气体流速临界值。多级孔板可用于气井增产，能够提高气体携液能力，提高泡沫携液效果，降低泡沫剂的使用量和井底残液，但在实际生产中气体流量和装置的匹配性，还有待于在现场试验中进一步验证和优化。     

(2+1)维KD方程组的一类非亚纯行波解

通过行波变换将(2+1)维KD方程组转变为复域中的常微分方程,给出复合的(2+1)维KD方程组2(wk-3l2+3ak2 C1)u=2k4 u″-k2 a2 u3+(6k2b-3kal)u2+C2,v=lku+C1的一类非亚纯解的结构.     

非线性弹性杆波动方程的精确解

通过假设2个非线性弹性杆波动方程的行波解,得到其常微分方程,运用Exp函数法,并借助Mathematica软件,获得了这2个非线性弹性杆波动方程的精确解.