互联网背景下在线评论质量与网站形象的影响研究

基于精细加工可能性模型,提出在线评论质量与网站形象通过不同路径影响消费者对网站的信任,继而影响其购买意愿。通过问卷调查,采用结构方程模型进行数据分析,验证了高质量的在线评论与良好网站形象的价值,以期为互联网背景下的企业经营提供相应的理论指导与实践建议。     

概率假设密度滤波的谱聚类目标状态提取方法

提出了一种谱聚类目标状态提取方法来实现概率假设密度(PHD)滤波中序贯蒙特卡罗(SMC)实现方式的多目标状态估计.该方法利用PHD滤波SMC实现方式输出的大量的加权粒子点间的相似度关系建立相似矩阵,通过变换得到拉普拉斯矩阵,进而对拉普拉斯矩阵进行特征分解,以实现粒子点的聚类,再在每类中寻找粒子的聚类点作为多目标状态的估计值,同时为了减小计算量,利用Nystrm逼近方法求解特征向量.仿真实验表明,PHD滤波的谱聚类目标状态提取方法的估计精度比k均值目标状态提取方法提高了60%以上.     

一类广义不确定非线性系统的鲁棒镇定——LMI方法

设计状态反馈控制器使得一类广义不确定非线性系统对所有容许的不确定性闭环系统正则,无脉冲且渐近稳定.运用线性矩阵不等式(LMI)原理和相关引理为该类系统确定期望的状态反馈控制器的表达式,并利用MATLAB中的LMI工具箱进行算法编程与求解,从而较为方便地为实际系统确定具体的状态反馈控制器提供依据.最后通过具体实例说明设计方法的可行性和有效性.     

网络信贷中的双重信任及其对借贷意愿的影响机制

基于个人对个人的网络信贷是一种新兴的借贷模式,它为解决个人贷款及中小企业融资难问题提供了重要思路。出借人的参与意愿是该信贷模式能否成功的关键。信贷平台信任和借款人信任都会显著影响出借人的出借意愿。信贷平台的服务质量和安全保障会显著影响出借人对信贷平台的信任;而安全保障、信任倾向和借款人的声誉则会影响出借人对借款人的信任。     

基于非均匀分配高斯的模型压缩技术

本文阐述了基于状态绑定和高斯绑定的多种模型压缩方法,并在此基础上提出了非均匀分配高斯数目的模型压缩技术,比较了基于对数似然率、KL距离和贝叶斯信息准则三种不同的非均匀分配高斯数目方法,在WSJO数据库上进行了比较实验,结果表明,该技术能够在现有均匀分配高斯的模型压缩技术的基础上,进一步提升系统性能,而且不会带来系统复杂度的增加。     

从高等植物中水提β－淀粉酶的研究

用含有还原剂的水提取麦芽、小麦、大豆等多种植物原料中的β－淀粉酶，探讨原料组织状态及水提温度、时间、水及还原剂用量等因素对β－淀粉酶提取率的影响。     

基于重心原理的大规模网络异常检测算法

针对当前入侵检测技术不能满足大规模网络的性能要求这一问题,提出了基于重心原理的大规模网络异常检测算法.实验结果表明,对当前流行的多种拒绝服务攻击,应用该箅法的入侵检测系统都能够有效的检测出异常状态.     

基于HHT和改进PNN的CSI人体动作识别研究

为了有效判别真实摔倒动作与疑似摔倒动作、提高动作识别准确度,提出基于希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang transform, HHT)和改进概率神经网络(probabilistic neural networks, PNN)的信道状态信息(channel state information, CSI)人体动作识别算法。对CSI的幅度与相位融合信号进行数据预处理,利用HHT来提取区分人体动作信息的瞬时幅值和瞬时频率作为分类特征构建特征矩阵,在遗传算法(genetic algorithm, GA)优化的PNN神经网络中训练出能有效检测真实摔倒和疑似摔倒动作的GA-PNN人体动作识别模型;利用训练好的识别模型对输入的CSI数据进行摔倒动作的判别。仿真实验表明,提出的算法能有效地检测真实摔倒和疑似摔倒动作,其识别准确度可达到97.18%,且误报率较低。     

独塔部分斜拉桥顺桥向地面运动作用下的易损性分析

以墩塔梁固结的独塔预应力混凝土部分斜拉桥为对象,采用动力增量法和数据统计分析研究该类桥梁的地震易损性,确定顺桥向地面运动作用下结构构件的易损部位及损伤破坏概率.采用理论易损性分析方法,选取地面峰值加速度作为地震输入强度指标,并以放大系数为基础选取地震输入;以位移延性比、强度与变形、相对位移、索力为指标分别定义了各构件的损伤状态;根据各构件的损伤概率,拟合建立了各构件及全桥的易损性曲线.结果表明,在顺桥向地面运动作用下,中墩和支座为最易损构件;边墩、主梁均会发生不同程度的损伤;斜拉索、桥塔、桩基安全储备较高.     

电动车用镍氢电池模块的充放电模型研究

在电动汽车镍氢电池改进等效电路模型的基础上，基于模糊化电池的荷电状态（SOC），利用模糊推理的方法来估计电路模型的时变参数，并以SOC为模糊输入量，电池模型参数为模糊输出量．由于模糊推理所确定的模型参数根据模糊SOC是动态变化的，因此不仅提高了电池模型的精度，而且降低了对SOC估计精度的要求．仿真试验表明，在不考虑温度影响的情况下，利用该方法所得到的电池模块端电压仿真数值与实测值的最大绝对误差为0．04V，相对误差为0．28％，说明这种变参数不变结构的自适应模型具有很高的可靠性和精确性．