基于IRBFNN和IRAN的非线性动态系统在线自适应建模

将资源分配网络算法(RAN)与相似隐单元合并操作、冗余隐单元删除操作和基于滑动数据窗连接权值学习相结合,形成了改进的资源分配网络(IRAN)算法。IRAN算法用于非线性动态系统的在线建模,能有效地改善模型精度和泛化能力。将改进径向基函数(RBF)神经网络(IRBFNN)和IRAN结合可以用于不确定非线性动态系统自适应建模。仿真研究表明:所提出的建模方法在模型精简、泛化和自适应等方面均具有优良的性能。     

管廊复杂网格参数化算法及其大规模在线渲染

随着WebBIM(Web Building Information Modeling)技术的大力发展,建筑模型的复杂度与构件数量呈几何倍数增长,其中管廊复杂网格是影响模型轻量化和在线渲染速率的一个关键性问题。为有效减少管廊复杂网格模型的数据量及复杂度,针对一般圆柱体形管廊,复杂网格的弯管管廊模型及中空管廊网格模型,提出了一套轻量级参数化算法。该算法对场景中的管廊模型进行参数化重绘并辅助以多细节层次等视觉优化手段,以减轻WebBIM场景中的管廊模型渲染负担,其在拥有大量管廊模型的场景中应用成功,具有较强的工程实践意义。     

一对多交互式在线客户服务排队模型

以聊天工具为基础的在线客服大量取代了电话形式的传统客服.与电话客服不同,一个在线客服人员能同时为多个顾客提供交互式的服务,而传统的排队公式都是以一对一服务为基础推导的,无法直接用来计算在线客服的排队指标.分析了一对多交互模式下的排队特点,提出了该模式下的服务水平指标,构建了包含顾客层和消息层的双层排队模型,推导了系统平...     

燃料电池内阻在线测试系统研究

内阻是反应燃料电池性能的重要指标,设计燃料电池内阻在线测试系统具有重要意义.但燃料电池内阻具有明显的非线性和时变特性,一般难以精确测量.为了解决这个问题,本文在对燃料电池内阻进行分析的基础上,结合电化学阻抗谱测试思想,提出了一种改进的燃料电池欧姆内阻在线测试法--交流变频调幅测量法,并基于高性能数字信号处理器设计了测试系统硬件电路和软件,得到了较好的测量效果.     

基于交易成本理论的网络购物满意度影响因素分析

本文将交易成奉理论应用于网络购物满意度研究,在分析网络购物的优势并界定网络购物满意度的基础上,从交易成本的视角,探讨网络购物满意度的影响因素,指出这些影响因素与顾客满意度的关系,进而提出研究命题,以及相关的营销建议.     

“翻转课堂”概念探析

随着信息技术的发展和普及,很多学校出现了新的教学模式和学习方法,“翻转课堂”作为教学模式的重要变革引起了社会各界的广泛关注,但仍有很多教师对“翻转课堂”存在误解。文章旨在探求该教学模式的概念产生过程及其本质,同时对其功能进行分析和反思,从而为现阶段我国的教育信息化进程提供助益。     

同城即时配送问题基于多预测场景的在线调度

同城即时配送是随现代电子商务而产生的新问题,该问题呈现出极强的动态性与求解时间的紧迫性,并具有商户与顾客一对多的关系、车辆需要多次往返商户取货、货物取送有时效要求等诸多新特征,无法依赖现有研究而求解.针对这一问题,建立了基于多预测场景的在线优化调度方法,将带有预测订单的多个场景整合到路线规划过程,通过每个场景的方案计算,以及多场景方案的整合,得到了车辆赖以运行的集成方案,提高了调度方案面对未来不确定需求的适应性;所建立的调度系统在新订单进入时立即响应,在系统闲置时则采用大邻域搜索技术不断优化未完成的任务方案.最后,在具有200～300个日订单的大连市某同城即时配送公司的真实数据上,验证了在线调度方法的有效性和可行性.     

Dynamic Latent Class Model Averaging for Online Prediction

We consider the problem of online prediction when it is uncertain what the best prediction model to use is. We develop a method called dynamic latent class model averaging, which combines a state‐space model for the parameters of each of the candidate models of the system with a Markov chain model for the best model. We propose a polychotomous regression model for the transition weights to assume that the probability of a change in time depends on the past through the values of the most recent time periods and spatial correlation among the regions. The evolution of the parameters in each submodel is defined by exponential forgetting. This structure allows the ‘correct’ model to vary over both time and regions. In contrast to existing methods, the proposed model naturally incorporates clustering and prediction analysis in a single unified framework. We develop an efficient Gibbs algorithm for computation, and we demonstrate the value of our framework on simulated experiments and on a real‐world problem: forecasting IBM's corporate revenue. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.     

普通网络教育市场与价值链研究

普通网络教育包括基础网络教育、幼儿网络教育和在线职业与认证培训3类。利用价值链的基本原理,对普通网络教育的价值链进行了论述,重点阐述了价值链的组成环节、各环节功能、所需核心能力、主要参与者以及未来的发展趋势。     

干扰效果在线评估参数筛选与特征表示方法

针对利用雷达侦察信号进行干扰效果在线评估时参数冗余、信号变化程度判别不清的问题,提出雷达干扰效果在线评估参数筛选与特征表示方法。对多功能海上雷达信号,利用信息熵筛选剧烈变化参数,通过盒维数和皮尔逊相关系数提取信号变化特征,结合支持向量机实现对未知威胁的干扰效果在线评估。仿真实验表明,当信号参数偏离误差小于10%时,新方法的评估准确率高于92%,显著提高了雷达干扰效果在线评估的可靠性。