数据挖掘及在电子商务中的应用研究

企业的竞争优势并不取决于信息的拥有量,而是取决于信息的处理利用能力.如何化信息优势为竞争优势,是企业制胜于市场的一个法宝.本文论述了一种信息处理利用的有效工具--数据挖掘的有关问题及其在电子商务中的应用.     

有限域上椭圆曲线Weil对的计算

在公约密码学中,有限域椭圆曲线Weil对的计算问题研究多集中于理论研究,而对实践应用关注甚少,导致部分理论研究需要新的方法支持。为此,给出了Weil对的计算方法,通过实例指出了Miller算法在有限域上点的选择问题,分析了两种不同方法使用Miller算法的差异。通过Miller算法,指出了MOV(Menezes-Okamoto-Vanstone)攻击离散对数的局限性。实践分析表明,有限域上椭圆曲线Weil对的计算是小子阶上的计算,对于大子阶的计算不是很有效。     

一种组合Pohlig-Hellman和Pollard ρ的迭代求解离散对数方法

Pohlig-Hellman算法的优点是计算速度快,缺点是需要群的阶是光滑的.Pollard ρ算法的优点是不受群结构的限制,缺点是属于概率算法,计算的准确性低于Pohlig-Hellman算法.学者很少关注Pollard ρ和Pohlig-Hellman两个算法的有效融合,针对这一问题,结合两个算法各自的长处,提出一种基于Pohlig-Hellman的Pollard ρ混合离散对数迭代求解算法.算法的思想是:当阶的素因子小于等于光滑界时,使用Pohlig-Hellman算法迭代计算;当阶的素因子大于光滑界时,使用Pollard ρ算法迭代计算.同时分析了混合算法的计算效率.最后通过实例验证了结论的正确性和有效性.     

WCCN聚类序列核函数在话者识别中的应用

针对说话人确认系统中GMM超向量建模计算复杂度高以及易受信道干扰的问题,提出一种新型的基于Bhattacharyya距离聚类的WCCN序列核函数算法.首先计算话者GMM模型之间的Bhattacharyya距离,根据该Bhattacharyya距离对话者模型进行聚类,得到聚类中心模型;紧接着对聚类中心模型的均值向量进行MAP自适应,进而生成超向量序列核函数;最后采用WCCN平滑归一化技术对序列核函数进行信道补偿,抑制噪音和信道畸变对核函数的影响.将该Bhattacharyya聚类WCCN核函数应用到SVM说话人确认系统,仿真实验结果表明该核函数可以有效地提高系统的识别准确率和识别速度.     

高职院校电子商务实验教学改革的思考

信息技术的普及使电子商务成为与传统商务模式并重的商务运作模式，具有丰富专业知识和较高专业技能的高素质、实用型电子商务人才是推动电子商务发展的重要因素，电子商务专业的性质决定了电子商务实验教学的不可或缺和重要性．本文从电子商务实验教学的必要性入手．分析了目前电子商务实验教学存在的问题，提出了电子商务实验教学改革的目标、原则、思路及对策等．     

基于克隆选择算法的优化迭代学习控制

将改进的克隆选择算法用于求解迭代学习控制中的优化问题,提出一种基于克隆选择算法的优化迭代学习控制.通过一个特殊设计的高斯变异操作,采用实数编码的克隆选择算法不但可以解决迭代学习控制中的非最小相位和非线性问题,而且可以很好地处理系统输入的约束问题.此外,由于更多的先前信息被编码进克隆选择算法中,减小了搜索空间,从而大幅提高了算法的收敛速度.仿真结果表明,对于所选线性和非线性被控对象该策略都能够取得满意的收敛效果.     

我国电子商务的安全问题及对策研究

本文在分析我国电子商务安全现状的基础上,详细阐述了电子商务安全的有关问题,提出了解决电子商务安全问题的对策。     

基于微遗传算法与SVD的鲁棒性数字水印技术研究

不可见性与鲁棒性是数字水印技术的关键衡量标准,由于二者之间是相互制约的关系,因此传统数字水印技术中很难将二者优化.在SVD的方法基础上,提出了一种基于小型遗传算法的数字水印优化方案.首先将水印进行Arnold置乱,然后通过利用SVD方法进行水印的嵌入和提取,并利用微遗传算法优化其置乱次数与水印嵌入强度,来实现对不可见性与鲁棒性的综合优化.通过实验分析验证,此方法不但保证了数字水印的鲁棒性,同时很好地减少了水印嵌入对载体图像的影响,达到了综合优化的目的.     

基于WEB和WAP的毕业论文选题系统的设计与实现

为提高毕业论文管理工作的处理效率和管理水平,构建了一个基于WEB+WAP的毕业论文选题系统.系统实现了教师录入题目、管理员审核题目、学生选题和上传论文电子版等功能.该系统的一大特色是学生选题可通过手机完成,极大地方便了学生用户,实际应用效果良好.     

基于语义转换的语义标注方法

提出了一种支持用户在网上的浏览活动的语义标注方法.该方法从语义上同类型的标注信息中提取特征,通过获取标注信息以建立用户意图模型,再利用概率判断识别用户意图;语义转换后得到的信息可以和其它的或被评估的用户意图进行比较;最后利用启发式函数量化具体用户意图和信息的相似度,以达到用户在浏览语义异构网络信息空间时获取相关信息的目的.