基于网络商盟的信任交易管理机制研究

如何建立有效的信任交易管理机制是网络交易信任管理中的一个重要问题。在分析现有网络信任交易机制局限性的基础上,根据网络交易信任问题的特点和现实社会中商业联盟的特性,提出一种基于网络商盟的信任交易管理机制,建立事前防范,事中协调,事后惩罚三位一体的欺诈约束机制,保障网络交易的安全性。本研究有效解决三方面问题：1）解决新注册用户难以开展业务的问题;2）有效防止会员通过变换身份进行欺诈;3）降低网络交易平台仲裁的工作量。采用博弈理论分析该机制下的交易方行为,可以证明诚信交易是长期博弈的子博弈完美纳什均衡策略。     

一种新的在线调度算法竞争比分析方法——基于实例转换的方法

针对工件动态到达的在线调度模型提出了一种基于实例转换的竞争分析方法,该方法从问题的一个任意实例出发,逐步沿着性能比增加的方向修改工件的各种参数而得到结构更加简单特殊的实例,最后所导出的简单实例的性能比可以直接计算,且是算法竞争比的一个上界.该方法为在线调度算法的竞争比分析提供了一种新颖的、规律性的思路,以最小化总加权完工时间的单机在线调度问题为例,使用提出的分析方法为该问题一个已有的竞争分析结论提供了更加简洁明了的替代性证明.     

在线热点事件的时空演变规律

为了理解舆论的时空演变斑图并揭示其形成机理, 本文运用统计物理学方法, 通过对在线评论数据进行统计分析, 定量地研究了在线热点事件关注度(在线评论数) 的时空演变规律. 实证表明, 虽然事件关注度在不同地区的分布存在极大的异质性, 即遵循双段幂律分布; 但是不同地区内事件的关注程度在时间演变过程中却表现出明显的一致性, 其不同时间内的Zipf分布变化很小. 关联性分析显示地区关注度受到该地区经济的显著影响, 而不同地区关注度演变行为的一致性来源于地区之间的强关联性. 另一方面, 舆论引导将显著影响事件的关注度, 导致传播速度(单位时间内评论数的增量) 急剧增加. 通过计算不同地区传播速度的信息熵, 我们发现评论的地区分布在大部分时间内都具有一致性, 而舆论引导有助于保持这种一致性. 地区传播速度之间的关联性分析表明在整个事件中经济较发达地区的舆论变化更趋于一致, 暗示这些地区对于舆论引导的响应更快, 因此加强发达地区的舆论引导有利于控制舆论的整体传播.     

存在价格差异的闭环供应链定价策略及契约协调

以零售商回收模式为对象,采用博弈论方法,研究再制造产品与新产品存在销售价格差异以及废旧产品存在回收价格差异时闭环供应链的定价策略及契约协调问题。对闭环供应链系统在分散决策和集中决策下的定价模型进行了分析,得到了系统各成员的最优定价策略和利润,发现分散决策会造成系统效率的损失。为此提出一种改进的特许经营费用契约对闭环供应链进行协调,使得闭环供应链系统不仅消除了"双重边际化"的问题,而且实现了完美协调。算例分析验证了定价策略及契约协调机制的有效性。     

Online Gradient Methods with a Punishing Term for Neural Networks

1 IntroductionOnline gradient methods (OGM, for short) are widely used for training neuraJ networks (cf.Il,2,3,4]). Its iterative convergence for linear models is proved in e.g. I5,6,71. A nonlinearn1odel is considered in [8]. During the iterative training procedure, sometimes (see the nextsection of this paper)the weight of the network may become very laxge, causing difficultiesin the implementation of the network by electronic circuits. A revised error fUnction ispresented in [gl to prev…     

汽车漆皮的气相色谱指纹图谱比对方法及应用研究

采用在线热解吸/毛细管气相色谱联用方法建立了对汽车漆皮指纹图谱进行比对的方法,并将该方法应用于实际样品的鉴定。该方法通过将一定大小和质量的漆皮样品置于热解吸炉中进行加热解吸,自漆皮中解吸出来的挥发性有机物在色谱仪上得到分离检测。通过直观比较两张漆皮图谱的峰形轮廓是否一致进行初步判断,对外形相似的图谱进一步计算二者谱峰的重叠率,并以相对保留时间比值rt2/rt1和相对峰面积比值rA2/rA1来考察待比较图谱的相似度。当谱峰重叠率大于90%,rt2/rt1和rA2/rA1的相似度分别大于99%和70%时,可认定待比较的两个漆皮样品来自同一辆车。该方法操作简便,谱峰识别能力强,实现了对指纹图谱的定量表征描述,使漆皮的仪器分析数据成为法律上可采信的有力物证之一。     

Analytics of CVD Processes in the Deposition of SiC by Methyltrichlorosilane

 Gaseous species of the thermal methyltrichlorosilane decomposition were determined qualitatively and quantitatively by in situ infrared spectroscopy and gas chromatography. Surface species like SiCl _x were detected by reflexion in situ infrared spectroscopy. A CVD mechanism of this decomposition is introduced. The comparison between the layer composition determined by EPMA and determined by gas phase analysis is given.     

关于工件振动对激光扫描在线检测精度影响的研究

根据激光扫描在线检测的特点 ,在理论上对JSY 1型激光扫描尺寸自动检测仪的平均扫描速度和扫描角进行了分析和计算。通过一些实例 ,探讨了工件振动与扫描检测之间的关系。结果表明 :工件振动对激光扫描检测精度的影响很小 ,调整激光扫描完全适用于工件的非接触在线尺寸检测     

基于多平台的线上实验教学——光伏发电驱动高效催化水分解制氢气虚拟仿真实验

在“以学生为中心”的核心思想和以能力为先的人才培养理念指导下,运用腾讯会议、虚拟仿真实验以及BLACKBOARD多样化平台,并辅以微信群构筑在线课堂,结合问题导学和探究互动教学方式,选择光伏发电驱动高效催化水分解制氢气作为开展线上教学的素材,为化学实验的线上教学提供案例参考。通过对在线实验教学的精准设计和过程实施,做到了教学课堂灵活可控,在提升学生的创新意识和科研素养方面进行了探索。     

Travel Characteristics Analysis and Traffic Prediction Modeling Based on Online Car-Hailing Operational Data Sets

Smart transportation is an important part of smart urban areas, and travel characteristics analysis and traffic prediction modeling are the two key technical measures of building smart transportation systems. Although online car-hailing has developed rapidly and has a large number of users, most of the studies on travel characteristics do not focus on online car-hailing, but instead on taxis, buses, metros, and other traditional means of transportation. The traditional univariate variable hybrid time series traffic prediction model based on the autoregressive integrated moving average (ARIMA) ignores other explanatory variables. To fill the research gap on online car-hailing travel characteristics analysis and overcome the shortcomings of the univariate variable hybrid time series traffic prediction model based on ARIMA, based on online car-hailing operational data sets, we analyzed the online car-hailing travel characteristics from multiple dimensions, such as district, time, traffic jams, weather, air quality, and temperature. A traffic prediction method suitable for multivariate variables hybrid time series modeling is proposed in this paper, which uses the maximal information coefficient (MIC) to perform feature selection, and fuses autoregressive integrated moving average with explanatory variable (ARIMAX) and long short-term memory (LSTM) for data regression. The effectiveness of the proposed multivariate variables hybrid time series traffic prediction model was verified on the online car-hailing operational data sets.