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221.
依附于互联网电子商务的在线采购拍卖交易, 对传统的贝叶斯离线拍卖理论提出新的挑战, 因为面对不同时间点的投标, 采购电商必须即可决策出是否中标以及购买价格。鉴于此, 对于诸如石油、煤、粮食等无限可分商品的电子采购, 本文基于投标具有高斯分布特征设计了一种激励相容的在线采购策略, 演绎出在线采购的数学模型, 利用Runge-Kutta数值算法, 通过Matlab编程求解出采购电商在线定价策略的需求曲线及其对应的竞争比, 最后, 利用数值模拟, 将在线采购机制策略与纯竞争分析得到的在线采购策略比较, 结果显示利用了高斯分布信息的在线采购策略的竞争性能由于利用了投标的统计信息而得到了提高。 相似文献
222.
223.
本文研究单台无界平行批处理机上带有可变前瞻区间的在线排序问题。工件按时在线到达,目标是最小化时间表长。在时刻$t$,在线算法能够预见到$(t,t+\Delta(t)]$内到达工件的信息,这里前瞻区间的长度$\Delta(t)=\beta p_{\max}(t)$并非定长,其中$p_{\max}(t)$表示在$t$时刻及之前到达工件的最大加工时长,$\beta\in(0,1)$是常数。本文对于工件加工时长的一般情形,给出了当 0<β≤1/6 时最好可能的在线算法;对于工件加工时长被限制在一个区间的情形,给出了当 0<β<1 时最好可能的在线算法。 相似文献
224.
针对在线评价的发布时间、获得的“有用”的投票数以及是否被贴上“砖家”点评标签对在线评价信息可信度和消费者购买决策具有重要影响,提出一种基于在线评价信息且考虑评价信息可信度及消费者类型的酒店排序方法。首先,将不同类型消费者群体给出的在线评价信息转换成考虑在线评价信息可信度的区间中智数;其次,依据区间中智数距离测度公式确定针对目标群体的各消费者群体权重,进而依据INLNPA集成算子集结各消费者群体评价信息确定针对目标群体的酒店-属性决策矩阵;再次,依据区间中智集熵测度方法确定各属性权重,在此基础上,基于VIKOR方法得到针对目标群体的酒店排序结果;最后,通过一个实例分析说明该方法的有效性和可行性。 相似文献
225.
226.
卷烟主流烟气是卷烟燃烧时被人体吸食到体内的主要气体,其减焦降害已成为全社会高度关注的问题。在各种卷烟主流烟气组分中,巴豆醛以其强烈的基因毒性,成为国家规定的卷烟中七种主要有害指标物之一。传统的巴豆醛分析方法大都采用高效液相色谱法等实验室分析方法,需繁琐的样品前处理过程,无法测量巴豆醛的实时浓度,难以准确评估巴豆醛对人体健康的影响。为了快速、准确地检测卷烟主流烟气中的巴豆醛组分,本研究搭建了一套可以直接与吸烟机耦合的傅里叶红外光谱分析系统(FTIR),并创新性开发过采样数据驱动光谱分析方法(ODDSA),从复杂、变动的卷烟主流烟气中准确提取巴豆醛的光谱组分信息。ODDSA方法从实验设计入手,采用随机设计的思路尽可能模拟实际卷烟样品的分布范围,以构建具备良好光谱数据结构的样品集。在此基础上,创新性地将高密度小波变换引入红外光谱数据的处理过程中,以时/频双域过采样的方式提升了光谱解析分辨率,进而降低了其他基质组分对巴豆醛光谱信息的干扰。最后,发展改良竞争自适应重加权采样方法,从多倍冗余的高密度小波系数中准确提取待测物质的最佳变量组合,由此构建高质量的巴豆醛光谱定量分析模型。为了验证ODDSA方法的有效性,实验中采集了15种典型市售卷烟品牌,每个品牌在线采集8支样品的主流烟气红外光谱,随后采用随机挑选的25个验证集样本对ODDSA方法进行验证。结果表明,检验集的线性拟合系数为0.971,相对均方根误差为5.5%,其预测精度能有效满足卷烟主流烟气中巴豆醛的在线分析需求,并可拓展到环境二手烟气中其他组分的在线监测,进而为吸烟与健康评估提供全新手段。 相似文献
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228.
229.
过饱和度是糖液结晶过程中的主要测控参量.本文报道一种新型的光电检测法在线测控糖液过饱和度的原理与方法,给出其理论模型、系统构成和在单晶冰糖结晶工序上的应用结果. 相似文献
230.
CONVERGENCE OF ONLINE GRADIENT METHOD WITH A PENALTY TERM FOR FEEDFORWARD NEURAL NETWORKS WITH STOCHASTIC INPUTS 总被引:1,自引:0,他引:1
Online gradient algorithm has been widely used as a learning algorithm for feedforward neural network training. In this paper, we prove a weak convergence theorem of an online gradient algorithm with a penalty term, assuming that the training examples are input in a stochastic way. The monotonicity of the error function in the iteration and the boundedness of the weight are both guaranteed. We also present a numerical experiment to support our results. 相似文献