【摘 要】
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随着互联网上电子商务的高速发展,越来越多的商品销售方进入C2C这一行业,一方面促进了网络交易的繁荣,另一方面也增加了买方合理选择良好交易对象的难度。分析能够反映卖方信息的指标因素,使用自定义的网络数据抓取工具,随机选取40条卖方的指标数据用做分析。使用主成分分析法对这些卖方的信用指标进行计算和处理,并对结果进行分析,提取出影响信用选择的主要因素,最终得到13项对信用评价起重要作用的评价因素;应用该
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随着互联网上电子商务的高速发展,越来越多的商品销售方进入C2C这一行业,一方面促进了网络交易的繁荣,另一方面也增加了买方合理选择良好交易对象的难度。分析能够反映卖方信息的指标因素,使用自定义的网络数据抓取工具,随机选取40条卖方的指标数据用做分析。使用主成分分析法对这些卖方的信用指标进行计算和处理,并对结果进行分析,提取出影响信用选择的主要因素,最终得到13项对信用评价起重要作用的评价因素;应用该方法对卖方进行评价得到评价排序,为区分和筛选不同信用程度的卖方信息提供了参考。
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在由若干灰度共生矩阵纹理统计量进行特征融合后所生成的图像上,定义多分辨双Markov-GAR模型,采用多分辨MPM参数估计方法及相应的无监督分割算法,对SAR图像进行纹理分割。该
超声宽景成像技术能获取超过正常超声图像显示范围的图像信息。由于超声图像的噪声和图像采集时组织的复杂运动,使用互信息和二次方变换实现宽景成像。对高斯预处理后的图像使用基于互信息的图像配准技术得到运动向量。利用基于角度的校正提高向量精度,通过二次方变换估计图像间的非刚体运动。最后,使用基于非线性方程组的多边形填充融合方法获取宽景图像。实验表明,获得的高质量宽景图信噪比和对比度有明显提高。
提出一个新的强安全认证密钥协商方案。新方案满足抗密钥泄露伪装、已知会话临时信息安全和抗哈希值泄露攻击等特性,只要每方至少有一个未泄露的秘密,那么新方案在eCK模型下就是安全的,而且新方案是已知同类方案中运算量最少的。
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由于移动手持设备有限的计算和存储能力,J2ME没有提供真正意义上的数据库系统,目前大多数系统采用J2ME-J2EE数-据库系统的解决方案,然而这种线性部署并不适合无线计算环境下频繁断接、高延时等特性。通过借鉴移动agent思想并对其功能进行扩充,提出基于移动agent的J2ME分布式数据库四层C/S访问机制,并在开源Aglets平台基础上开发了一个分布式通信录系统原型,实验评估显示该方案有效地提高
为了解决工作流中任务的自动优选分配问题,提出了一种基于模糊集与TOPSIS的任务分配方法。在详细分析任务分配影响因素的基础上,建立了工作流任务分配决策模型。引入模糊集对模糊元素的处理,进而讨论了模型中的各决策属性及其权重的计算方法。在此基础上,设计了以逼近理想解排序法(TOPSIS)为核心的模型求解算法,用以获取任务执行的最优人选。最后,通过实例验证了该方法的合理性与适用性。
为解决协同过滤推荐算法中的数据量过大和数据稀疏性的问题,提出了基于客户因子分析的协同推荐算法。该算法利用因子分析将客户向量进行降维处理,得到几个具有代表性的客户因子,然后用这些客户因子对目标客户进行回归分析,进而预测目标客户对待评项目的评分值。最后通过实验证明了该算法的有效性,为以后研究推荐算法提供了一种新的途径。
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为进一步提高运动估计和补偿的效果,提出了一种基于冗余离散小波变换(RDWT)的自适应运动估计算法。该算法提出了一种自适应块匹配和用于划分块运动状况的自适应阈值的计算方法;对静止块不进行估计,只对运动块采用自适应搜索起点预测方法和自适应阈值算法进行运动估计与补偿。实验结果表明,该方法能在保持较高峰值信噪比的情况下提高运动估计效率,且重建图像主观质量很好,较现有RDWT域运动估计算法有明显优势。
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