创造差异化卖点启动联动营销战略——创维汽车电子公司与汽车4S店“联姻”促消费

4月8日,创维汽车电子公司在深圳举行核心经销商年会及“年度新品展示暨创维大客户协议签定仪式”,全国五十余位公司核心客户参观了创维集团及汽车电子新品展,并同期召开了行业研讨会,现场意向签约近四千万元。与此同时,创维汽车电子公司宣布将与汽车4S店强强联合,携手推出差异化的汽车影音产品,启动联动营销战略。     

新的AdaBoost算法评价体系

工程实际中,往往通过对比两个AdaBoost算法在相同弱分类器数量条件下的错分率来比较算法性能,这样就忽略了在弱分类器数量增加时,错分率的波动会造成对比不准确的问题。为此,分别针对分类器性能的分类准确率、收敛速度和稳定性,提出了稳态错分率、调节规模、振荡度三个量化指标,构成了一个相对完备的评价体系。实验表明,该评价体系能更全面反映AdaBoost的分类效果。     

多角色需求评审系统的设计与实现

需求质量对于软件产品质量有至关重要的影响,而需求评审是保证需求质量的有效手段之一.目前的需求评审存在效率低、问题发现率不高、评审结果难以被有效处理等问题.在对需求特性进行研究,以及对实际项目中人员角色及其关注点进行调研的基础上,开发了多角色的需求评审系统MRRS.MRRS系统为每类角色的评审人员提供有针对性的评审指标体系,依照预设算法对评审结果进行量化处理,以GUl形式展示结果,为项目决策提供支持.应用了MRRS系统后,评审效率提高一倍以上.     

中文文本分类中的特征词抽取方法

针对目前各类主流的中文文本特征词抽取方法中只关心词频信息却不关注特征的位置这一现象,给出了位置权重的概念,对以往提出的无词典分词算法进行了适当的修改,并在此基础上提出将信息增益、卡方统计和互信息这3种常用的特征选择方法有机的结合起来,构成新的特征选择方法.这种新方法综合考虑了特征的各类信息,从而更加准确地选取文本中的有效特征词,并且试验结果也验证了这种改进算法的可行性和有效性.     

权重自适应模糊层次分析方法及应用

借鉴了误差反向修正理论和增量式的思想,结合层次分析法固有的优势,提出了具有自适应能力的权重设定层次分析法(adaptive weight setting method,AWS)新方法,使盾构法隧道施工风险识别模型能够利用较少的施工数据,完成进行权重调整,满足了实际隧道施工中风险评估的需求.该方法在上海地铁某区间隧道工程中进行了试用,取得了良好的效果,表明了该方法的有效性和实用性.     

基于证据距离和矛盾因子的加权证据合成法

针对Dempster-shafer (DS)理论直接对高冲突证据合成时会有融合结果不合理的问题,本文提出了一种加权证据合成法.在多个证据融合时,该方法综合利用证据距离和矛盾因子表示证据冲突.并根据各证据与其它证据的冲突程度确定其权重系数,基于此又分别采用两种适用于不同情况的方法对证据基本置信指派函数修正,然后用DS规则合成.算例实验表明了本文方法对高冲突证据融合的有效性,并且其融合结果还具有良好的收敛性.     

基于投影技术的三角模糊数型多属性决策方法研究

针对属性权重完全未知且属性值为三角模糊数的多属性决策问题,提出一种基于线性规划和模糊向量投影的决策方法.该方法基于加权属性值离差最大化建立一个线性规划模型,通过求解此模型得到属性的权重,计算各方案的加权属性值在模糊正理想点和负理想点上的投影,进而计算相对贴近度,并据此对方案进行排序.最后,通过算例说明了模型及方法的可行性和有效性.

     

银行卡的差异化竞争

伴随着我国金融市场的不断开放,一方面股份制银行面临外资银行竞争的压力;另一方面如何突破国有银行的垄断地位,寻求新的发展,成为股份制银行的首要内容。面对国有银行纷纷踊跃上市、外资银行的大举入境,虽在规模以及网点上,股份制银行不如国有四大银行.但是股份制银行却拥有更多的灵活性与创新性;股份制银行有着丰富     

双模态语音识别中乘积HMM权重系数与瞬时SNR的关系研究

在有噪声污染等复杂情况下,为了能够得到更高的语音识别率,提出了一种新的乘积隐马尔可夫模型(HMM)用于双模态语音识别,研究并确定了模型中权重系数与瞬时信噪比(SNR)之间的关系.该模型在独立训练音频和视频HMM的基础上,建立二雏训练模型,并使用重估策略保证更高的准确性.同时引入广义几率递减(GPD)算法,调整音视频特征的权重系数.实验结果表明,提出的方法在噪声环境下体现出了良好稳定的识别性能.     

直觉模糊S-粗决策模型及应用

基于直觉模糊S-粗集理论,提出双向直觉模糊S-粗决策模型.首先给出指标值的量化方法,将目标矩阵进行标准化处理.其次,建立直觉模糊S-粗决策的上一决策和下一决策优化模型,并给出直觉模糊S-粗决策算法及详细步骤.最后,以空袭目标为例,详细研究了目标威胁程度评估过程.结果表明,直觉模糊S-粗决策模型能够综合处理决策因素的定性与定量因素,得到的决策结果综合性能最优.所得的排序结果真实、准确地反映了实际情况.