论二维点集或线段集凸壳生成算法改进与优化的同构化方向

本文指出了迄今为止的现行二维点集或线段集（包括：多边形、封闭折线、半封闭折线、开放线段集等）凸壳生成算法的共同弱点；提出了可改进与优化凸壳算法的同构化凸壳构造基本定理。进而，基于同构化凸壳构造基本定理，阐明了有限二维点集或线段集凸壳生成算法改进与优化的同构化方向，应当是：第一，使凸壳极点（或称顶点）分布域极小化，即让包含凸壳极点的判定区域尽可能小；使极点判定对象直接化，即让所判定对象尽可能接近当前所寻极点。第二，尽力对有可改造潜力的优秀串行凸壳算法施以并行化改造和创新。     

一种基于数字加密与信息隐藏的电子签名技术改进方案

阐述了电子商务系统的安全性需求，以及作为安全保障中必不可缺的电子签名关键技术的实现过程；指出现行电子签名实现过程中存在的不足；给出了基于数字加密与信息隐藏相结合的电子签名技术改进思路及几种实现方案；提出了用“安全／速度比”数字签名强度理论指导签名技术方案选择的创新思想；指出了电子商务安全技术的发展方向。     

一个基于多Agent技术的供应链自动匹配管理系统模型

本文研究了电子商务技术在供应链匹配设计中的利用；给出了一种基于多Agent技术的供应链自动匹配管理平台系统模型，阐述了其组成架构与各单个Agent的具体功能，指出了系统中的数据挖掘和供应链网络图构建两项关键技术；动态实现了供应链自动匹配管理。     

基于最大基线倾角智能逼近的凸壳新算法

本文评述了有代表性的折半分治递归凸壳算法，并利用同构化凸壳基本定理提出效率更高的最大倾角智能逼近凸壳新算法。本新算法的同构化特点是：1）找出给定二维点集最外点（指最左、最右、最高、最低点），即其X轴、Y轴坐标值最大、最小的四个初始极点；2）用该初始极点，把原二维点集分布域划分为四个子分布域；3）分别在这四个子分布域中，各基于自身最新所得极点依次动态构造其基线倾角最大的当前极点，并用这些极点作凸边，来逐步智能逼近和最终生成该给定二维点集的凸壳。     

论程序设计“非结构化→结构化→对象化”技术进步与教育创新

In this paper,the programs' control structures are understood and re-understood,the program-design's “non-structured→structured→objectized(i, e. object-oriented)” are back-looked and known back,the program-design's education is evaluated ,the distinctions and relations of the isomorphic nature and isomorphic representation of both an algorithm and its programs are researched and studied. Then, the creative new education ideas and new teachingreform countermeasures of“ the objectized conformity and isomorphized structured program-design” and “isomorphization of objectized program-design” are advanced.     

从数据库到数据仓库

本文简述了数据处理技术从OLTP到OLAP的发展和数据仓库的特点与数据仓库系统的组成，展望了数据仓库的应用前景。     

第三方在线支付市场的企业进／退博弈模型与算法

分析了第三方支付研究现状,提出了第三方在线支付企业市场进退问题;针对第三方在线支付企业市场进退的时机、机制、策略选择等,构建了基于博弈论的逆向剪枝模型与算法,并就企业市场进退战略提出了相应对策:1)对于市场占有率极低且其提供的产品服务同质性很高的较小在线第三方支付企业,应尽早退出在线支付市场或将营业中心进行转移;2)对尚无第三方在线支付强劲实力的未到位新企业,尤应力戒盲目进入.     

基于风险加权的同构化区间型多属性决策新算法

多属性决策问题的复杂性、决策因素影响的不确定和传统评判方法的局限性,使不确定决策因素的属性测度常常难以精确量化,往往只能用区间数进行大致估量.为了精确量化表征属性决策因素测度值不确定性,根据同构化基本原理与相似性科学相关理论及相关思想,针对区间型多属性决策问题提出了一种基于同构化多属性决策新方法的新算法.该新算法的主要特点是:1)提出了决策者风险偏好权重;2)采用了同构化风险测度三元组(拟下限相似度,风险程度,风险偏好值),来精确量化决策过程中存在的风险程度以及决策者对此风险程度的偏好;3)生成了可描述各属性与决策目标关系的标杆方案;4)定义了方案相似度新概念;5)构造了风险加权相似度量算子(RWSM0),来度量各决策方案与标杆方案之间风险加权相似度的大小;6)挑选出风险加权相似度最大的方案作为最优或满意方案.     

粗糙one-class支持向量机

粗糙集理论是处理不确定性和不完备信息的重要方法之一.通过将粗糙集理论引入到one-class支持向量机,提出了一种新颖的粗糙one-class支持向量机.通过定义上近似超平面和下近似超平面,使得训练样本能根据在粗糙间隔中的位置,自适应地对决策超平面产生影响.并且,outlier样本由于距离上近似超平面较近并产生较小的间隔误差,不会导致决策超平面对它们产生明显的过拟合.实验结果表明,粗糙one-class支持向量机的泛化性能优异,识别率和误识率均优于传统的one-class支持向量机.     

基于同构化信息融合的异构不确定多属性决策新模型与新算法

不确定多属性决策过程中,现有两大困难:(1)如何较好地表达和处理具有不确定性的属性评价信息;(2)如何将基于多样性评判准则的多准则评价结果进行信息融合,并获得更合理的综合评价结论.基于同构化思想,针对学术界最近才提出的一种能较好地处理具有多信息来源模糊信息的新数学模型"多值直觉模糊集模型",研究了多值直觉模糊集的隶属度与非隶属度的综合评判新课题与新方法;提出了兼有不确定语言型与区间型的异构风险型多属性决策新问题与新模型,构造了基于同构化信息融合的异构不确定多属性决策新模型与新算法.