基于内容分析法的市场机遇发现实证研究

在分析市场机遇主要祷征的基础上，细化了信息吸收和知识学习的影响因素，提出了影响因素模型。在此基础上，应用内容分析法，对市场机遇发现过程中的影响因素进行了实证分析，证实了信息吸收和知识学习对企业市场机遇发现的显著影响。     

基于超图的软件产品线形式化模型

特征建模通过领域分析确定共同特征和可变特征,为软件产品开发参与人员提供了领域内唯一可确定的抽象。特征地图及其元模型对特征模型进行扩展,支持特征选取确定可复用框架之上的资产制品快速定位和组装,生成满足依赖关系和约束条件的软件产品家族。通过为特征地图及其元模型分别建立语义超图形式化模型,并提供语义跳转机制实现语义层次之间语义信息的关联,构成纵横交错的语义结构,可满足软件产品线语义多样性表达和一致性验证的需求。     

一个基于超图的词义归纳模型

词义归纳旨在从大规模语料中自动发现目标单词的词义,其通常被看作是一个非监督的聚类问题。词义归纳当前面临的一个关键挑战是如何学习多个上下文实例中的高阶语义关系。本文提出一个基于超图的词义归纳模型。首先采用基于词汇链的方法发现包含目标单词的上下文实例间的高阶语义关系;然后以结点表示上下文实例,超边表示多实例间高阶语义关系构建超图,其中词汇链被用于发现超边;最后根据所构建的超图满足“小世界图”特性,一个基于最大密度超图谱聚类算法被用于发现词义。实验基于Semeval-2103 WSI任务,与普通图模型进行比较,其在词义检测与词义评级两个指标上分别提升了5.6%和6.4%。     

有向超图的超网络能量及其性质

图能量表述为方阵形式的矩阵特征值绝对值之和. 网络能量已在无向图、有向图及混合图中得到较为成功的应用,与传统意义上的图能量之间存在多个相同或相似的上下限. 由于图与超图之间的关联,无向图与有向图的网络能量及无向超图的超网络能量之间存在密切联系. 将超网络能量由无向超图推广应用到有向超图,提出了有向超图的超网络能量,分析了无向超图与有向超图的超网络能量之间的关联,同时论述了无向图与有向图的网络能量及无向超图与有向超图的超网络能量之间的联系,最后给出了有向超图的超网络能量若干重要性质.     

模糊-超图聚类模型在土地评价中的应用研究

针对具体的土地评价问题，构建结构清晰、具有可靠性的土地评价的超图数据聚类模型，应用改进的聚类算法，设计聚类的有效性评价指标。并通过实例验证该方法在城镇土地定级中聚类结果的有效性和准确性。     

基于熵权模糊综合评判的企业市场机遇识别

针对一般模糊综合评价法存在的问题,提出了基于熵权加权的企业市场机遇模糊综合评价方法.该方法在一定程度上避免了一般的模糊综合评价法在权重确定方面的随意性.实证结果表明,该方法应用于企业市场机遇识别是可行的,在实践中具有一定的应用价值.     

制造网格中基于语义的服务发现技术及应用

针对如何从制造网格中快速、准确地找到用户需要的服务,结合网格、语义Web及本体的相关理论和技术,设计了制造网格中基于语义的服务发现系统模型,探讨了制造资源本体的构建方法,提出采用基于语义模板的制造网格服务描述方法,研究了基于语义的服务匹配算法,结合应用实例验证了模型和算法的可行性.     

新形势下县域房地产市场发展路径

近年来,我国房地产市场发展迅速,极大改善了国民居住条件并带动相关产业快速发展,但不同地区发展差异较大,房地产市场健康程度不同。经济欠发达地区受产业聚集度低、市场容量不足、人口持续外流等因素影响,导致商品房库存高。     

网格环境中基于本体混合式资源发现模型研究

在网格环境中，有效的网格资源发现机制对于系统的性能有着重要意义。当前网格资源发现方式大都是集中式的、基于句法进行资源-请求的匹配，功能有限。提出了一种网格环境中基于本体的混合式资源发现模型（ontology—based hybrid resource discovery model，OHRDM），实现语义上的资源发现。采取集中式和P2P模式相结合的资源组织形式，保证了资源的自治性和系统的扩充性，提高了资源发现的效率。     

股票市场中供求与价格动力学模型及应用

在股票市场中 ,价格是围绕其内在价值上下波动的 ,而且价格的变化又取决于供求关系的影响 .本文运用系统动力学的方法 ,分析了供给、需求和价格的反馈回路 ,在此基础上 ,建立了以供、需和价格为变量的动力学模型 ,并运用模型分析了股票市场泡沫发生及破灭的机理     

混合策略对策模型及其在市场营销中的应用

依据对策模型基本原理，在对市场营销对策定量分析的基础上，提出了最大限度地发挥本企业资源优势的营销策略，针对实力强大或实力彼此不相上下的竞争对手应反其道而行之．     

基于知识发现复杂不确定性系统预测模型研究应用

针对复杂不确定性系统特性,将知识发现理论方法与预测理论方法有机结合起来。在研究适于预测知识发现理论与挖掘方法的基础上,继承传统统计学、概率论和神经网络等预测理论与方法,构建了基于知识发现多目标、多因素集成化预测模型(integratedpredictionmodelbasedonknowledgediscovery,IPMK),并通过对油气储量、产量和需求量的预测,验证了预测模型的有效性与实用性。     

基于密钥超图和身份密码的多域光网络密钥管理方案

针对分层PCE架构下多域光网络的特点及其密钥管理需求,提出一种新型的基于密钥超图和身份密码的密钥管理方案（简称为KMS-KI）。与基于逻辑密钥树的经典分散式密钥管理方案不同,该方案首先将多域光网络的密钥关系建模成两层密钥超图,即用点表示顶点,用超边描述各层级密钥关系,使网络的密钥层次关系能够更好地反映在密钥超图模型中;然后使用基于分层的身份密码系统和改进的私钥生成策略分别完成主密钥、公私钥、会话密钥、层组密钥、域间密钥的生成和动态管理,较好地解决了私钥的安全保护和私钥生成中心存在的单点失效问题。同时,通过融合成员特征值思想,当群组成员加入或离开时,剩余群组成员利用pPCE或者cPCE传递的密钥特征值自行计算和更新组密钥,大大降低了新的组密钥被敌手破获的风险。通过分析表明,KMS-KI方案具备前向安全性、后向安全性、私钥保密性和抗共谋攻击能力,与典型的基于逻辑密钥树的分散式方案相比,不但支持分层身份密码系统,且在密钥存储量、cPCE通信量和加解密次数等方面取得了综合较优的性能。     

电力市场中的市场力监管

探讨了对市场力进行监管的方法，指出了平抑市场力的措施，有助于我国电力监管的建设和电力市场的发展。     

住宅市场信息不对称问题研究

保持住宅市场高效、有序运行是我国发展住宅产业的关键所在．针对现阶段出现的大量购房交易纠纷，引入信息不对称理论，结合住宅产品固有的特点分析了住宅市场信息不对称的易发性，建立了住宅市场信息不对称模型，并提出了相应的管理对策．     

运用灰色系统理论进行市场预测

本文将灰色系统理论的方法运用于市场预测,同时为了提高预测的精度,该文还根据市场预测中遇到的具体问题,建立了相应的残差辨识模型。     

马尔可夫模型的建立及其在证券市场中的应用

模型假设股票价格变化满足齐次马氏性,并具有涨跌两种状态,初始概率的分布是平稳分布,建立了相应的模型,给出了模型中未知参数的极大似然估计,并将模型应用于确定上证综合指数、深证成指及个股的涨跌趋势,得到了令人满意的结果。     

基于语义信息的虚拟环境路径规划

为了降低虚拟环境下路径规划的计算复杂度,体现路径的合理性与增强算法的适应性,提出一种基于语义信息的层次型路径规划算法。针对目前虚拟人与环境地图建模时只考虑基本的几何信息,提出加入语义信息的建模方法;并在路径搜索算法中加入语义约束,使规划出的路径更符合人体的行为习惯;最后从路径长度、计算时间与扩展结点数三个指标验证算法的有效性,实验结果表明随场景规模的增大算法的计算时间呈线性增长态势。