含智能用电信誉度评价的智能用电终端设计

在智能电网崛起、需求侧响应体系迅速发展的背景下,提出了一种含智能用电信誉度评价的智能用电终端设计思路。在该设计中,电网既能有效实时地将有价值的用电信息传递给用户,还能接收用户端的反馈信息。终端中的智能用电信誉度评价体系能够对用户的用电习惯进行量化评价,其结果能够有效指导与规范用户用电行为,并可对电网规划、运行及调度提供重要参考。

企业信誉度评价研究——基于江苏省企业信用基础数据库的实证分析

基于政府部门的信用信息,将企业信誉信息分为信誉记录状况、信誉管理绩效两个方面,采用二阶段评价模型分别对企业信誉度的等位和级次进行评价,得到企业的综合信誉度等级。对江苏省企业信用基础数据库的企业进行实证分析发现,参评企业信誉度等级分布近似满足于正态分布,超过70%的企业信誉度达到了BB以上等级,与实际情况大体相符。研究结果对于评价企业履行社会责任情况、优化数据库数据归集和政府部门分类监管有一定的借鉴作用。

基于决策判别树和ASVM的自适应支持向量混合信誉度评价模型研究

本文在分析了国内外关于信誉评价的研究现状后,结合我国企业发展的情况,创造性地提出了基于决策分类树与ASVM的混合企业信誉度评价模型。较好地满足了预先设定的要求为我国企业信誉度评价领域增添了一种新的方法。该模型既解决了决策分类树在面对连续属性的缺陷和多分类时出错概率增加的问题,又解决了ASVM无法进行多分类的问题。混合信誉度评价模型中以ASVM作为决策分类树中分支节点的判别模型。并且通过实验发现组合核函数的ASVM模型相对于RBF核函数的ASVM模型在信誉危机判别应用中准确率有一定的提升。最终的混合信誉度评价模型采用了组合核函数的ASVM模型作为分支节点的判别模型。经过最终的实验对比发现,该模型在解决企业信誉多分类问题中具有较高的准确率。

网格经济模型中基于信誉度的资源选择

针对网格资源管理中的经济模型,在资源信誉度的概念基础上,提出了信誉度评价算法和基于信誉度的资源选择算法。通过实验对算法进行验证,结果证明基于信誉度的资源选择在资源调度率、吞吐量、任务完成率和平均完成时间等方面都体现出良好的性能。

星间网络安全路由选择算法研究

星间网络由于拓扑结构高动态变化、可靠性安全性要求高、节点处理能力有限等特点,使其有别于普通的地面互联网。文章通过分析星间网络特性,对其中安全路由选择的关键技术进行深入研究,提出了一种基于节点信誉度评价与负载感知机制的星间网络安全路由选择算法。该算法采用混合路由配置策略,根据网络实时情况对路由进行动态调整,加入节点信誉度评价策略,减小恶意节点对网络的影响,并且增加节点负载感知机制,根据当前节点负载情况调整路由。最后,文章通过仿真实验验证算法性能,验证了算法在数据包传输成功率方面的优势。

基于客户关系管理的电力营销实施探讨

本文利用客户关系管理来整合企业的资源,建立科学的电力企业满意度评价体系和信誉度评价体系,树立以"客户为中心"的服务理念,提升企业的核心竞争力,实现电力企业的可持续发展。