新服务扩散策略对零售企业营收水平的作用机制——基于服务异质性的调节效应

本文实证分析新服务扩散策略对零售企业营收水平的作用机制,并进一步探究服务异质性可能带来的影响,旨在阐明新服务扩散的重要性,引导零售企业设计科学的新服务扩散策略,实现营收水平的稳步增长。研究结果显示:零售企业实施多次级市场、同一市场扩散策略时,新服务扩散策略与零售企业营收水平呈正U型趋势;在多次级市场扩散策略中,服务扩散策略与零售企业营收水平关系存在临界值。当处于临界值以下,服务的异质性越高,多次级市场扩散策略对零售企业营收负相关影响越大;当处于临界值以上,服务的异质性越高,多次级市场扩散策略对零售企业营收正相关影响越大;在同一市场扩散策略中,服务扩散策略与零售企业营收水平关系存在临界值。当处于临界值以下,服务的异质性越高,同一市场扩散策略对零售企业营收负相关影响越小;当处于临界值以上,服务的异质性越高,同一市场扩散策略对零售企业营收正相关影响越小。

基于平衡树的良性蠕虫扩散策略

网络蠕虫已对网络系统安全造成重要威胁,传统防范措施已不再适用.使用良性蠕虫来对抗蠕虫正成为一种新的应急响应技术.提出了良性蠕虫基于网络拓扑信息的扩散技术,并重点研究了基于平衡树的良性蠕虫扩散算法、平衡树的动态生成规则和稳定性增强策略.最后给出一个蠕虫对抗模拟实验,结果表明,和已有的传播策略相比,采用扩散平衡树策略的良性蠕虫扩散速度更快,产生流量影响更小.

基于扩散策略的实时分布式协作频谱检测算法

针对传统分布式协作频谱检测算法认知用户不能实时检测问题,该文提出基于扩散策略的实时分布式协作检测算法。算法利用各个节点的本地代价表示全局代价,通过最小化各个节点的代价使得全局代价最小。采用最速下降法,利用迭代方式计算各个节点检测量的最优估计值,得出估计值的理论稳态均值和方差,得出虚警概率、检测概率以及检测门限的封闭表达式。理论分析和实验结果表明,该算法能够有效解决分布式网络认知节点的实时检测问题,并具备快速学习和适应环境变化的能力。当虚警概率为0.01且检测概率达到0.9时,平均信噪比较平均共识和非实时扩散策略降低了约6 d B,能够实现在极低信噪比条件下的信号检测。

基于扩散策略的分布式协作频谱检测

分布式认知网络中,认知用户通过与相邻用户交换检测量信息,达到全网一致,实现对主用户信号的检测。为了提高网络检测量信息的收敛速度,提出了一种基于扩散策略的分布式协作检测算法。在该算法中,将最大最小特征值检测算法的检测量作为交换的初始信息,构造自适应矩阵和融合矩阵作为加权因子对认知节点状态值进行迭代更新,实现全网认知用户检测量信息一致,各认知用户独自根据融合的检测量信息,进行最终的检测判决,确定主用户是否存在。仿真结果表明,该算法在网络收敛速度和检测性能上较共识策略和非合作检测有不同程度的提升。

良性蠕虫的B+地址树扩散策略

为提高良性蠕虫对抗恶意蠕虫时的效率,提出一种良性蠕虫的B+地址树扩散策略。在传递的信息中带有控制信息,主动扩散并行信息,以便使良性蠕虫处于可控的扩散状态。根据B+地址树设计动态生成算法,利用Scilab进行扩散模拟测试。测试结果表明,与已有策略相比,该策略的良性蠕虫扩散速度更快,对网络的影响更小。

蠕虫扩散策略自动生成模型

针对蠕虫扩散的通用性、灵活性和可扩展性受限制问题,提出一种基于扩散策略树的蠕虫扩散策略自动生成模型。基于该模型设计了一种描述语言,描述蠕虫的扩散过程,并通过语言翻译器实现蠕虫的扩散。形式化论证了该语言的蠕虫扩散描述能力,构造模型的结构框架,阐述其工作流程。该模型理论上能实现较为普遍的扩散过程。

创新扩散中的采纳者行为与扩散策略分析

本文对在创新扩散过程中影响采纳者行为的因素进行了系统描述，分析了扩散过程的基本特征和采纳行为的特征，并论述了为促进创新在市场上的扩散需采取的对策。

企业社交网络应用模式及其扩散策略研究

从企业社交网络的价值出发,通过对企业社交网络平台的技术架构及典型应用比较分析,归纳出企业社交网络平台的应用特征。在应用模式分析的基础上,进一步研究给出扩散策略创新的思路即可以从传播渠道创新、应用创新以及业务拓展创新三个方面着手。

基于膜计算的扩散优化算法及工程应用

文中提出一种全局优化算法,称为基于膜计算的扩散优化算法(MC-DOA).该算法受到叶绿体和线粒体双膜细胞结构以及粒子扩散现象的启发,利用一个混合膜结构系统和四种不同的粒子搜索策略来寻找全局最优值.选取了两类基准测试函数对MC-DOA的性能进行测试试验,结果表明:MC-DOA能够精确快速的找到测试函数的最优值.将MC-DOA应用到实际工程问题——船舶螺旋桨参数优化设计当中,结果显示MC-DOA能够通过对螺旋桨参数的优化,有效地提高螺旋桨的敞水效率,表明了MC-DOA在船舶优化设计领域的适用性和有效性.

都江堰亚热带森林常见木本植物果实组成与种子扩散策略

为了掌握亚热带森林木本植物的果实特征与其种子扩散策略之间的关系,我们在都江堰般若寺林场10个森林斑块共设置了240个种子雨收集器,对常见木本植物的果实组成、果实特征、结实物候和扩散模式等进行了调查。从2009年4月至2010年12月,共收集到成熟果实10,542颗,分属24科36属42种。物种数和果实数在秋季(9–12月)达到高峰,在物种数量上以壳斗科(17%)、樟科(12%)、蔷薇科(10%)占优势。种子扩散模式以食果鸟类扩散的种类最多(52.4%),其次为啮齿动物贮藏扩散的种类(19.0%)和食果鸟兽共同扩散的种类(16.7%),以风力扩散的种类最少(11.9%)。果实类型以核果(48%)、坚果(17%)和球果(10%)较为常见,而果实颜色以黑色(39%)最为常见,其次是褐色(29%)和红色(21%)。果实直径在10 mm以下的种类较多(64.3%),且以食果鸟类扩散为主;10 mm以上的果实多以风力和啮齿动物来扩散的种类为主。研究结果说明都江堰亚热带常绿阔叶林中,果实高峰出现在秋季(雨季末和旱季早期),且木本植物的果实特征适合相关动物来传播其种子,并成为该区域的主要种子扩散模式。

基于扩散策略的分布式多维尺度节点定位算法

针对无线传感器网络节点自身定位问题,提出了一种基于扩散策略的分布式多维尺度定位算法,给出了扩散策略和局部网络信息融合的方法.与传统多维尺度定位算法相比,该算法无须将所有信息集中到中心节点进行定位计算,而是在局部网络内进行定位迭代解算及信息交换再进行坐标信息融合.该算法在迭代过程中将未知节点视为锚节点,将原算法中被忽略的参数量引入优化目标方程,采用一组凸组合权值系数对交换后信息进行加权融合以得到节点自身坐标.仿真结果表明:改进算法与原算法相比在测量噪声较大时平均与最大定位误差均下降约10%,特别是当网络连通度较低时改进算法定位精度更高.

基于策略扩散的群体行为演化机制研究

为了研究复杂网络中群体行为形成的内在驱动,提出一个基于策略扩散的群体行为趋同模型,该模型首先研究分析了策略扩散过程中影响策略更新的因素,并定义了三个影响指标:环境作用力、策略差异、策略权威度,然后采用Topsis评价方法对以上三个影响指标进行了综合评价,得到最优的策略更新方案,同时使用策略稳定性、社会相异度、局部合群度三个评价指标对网络群体行为的演化情况进行评估.最后,采用多个数据集进行实验仿真,结果显示提出模型不仅具有可行性,而且能够很好地描述策略扩散过程中群体行为的趋同特性.

媒介素养教育在中小学的创新扩散策略——以成都市金牛区媒介素养教育项目为例

本文以成都市金牛区的媒介素养教育项目为研究对象,通过访谈法,探究了成都市金牛区在中小学推广媒介素养教育的主要策略:教育行政部门和学校主要领导成为“创新的拥护者”,自上而下的行政推动和学校自下而上的科研和实践推动相结合;通过科研促进教师培训,为媒介素养教育的推广做师资准备,也有利于创新的可持续性;通过融合课程、校本课程和社团活动解决媒介素养教育的课时问题,解决创新和学校已有课程和活动的兼容性;用项目式学习(PBL)激发学生兴趣,进一步促进媒介素养教育被学校接纳。

考虑隐私保护和去中心化的分布式能源交易模式研究

为了缓解配电网分布式能源交易市场存在的计算压力大、个人隐私难以保护和抗干扰能力弱等问题,设计了一个考虑隐私保护和去中心化的分布式能源交易模式。首先,以社会福利最大化为目标构建了一个集中式的统一优化模型。然后,基于梯度上升和对偶分解方法对集中式模型进行分解,得到了相应的分布式的优化模型。进一步采用扩散策略,提出了一种基于组合适应的共识算法,旨在不引入市场组织者的情况下,仅通过主体间传递交易电价和供需不平衡电量等部分信息来实现市场的最优出清,并同时保护市场主体的个人隐私和减轻计算压力。最后,算例分析验证了该交易模式的有效性,以及在新能源出力不确定、市场主体加入退出等因素影响下的鲁棒性和可拓展性。

良性蠕虫SRF扩散模型研究

良性蠕虫是一种智能化、自动化的,综合了网络攻击、密码学和计算机病毒技术,无需计算机使用者干预即可运行的攻击程序或代码。良性蠕虫的应用前景广阔,但它传播时对网络造成的冲击使得这一技术的应用减缓,而良性蠕虫流量产生的主要环节是扫描探测阶段和繁殖阶段。本文针对这一特点提出了SRF扩散模型,该模型在扫描探测阶段可采用有序化、分级化和RRH-l传播策略,在繁殖阶段结合有限繁殖算法和频度自适应的动态副本控制机制。经验证,和已有策略相比,SRF扩散模型在扫描探测阶段可减少扫描探测流量近40%,在繁殖阶段可精确控制蠕虫副本的数量,从而使其流量达到一个可控制的水平。

基于扩散树的网络蠕虫扩散系统设计

近年来,随着网络系统应用及复杂性的增加,网络蠕虫成为网络系统安全的重要威胁,因此研究网络蠕虫的扩散十分重要。作者首先给出扩散树模型,用扩散树来分析网络蠕虫的扩散行为,并对扩散行为进行形式化描述。然后提出一种基于扩散树的网络蠕虫扩散系统,给出系统模型,分析系统工作流程。该系统使得扩散具有智能性和可扩充性,能够提高扩散的效率。

考虑通信延时的分布式电源经济优化调度策略

分布式电源优化调度依赖于各设备间的通信,通信延时会影响调度过程,甚至可能造成系统运行的不稳定。针对稀疏通信网络存在通信延时的情况下多种分布式电源的经济调度问题,提出一种基于扩散算法的全分布式经济调度策略。首先,设计了控制本地发电机组的多智能体结构,多个智能体间的通信及控制不依赖于“领导单元”;建立了系统的经济调度模型,该模型以系统运行成本最低为目标,对分布式电源和需求侧柔性负荷有功出力进行优化。在此基础上,研究通信延时对有功调度的影响,设计了一种支持完全分布式优化的改进扩散策略,与一致性控制方法相比,在相同延时的情况下改进扩散策略能够保证更快的收敛速度和更高的稳定性。多个场景的仿真结果验证了所提策略的正确性和有效性。

自适应扩散算法的误差性能分析

为了分析分布式协作频谱感知认知网络中融合矩阵、步长等参数对自适应扩散算法的影响,对检测量估计误差性能进行了研究。给出了自适应扩散算法检测量的通用迭代公式,分析了检测算法的数据处理流程;推导了检测量估计误差向量的迭代表达式,利用网络瞬时均方偏差性能和各节点的稳态均方偏差性能评价融合矩阵参数对算法的影响。结果表明,不同的融合矩阵选取原则影响算法的检测性能,可以采用检测量误差估计的方法对算法参数进行研究。

空间非均匀环境中的反应扩散移流模型

研究了空间非均匀但时间恒定环境中两竞争物种的反应扩散移流模型,探究非均匀环境、扩散和移流对两竞争物种生存和进化的影响。基于特征值与特征函数平衡解的稳定性判别法,当两竞争物种的随机扩散率和种间竞争系数均为1而内禀增长率不同时,得到了不同扩散策略下半平凡平衡解的稳定性。

扩散式变阶数最大相关熵准则算法

固定阶数的分布式自适应滤波算法只有在待估计向量的阶数已知且恒定的情况下才能达到相应的估计精度,在阶数未知或时变的情况下算法的收敛性能会受到影响,变阶数的分布式自适应滤波算法是解决上述问题的有效途径。但是目前大多数分布式变阶数自适应滤波算法以最小均方误差(Mean square Error,MSE)准则作为滤波器阶数的代价函数,在脉冲噪声环境下算法的收敛过程会受到较大影响。最大相关熵准则具有对脉冲噪声的强鲁棒性,且计算复杂度低。为提高分布式变阶数自适应滤波算法在脉冲噪声环境下的估计精度,利用最大相关熵准则作为滤波器阶数迭代的代价函数,并将得到的结果代入固定阶数的扩散式最大相关熵准则算法,提出了一种扩散式变阶数最大相关熵准则(Diffusion Variable Tap-length Maximum Correntropy Criterion,DVTMCC)算法。通过与邻域的节点进行通信,所提算法以扩散的方式实现了整个网络的信息融合,具有估计精度高、计算量小等优点。仿真实验对比了在脉冲噪声下DVTMCC算法和其他分布式变阶数自适应滤波算法、固定阶数的扩散式最大相关熵准则算法的收敛性能。仿真结果表明,在脉冲噪声环境下DVTMCC算法能够同时估计未知向量的阶数和权值,性能优于参与对比的算法。