电子商务导论

什么是电子商务

E-commerce: 主要指贸易过程中各阶段的电子化(如组织与个人间的数字化商业交易)
E-business: 利用网络实现所有商务流程的电子化(比如公司内部的信息系统)

电子商务分类

B2C:Business to Consumer(企业面向终端消费者)
B2B:Business to Business(企业面向企业)
C2C:Consumer to Consumer(个人对个人)
C2B:Consumer-to-business(用户定制)
Social e-commerce(基于社交媒体的商务)
Mobile e-commerce(基于移动互联网的商务)
Local e-commerce(基于位置的商务:知道地理位置后提供的服务)

问题思考:百度搜索属于什么类型的电子商务?

电子商务特征

Ubiquity
Global reach
Universal standards
Richness
Interactivity
Information density
Personalization/customization
Social Technology

电子商务发展历程

  1. 电子商务萌芽与产生
  2. web1.0时代
  3. web2.0时代
  4. web3.0时代
【电能质量扰动】基于MLDWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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