potato的博客

本研究基于UTAUT、TAM和TPB理论模型，探讨用户使用智能停车系统（SPS）的行为意向。通过在线问卷收集155份有效数据，结合描述性统计与回归分析，验证了绩效期望、感知有用性、感知易用性和主观规范对用户行为意向的积极影响。结果表明，感知有用性对行为意向影响最大（β0.374），且52.6%的行为意向变异可由模型解释。研究还发现时间效率、特殊车位识别、广告整合、不当停车检测和便捷支付是关键功能需求。最后提出未来可比较不同技术方案并关注老年与残疾用户群体。

本文探讨了应用数据挖掘与智能停车系统在实践中的评估与应用。在数据挖掘方面，分析了分类模型规模、实验时间及方法选择等关键问题，并提出了简化、GPU支持和分布式处理等解决方案。在智能停车系统方面，介绍了系统功能设计，结合TAM、TPB和UTAUT理论评估用户接受度，强调系统在提升停车效率和用户体验方面的优势。最后，文章展望了未来技术优化方向，强调平衡功能、资源与用户需求的重要性。

本文探讨了数据挖掘在实际应用中的实践评估、面临的问题及改进方法。重点分析了特征选择与分类算法的性能，通过实验比较了过滤器、包装器与混合多度量方法（MMV）的效果，并评估了C4.5决策树和多层感知器神经网络在不同数据集上的学习速度、模拟时间、参数可调性及稳定性。同时讨论了算法在软件应用中的灵活性、系统集成与可扩展性需求，提出了针对实际场景优化数据挖掘应用的建议。

本文介绍了一种利用高频率计步器数据和层次聚类技术来分析幼儿园儿童友谊关系的新方法。通过提升数据采集密度、校准时钟、提取自由玩耍时段，并结合皮尔逊相关系数与聚类算法，生成树状图以识别儿童间的社交模式。引入‘深度’和‘宽度’指标，进一步量化每个孩子的社交广度与亲密程度，帮助幼师更准确地理解儿童社交行为，区分正常性格差异与特殊需求，支持不同类型儿童的个性化发展。

本研究基于粗糙集方法开发了一个团队绩效预测模型，结合MBTI人格类型、人格多样性、先前学术成就和软件开发方法等变量，利用ROSETTA工具进行数据分析。通过遗传算法和Johnson算法生成约简与决策规则，并采用留一法和k折交叉验证评估模型性能。结果表明，Johnson算法在k10时达到78.33%的准确率，优于遗传算法，且团队人格多样性是影响团队有效性的关键因素。该模型为小样本、多变量离散数据下的团队绩效预测提供了可行方案，具有实际应用价值。

本文介绍了多类支持向量机（SVM）学习的新方法OCBM-SVM及其在多类分类问题中的优势，通过实验验证其在训练时间、模型大小和分类效率方面的显著提升。同时，探讨了基于粗糙集方法的团队绩效预测模型构建过程，展示了该方法在处理不精确与不确定数据方面的强大能力。研究结果表明，OCBM-SVM适用于大规模多类分类任务，而粗糙集方法能有效揭示影响团队绩效的关键因素，为组织决策提供支持。未来可进一步优化算法性能并拓展应用场景。

本文介绍了一种基于单类支持向量机（OC-SVM）的多类支持向量机学习新方法（OCBM-SVM）。该方法通过为每个类别单独构建仅使用本类样本的超平面，显著提升了训练和分类效率，并优化了模型大小。相比传统的1vsR和1vs1方法，OCBM-SVM在处理大规模、多类别数据时展现出更快的训练与分类速度，同时保持相近的准确率。文章详细阐述了其原理、技术细节、性能优势及适用场景，并探讨了其在图像分类、文本分类等领域的应用前景和未来发展方向。

本文提出了一种结合模糊C均值（FCM）、模糊层次分析法（FAHP）和ELECTRE方法的混合模型，用于解决大规模供应商选择中的复杂决策问题。通过FCM对供应商进行聚类，利用FAHP确定评估准则权重，并采用ELECTRE方法对聚类及聚类内供应商进行排序，有效提升了决策的科学性与效率。案例研究表明，该方法能显著简化数据处理流程，增强多准则决策的可操作性，适用于供应商众多、标准复杂的制造企业。未来可结合更多数据挖掘技术进一步优化决策系统。

本文介绍了一种基于分形理论的波斯结构化文档摘要方法，通过预处理、多特征评分与归一化，结合分形值和配额分配生成高质量摘要，并在实验中表现出优于传统方法的精度。同时提出一种融合MCDM与数据挖掘的供应商选择混合模型，利用FCM聚类降低数据复杂度，结合ELECTRE方法实现高效准确的供应商排名。两种方法分别在文本处理与供应链管理领域展现出良好的应用价值与优化潜力。

本文研究了基于凸包的初始种子选择聚类算法和基于分形理论的波斯语文本摘要方法。提出的凸包种子选择算法有效克服了K-means对初始中心敏感的问题，通过凸包顶点检测聚类边界，提升了聚类准确性和鲁棒性，并在合成与基准数据集上验证了其优越性能。针对波斯语复杂的语言特性，提出结合文档层次结构的分形文本摘要方法，通过构建分形树并计算节点重要性，提高了摘要的信息覆盖度与结构保留能力。实验表明，该方法能有效处理波斯语文本的词形变化、一词多写等问题，实现可控压缩比的高质量摘要生成。未来方向包括算法多维扩展、波斯语处理优化及跨

本文研究了非线性时间序列模型（如马尔可夫切换过程）在长记忆测试中被误判的问题，分析了V/S测试和GPH估计量的功效特性，并探讨了线性测试在不同ARFIMA模型下的表现。同时，提出一种基于凸包的K-均值聚类初始种子选择算法，通过凸包顶点检测和聚类合并技术，有效避免局部最优，提升聚类稳定性与准确性。实验表明该算法在二维数据上优于经典K-均值方法。最后总结了当前方法的局限性，并指出了未来在高维扩展与多方法融合方面的研究方向。

本文从粒度计算的视角探讨了数据挖掘中的关键问题，重点分析了模糊集理论和粗糙集理论在处理不确定性和模糊信息中的应用。针对不完整信息系统，讨论了经典粗糙集的局限性及扩展模型的必要性。同时，研究了线性时间序列与长记忆现象的区分难题，通过蒙特卡罗模拟揭示了非线性马尔可夫切换模型与长程依赖易被误判的问题。结果表明，标准方法如GPH估计器和神经网络线性测试存在偏差和误识别风险。最后，提出了未来研究方向：改进粗糙集理论、开发更有效的区分方法，并结合人工智能等新技术优化数据挖掘过程。

本文探讨了如何利用基于规则的系统（RBS）对注塑机在使用阶段产生的客观产品使用信息（PUI）进行表示与推理。通过JBoss Drools平台实现规则建模，从温度、质量等测量数据中推断影响产品质量的关键因素，并提出系统可扩展至其他能提供客观数据的产品或设备。同时展望了未来研究方向：如何结合自然语言处理技术，对主观PUI（如客户反馈）进行高效知识提取与推理，并实现主客观数据的融合分析，为产品改进提供全面支持。

本文介绍了一种受克隆选择算法启发的特征选择与加权新算法AIFSA，并在WebKB等数据集上验证了其在分类任务中的优越性能。实验表明，AIFSA通过鲁棒的加权机制有效提升准确率和F1值。同时，文章提出一种基于匹配计数预处理的近似字符串匹配算法，利用得分向量与编辑距离的关系缩小搜索范围，在模式出现较少时显著提高效率。该算法在生物信息学和信息检索等领域具有广泛应用前景。最后，总结了两种算法的应用场景并展望了未来优化方向。

本文提出了一种基于亲和力的智能特征选择算法（AIFSA），该算法结合克隆选择机制，用于网页分类中的特征选择与加权。AIFSA是一种包裹式方法，通过协同进化过程优化特征子集，并引入动态特征权重更新机制，提升分类性能。实验在Syskill&Webert和WebKB两个数据集上进行，使用NB、kNN和SVM分类器，结果表明AIFSA在多数类别下优于现有方法，验证了其有效性与竞争力。

本文提出了一种基于部分线性化高斯模糊数据的回归方法，通过引入部分线性化高斯模糊数解决传统回归模型与高斯模糊数适配性差的问题，提升了对非线性及不确定性数据的建模能力，尤其适用于投资回报预测等实际场景。同时，介绍了一种新型包装式特征选择算法——人工免疫特征选择算法（AIFSA），该算法基于克隆选择机制，结合分类器评估特征子集，并具备动态特征加权能力，在文本、图像和生物信息学分类任务中表现出高效性与强适应性。两种方法为数据挖掘中的回归分析与特征选择提供了新思路。

本文研究了时间序列相似序列匹配中的提前终止优化问题，提出了MaxOffset和BiDirection两种改进算法。MaxOffset通过从查询序列的最大条目偏移开始计算以加快差异累积，BiDirection进一步采用双向扩展策略提升提前终止效率。实验在多个真实数据集上验证了算法性能，结果表明BiDirection在多数场景下显著优于传统ZeroOffset方法，尤其在相邻数据变化平缓的序列中效果更佳。文章还给出了基于数据特征的算法选择建议，并展望了自适应算法的未来发展方向。

本文介绍了智能网络代理缓存与时间序列相似序列匹配的优化策略。在智能缓存方面，提出基于支持向量机（SVM）的SVM_LRU和SVM_GDSF方法，通过数据预处理、特征提取与模型训练，显著提升缓存命中率与字节命中率；在时间序列匹配方面，设计MaxOffset和BiDirection算法，优化起始偏移选择以最大化提前放弃效果，大幅提升匹配效率。实验结果显示，BiDirection相比传统算法性能最高提升62.4%。两类技术在企业代理服务器、手写识别、金融数据分析等场景具有广泛应用价值，未来可结合深度学习与聚类算法

本文提出了一种基于支持向量机（SVM）的智能Web代理缓存方法，通过将SVM分类器与传统缓存策略GDSF和LRU相结合，构建了SVM-GDSF和SVM-LRU两种新方法。这些方法利用Web访问日志中的特征进行训练，预测对象是否会被再次访问，并据此优化缓存替换决策。实验结果表明，所提方法在命中率、字节命中率和缓存污染率方面均优于传统策略，有效提升了Web代理缓存性能。未来工作包括多模型融合、模型实时更新及实际环境部署验证。

本文介绍了商业智能驱动的直接营销框架DMP-BI及其在超市促销中的应用，验证了该框架在提升营销响应率和投资回报率方面的有效性。同时探讨了基于支持向量机（SVM）的智能网页代理缓存方法SVM_LRU和SVM_GDSF，通过结合传统缓存算法与机器学习预测能力，显著提高了缓存命中率和Web系统性能。文章还分析了直接营销与智能缓存之间的数据驱动共性，并提出了技术交叉应用的可能性，为未来市场营销与系统优化提供了新思路。

本文提出了一种基于商业智能（BI）的直接营销流程框架（DMP-BI），旨在解决传统直接营销过程中缺乏结构化支持和高级分析技术应用难题。通过整合CRISP-DM等方法与BI工具的功能，该框架涵盖直接营销目标设定、数据准备、数据建模和营销规划四个阶段，并在英国一家大型超市的案例研究中验证了其有效性。结果表明，DMP-BI框架显著提升了客户响应率、销售额及营销决策效率，为零售企业提供了可操作的智能化营销解决方案。

本文探讨了基于GPS的移动广告服务，重点研究e-Brochure系统的架构与实现。通过初步调查分析用户对GPS和MMS的使用情况、服务偏好及付费意愿，结果显示年轻人对地图、食品促销和联合国教科文组织景点信息兴趣浓厚，多数用户愿意接收基于位置的广告信息且倾向低额付费。据此提出结合蜂窝网络与GPS的e-Brochure系统解决方案，支持位置追踪、兴趣点搜索与MMS信息推送，具备良好市场潜力。未来可通过人工智能与大数据提升系统智能化与个性化水平。

本文研究了马来西亚电子政务服务的使用意愿及其影响因素，发现便利性、互联网基础设施、安全性和可靠性对公众使用意愿有显著积极影响，而感知易用性和感知有用性未达显著水平。同时，文章探讨了基于GPS的移动广告服务的技术基础与发展潜力，分析了GPS、移动商务、位置服务、GIS和WLAN等技术的融合应用。研究为政府优化电子政务服务和企业开发精准移动广告系统提供了理论支持与实践建议。

本研究探讨了计算机系统中内存恢复的性能优化，重点分析FIFO和LRU页面替换算法在不同页面大小和内存配置下的恢复表现，结果表明页面大小和数量显著影响恢复时间。同时，研究基于扩展的技术接受模型（TAM），调查了影响马来西亚公民使用电子政务服务意向的多个因素。通过对230份有效样本的相关性和回归分析，发现感知易用性、感知有用性、安全性、可靠性和便利性对使用意向具有显著积极影响，而互联网基础设施的影响不显著。研究为电子政务系统的优化提供了实证依据，并提出了未来研究方向，包括扩大样本范围和引入更多影响因素。

本研究通过构建基于C++的模拟系统，对LRU和FIFO页面替换算法在内存恢复中的应用进行了深入分析。研究评估了不同内存大小、页面大小和页面数量下的算法性能，重点考察延迟时间和恢复时间两个指标。实验结果表明，LRU算法在各项测试中均优于FIFO算法，具有更短的恢复时间与更低的延迟，更适合对内存恢复效率要求较高的系统环境。研究还提出了实际应用建议及未来可拓展的研究方向。

本文解析了一个综合的电子政务组织就绪度评估框架，涵盖战略、用户访问、国家电子政务计划、门户架构、业务流程、ICT基础设施和人力资源七大关键因素。重点探讨了门户架构的技术稳定性与可扩展性、业务流程的自动化与再造、ICT基础设施的硬件软件及安全支撑，以及人力资源在角色明确、技术支持和技能发展方面的作用。通过该框架，政府机构可系统评估电子政务准备情况，识别短板并优化服务交付，为决策者和ICT管理者提供实践指导，并为后续实证研究奠定基础。

本文解析了适用于发展中国家的电子政务组织就绪度评估框架，涵盖战略、用户访问、国家电子政务计划、门户架构、业务流程、ICT基础设施和人力资源七个核心维度。该框架强调各维度在电子政务成功实施中的相互关联与影响，旨在帮助政府组织全面评估其电子就绪水平，识别短板并制定有效政策与战略，以提升服务效率与公众满意度。

本文深入探讨了内容管理系统（CMS）的设计考量与研究分析，涵盖专业内容管理者和系统开发者的合理建议，通过描述性与推断性分析验证系统结构的有效性。研究聚焦13个关键组件，包括易用性、可扩展性、安全性及Web2.0技术应用，并结合三类用户（新手、专业管理者、开发者）的需求差异提出优化框架。文章还分析了关键技术点的操作流程，探讨了CMS未来向智能化、移动化和云服务发展的趋势，为研究人员和技术开发者提供理论支持与实践指导。

本文探讨了电子商务中的信任评估模型TCMM及其在提升客户信任和服务质量方面的应用，同时分析了内容管理系统（CMS）的设计考量与常见系统比较。针对新手管理员和专业开发者的需求，评估了主流CMS系统的优缺点，并提出了选择建议。最后展望了TCMM模型与CMS系统在未来的发展趋势，包括人工智能、移动互联网等技术的融合，为企业提升竞争力提供参考。

本文深入探讨了电子商务服务中的信任形成过程、质量维度及信任能力成熟度模型（TCMM）。通过分析信息质量、系统质量和服务质量的关键维度及其信任属性，提出了提升在线供应商信任水平的策略，并结合案例展示了实际应用效果。文章为电子商务从业者提供了系统的信任建设框架与实践指南，助力提升客户信任与业务发展。

本文探讨了泰国大学IT治理的现状与挑战，揭示其IT治理仍处于初始阶段，存在战略对齐不足、关键框架认知不均、实施率低及绩效评估使用频率偏低等问题。调查表明，尽管大多数IT高管认可IT治理的重要性，但在实际规划与执行中仍面临缺乏明确原则、预算限制和框架选择方法等障碍。同时，文章提出了一种针对B2C电子商务的信任能力成熟度模型（TCMM），该模型融合信任形成机制与多种质量标准，旨在帮助客户评估供应商信任水平，并助力企业制定信任发展策略。未来需进一步实证研究以推动IT治理实践与电子商务信任模型的应用深化。

本文探讨了TCP拥塞控制中的RED、FRED和WTRED策略在吞吐量、丢包率、延迟和链路利用率方面的性能对比，结果显示WTRED在综合性能上表现最佳。同时，研究分析了泰国大学IT治理的现状，发现多数IT高管对ITG原则理解不足，缺乏战略对齐与协作机制。文章提出了加强培训、明确框架、增加预算和促进协作等改进措施，以提升IT治理水平。结合网络技术与教育管理，为相关领域提供实践参考。

本文介绍了用于TCP拥塞控制的加权随机早期检测（WTRED）策略，分析了传统拥塞控制方法如尾丢弃（TD）和早期随机丢弃（ERD）的局限性，并详细阐述了随机早期检测（RED）及其改进版本FRED的工作机制。在此基础上，提出了WTRED方案，通过为不同缓冲区区域分配动态权重参数，并合理设置最小和最大阈值，显著提升了网络吞吐量、链路利用率，同时降低了平均延迟和数据包丢失率。仿真结果表明，WTRED在多种场景下均优于RED和FRED。文章还探讨了WTRED的优势、实际应用建议、与其他策略的结合方式以及未来的研究方向

本文探讨了智能算法在电机优化与频谱利用中的关键应用。针对换向器电机的复杂非线性约束问题，提出GAGMSO算法，通过引入梯度信息提升搜索效率并减少约束违反；在分布式协作频谱感知中，结合PSO优化OR融合规则，有效平衡感知时间与吞吐量，提升频谱利用率。文章还分析了实际应用案例，并展望了多算法融合、深度学习、物联网集成及绿色节能等未来发展方向，展示了智能算法在提升系统性能与效率方面的巨大潜力。

本文提出了一种基于2型模糊集的投诉管理排序方法，旨在解决传统投诉处理中因高不确定性导致的效率低下和决策不一致问题。通过引入区间2型模糊集对投诉特征进行建模，结合专家分类与评级、1型和2型模糊集生成，实现投诉的自动评分与优先级排序。该方法在提升决策准确性与透明度的同时，有效应对服务领域中的模糊性与复杂性，适用于如教育机构、连锁服务企业等场景。文章还通过实例分析展示了流程，并讨论了其优势与面临的挑战。

本文介绍了阿拉伯语口语识别系统（ASLIS）与基于类型2模糊集的投诉管理方法。ASLIS利用HTK工具包和MFCC特征提取技术，结合Delta和Delta-Delta系数，构建HMM声学模型，实现对现代标准阿拉伯语（MSA）与埃及方言的自动分类，系统在混合训练下达到95%的整体准确率。由于缺乏公开阿拉伯语数据库，研究团队专门构建了包含50位说话者的语音语料库。另一方面，模糊投诉管理方法采用类型2模糊集应对投诉处理中的不确定性，通过建模专家意见差异与语言模糊性，提升决策客观性与处理效率，并展示了在投诉优先级排

本文研究了航空钣金车间的瓶颈监控与资源分配问题，提出基于启发式算法的优化方法，通过迭代调整使各工作中心负荷与产能趋于平衡，有效提升生产效率；同时设计并实现了阿拉伯语口语识别系统（ASLIS），采用隐马尔可夫模型（HMM）结合HTK工具包，针对现代标准阿拉伯语和埃及方言进行语音识别，为多语言交流提供技术支持。研究结果对智能制造与跨语言语音处理具有重要意义。

本文探讨了多语言字符串搜索与航空航天钣金车间资源分配两个领域的关键技术与解决方案。在字符串搜索方面，采用Boyer-Moore算法和整词匹配策略提升搜索效率与准确性；在航空制造领域，通过定义负载-容量比指标并应用启发式算法，实现对生产瓶颈的动态监测与资源优化分配。研究结合理论约束（TOC）与实际生产流程，提出了可迭代调整的资源管理方案，有效提升了复杂生产环境下的运营效率与响应能力。

本文探讨了黑莓环境下多语言字符串搜索的实现方法，对比了客户端-服务器模式与独立应用在搜索性能上的差异。以五种语言的《古兰经》文本为案例，分析了暴力算法、Karp-Rabin、KMP和Boyer-Moore等字符串搜索算法的优劣，最终采用Boyer-Moore算法提升搜索效率。研究发现，尽管客户端-服务器模式受无线信号影响，但整体搜索速度优于独立应用。文章还提出了通过创建索引文件、优化服务器资源、增强无线连接和客户端缓存等策略来提升性能，并通过实际应用案例验证了优化效果，显著缩短了搜索响应时间。

本文提出了一种基于GPS定位、GPRS/SMS数据传输和Google Maps显示的步行行人跟踪系统框架。该系统采用客户端/服务器架构，支持多种移动平台和特殊跟踪设备，通过Wi-Fi、GPRS或SMS实现可靠连接，并在不同条件下自动选择最优通信方式。系统提供手动、基于时间及距离的三种位置更新模式，结合SOS紧急响应机制，适用于老年人群的户外监控。研究重点解决了连接性、地图数据流量和定位精度三大挑战，并通过原型验证了其可行性。未来工作将结合用户移动性模型，提升公共空间中对紧急情况的响应能力。