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《佳木斯教育学院学报》2016,(6)
随着互联网的发展和电子科技的进步,网络购物已经成为了当今社会新兴的购物方式。由于网络购物的便捷高效,商品多样,吸引着越来越多的人加入网络购物中来。消费者通过网络购物带给自身便利,但由于网络购物的高速发展和关于这个领域的立法空缺,网络购物存在的客观问题也开始显现。如何保障网络购物消费者的合法权益成为社会的热点。 相似文献
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以重庆沙坪坝为实证研究对象,在问卷调查分析的基础上,通过对比城市居民对不同类型商品的购物偏好,详细分析了城市居民购物行为的时空分布特征：天中的购物高峰期出现在下午;双休日购物活动明显多于工作日;购物活动持续时间与商品的购物频率成反比,而与商品价值成正比;居民日常购物超市化趋势明显;城市居民选择商品购买地较理性,中档购买场所受欢迎。此外,对城市居民购物行为时空分布特征其形成原因作了简要分析。 相似文献
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网络购物不受时间地理位置的限制、交易成本低、便利快捷,目前已经迅速融入人们的生活.消费者对网络购物的态度从怀疑、尝试,逐渐变为接受、习惯,网上购物逐渐成为人们主要的购物方式之一.本文从我国网络购物的发展现状以及信用风险相关表现,谈如何解决网络购物等网络交易信用风险的相关对策,营造健康的网络购物环境. 相似文献
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消费者网络购物维权困境及救济 总被引：1，自引：0，他引：1
谌爱群 《绵阳师范学院学报》2009,28(4)
随着科学技术日新月异的发展,网络知识和技术迅速的普及,消费者购物的途径发生了变化,从传统的购物模式(实体店购物)渐渐转向了新兴的购物模式(网络购物),而在此过程中由于各方面的原因,导致发生纠纷时消费者维权举步维艰.本文从网络购物维权的困境表现入手,撂究并分析造成这种现象的原因,结合我国网络购物实际,提出了一些救济的方法,以期能改善消费者网络维权困境,更进一步保护好消费者网络购物的合法权益. 相似文献
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杨洋 《乐山师范学院学报》2012,(2):68-72
旅游者购物研究已经成为旅游研究领域内的一个重要内容。文章对国内外旅游者购物研究进行梳理,从旅游者购物行为与决策、旅游者购物动机、旅游者购物体验与满意度、旅游者购物影响因素与旅游者购物市场细分几个方面进行归纳和综述。研究表明,以旅游者购物为研究内容的旅游研究具有实证性与多学科参与的特点。最后,基于国内外研究现状展望未来研究方向,以期为国内相关研究与实践提供借鉴。 相似文献
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超市,以其宽敞舒适的购物环境,开放自选的购物方式,门类齐全的货品储备,为我们购物提供了许多便利。如今逛超市购物已经成为了日常生活的常备节目。但是,在享受这一成熟文明时代的购物方式时,我们可曾检视过自己的行为是否足够文明,是否配得上这种购物方式所默认的那分信任呢?今天就让我们来做一次型塑测试,进行一下超市购物十大恶习的排查吧。 相似文献
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宋朝阳 《河南广播电视大学学报》2009,22(4):14-15
网络购物商品的丰富性、价格的低廉性、购物的便利性和群体的认同性使得大学生成为网络购物的主体。问卷调查显示,大学生在网络购物中所遇到的商家信誉度、交易安全、商品配送以及售后服务等问题制约了大学生网络购物的发展。需通过加强商家商品、信誉度的管理,加强法制建设,倡导大学生理性购物,提高自我保护意识共同建设网络社会信任．以促进大学生网络购物的健康发展。 相似文献
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张洁玲 《福建工程学院学报》2017,(6):591-596
针对传统离群点检测算法的局限性进行研究,利用数据对象之间的相邻关系,提出了一种基于密度和距离相结合的离群检测算法,该算法解决了基于距离的离群检测算法不能准确识别局部离群点的问题,有效避免由于稀疏和密集簇过于邻近的而出现离群点误判的情况。通过在人工模拟数据及真实数据集上的实验测试证明改进算法的可行性,该算法能更有效地检测出数据集中的离群对象。 相似文献
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在网络学习平台中,如何有效推荐学习资源具有重要意义。为进一步提高在数据稀疏情况下的关联规则推荐效率,从相似性角度出发,引入学习资源文本信息,通过构建学习资源相似度矩阵,提出一个基于资源相似度的关联规则扩展方法,从而在历史数据稀疏的情况下生成关联规则推荐。实践结果表明,基于同一数据对象进行研究,通过扩展关联规则方法可以提高推荐的有效性和实用性。 相似文献
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为了克服传统深度学习在排水管道缺陷检测方面识别正确率较低的缺点,在Faster R-CNN算法基础上,利用聚类分析方法改进候选区域设置,提出一种优化的排水管道缺陷检测模型,并采用VGG、AlexNet、GoogleNet、ResNet代替Faster R-CNN网络中的特征提取层进行模拟计算。计算结果表明,K-means方法的最优类别数为5,虽然ResNet网络训练时间成倍增加,但其识别正确率达到0.89,比VGG网络提高了0.14。优化后的Faster R-CNN网络有效提高了排水管道缺陷检测的识别正确率。 相似文献
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梁宏倩 《西安文理学院学报》2008,11(2):93-96
多Agent系统中的强化学习是近年发展起来的一种新的人工智能方法,是以单Agent强化学习Q-learning算法为基础的一种学习模型,由于现有的强化学习模型还存在着结构信度分配困难、学习速度慢等缺陷,这些缺陷大大限制了多Agent强化学习模型的应用范围,本文对多Agent强化学习模型进行了系统的研究,分析了多Agent理论中强化学习面临的任务,指出在多Agent系统顺序型任务中遇到的时间信度分配难题及多Agent系统Agent间＂状态-动作＂对Q值估计的互通问题,对此问题提出了初步的解决办法,并在此基础建立了一个改进的多Agent强化学习模型,而且把该模型应用于电磁辐射源识别工作中。 相似文献
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为了保障风机的正常运行,提出基于自编码（Autoencoder,AE）的风机故障检测方法。依据法国风机ENGIE公开的风速传感器数据,建立欠完备自编码模型（UAE）、去噪自编码模型（DAE）与收缩编码器（CAE）模型,对风机风速传感器数据进行编码和解码,计算重构误差并设定阈值进行故障检测。用多风机风速传感器数据建立PCA模型并与去噪编码器模型对比。根据ROC曲线与AUC值对比,得出欠完备自编码模型、去噪自编码模型、收缩编码器模型均可用于风机异常检测,且收缩编码器效果最好的结论。PCA模型也可用于故障检测,同时多风机故障检测效果高于单一风机。 相似文献
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针对工业生产过程中的时变性问题,提出贝叶斯网络框架下的自适应质量变量预测建模方法.采用改进的即时学习策略,将数据库分成若干局部数据子集,快速选择与待测样本相似度较高的一组数据作为训练样本,再利用主成分分析对训练样本过程变量进行特征提取,借此作为网络模型输入变量.利用基于改进Figueiredo-Jain算法的EM算法估... 相似文献
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Internet evolution has affected all industrial, commercial, and especially learning activities in the new context of e-learning. Due to cost, time, or flexibility e-learning has been adopted by participators as an alternative training method. By development of computer-based devices and new methods of teaching, e-learning has emerged. The effectiveness of such programs is dependent on powerful learning management systems. In this paper, a neuro-fuzzy approach is proposed based on an evolutionary technique to obtain an optimal learning path for both instructor and learner. The neuro-fuzzy synergy allows the diagnostic model to imitate instructor in diagnosing learners’ characteristics, and equips the intelligent learning environment with reasoning capabilities. These reasoning capabilities can be used to drive pedagogical decisions based on the learning style of the learner. The neuro-fuzzy implementation helps to encode both structured and non-structured knowledge for the instructor. On the other hand, for learners, the neural network approach has been applied to make personalized curriculum profile based on individual learner requirements in a fuzzy environment. 相似文献
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WU Geng feng DONG Jian quan CHEN Yi min CAO Min ZHANG Yue 《上海大学学报(英文版)》1999,3(4):282-286
１ Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ Ａｆｕｚｚｙｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｏｆｆｕｚｚｙｌｏｇｉｃｓｙｓｔｅｍａｎｄｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｈａｓｕｎｉｑｕｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ．Ｉｔｎｏｔｏｎｌｙｈａｓｔｈｅｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆｌｅａｒｎｉｎｇａｎｄａｓｓｏｃｉａｔｉｖｅｍｅｍｏｒｙｂｕｔａｌｓｏｃｌｅａｒｌｙｒｅｐｒｅｓｅｎｔｓａｋｉｎｄｏｆｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄｋｎｏｗｌｅｄｇｅａｎｄｄｏｅｓｆｕｚｚｙｉｎｆｅｒｅｎ… 相似文献
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A reinforcemen-based fuzzy neural network control with automatic rule generation RBFNNC) is pro-posed. A set of optimized fuzzy control rules can be automatically generated through reinforcement learning based onthe state variables of object system. RBFNNC was applied to a cart-pole balancing system and simulation resultshows significant improvements on the rule generation. 相似文献
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针对Android平台下恶意软件侵扰问题,提出一种基于权限—敏感API特征的加权朴素贝叶斯分类算法的检测方案。首先对Android应用程序中的配置文件进行解析,然后利用Apktool工具对APK文件进行反编译,提取出权限—敏感API特征集,并通过信息增益算法和卡方检验算法过滤冗余数据,最后利用加权朴素贝叶斯分类算法的恶意软件检测模型进行分类判断。实验结果证明,该系统能有效提高分类器的效率和恶意软件的检测率。 相似文献